Descubra os segredos do ChatGPT avançado e outros modelos da OpenAI

Índice

• Introdução
• Engenharia de Prompt: A chave para maximizar os resultados do chat GPT
  • O que é engenharia de prompt?
  • Exemplo 1: Estruturando o prompt para obter resultados mais úteis
  • Exemplo 2: Utilizando prompt para solicitar uma resposta em forma de fórmula matemática
  • Explorando diferentes exemplos de engenharia de prompt
• Modelos disponíveis na OpenAI
  • O que são modelos?
  • Modelos linguísticos: da 20, curie, babbage e ada
  • Modelos de código: da vinci, codex e outros
  • Filtro de conteúdo
• Custos e características dos modelos
  • Análise dos tipos de modelos disponíveis
  • Os diferentes preços associados a cada modelo
  • A importância da temperatura na geração de respostas
  • Treinando seu próprio modelo com OpenAI
• Utilizando a API da OpenAI com exemplos práticos
  • Consumindo a API da OpenAI usando um script
  • Exemplo de aplicação web utilizando a API da OpenAI

Engenharia de Prompt: A chave para maximizar os resultados do chat GPT

O chat GPT da OpenAI é uma poderosa ferramenta de inteligência artificial capaz de gerar textos e respostas de Alta qualidade. No entanto, para obter os melhores resultados, é necessário utilizar a técnica de engenharia de prompt. A engenharia de prompt é a forma mais eficaz de consultar um modelo de IA, como o chat GPT, para obter os resultados desejados.

O que é engenharia de prompt?

Engenharia de prompt é basicamente a forma mais eficaz de se consultar uma IA para obter o resultado desejado. Ao trabalhar com um chat GPT, é importante entender que a forma como você estrutura o prompt pode influenciar nas respostas obtidas. Por mais óbvio que possa parecer, muitas pessoas solicitam respostas da IA da mesma maneira que fariam a uma pessoa. No entanto, uma IA funciona de forma um pouco diferente. É possível obter respostas mais interessantes e úteis se estruturarmos corretamente o prompt.

Exemplo 1: Estruturando o prompt para obter resultados mais úteis

Vamos considerar um exemplo simples para ilustrar como podemos estruturar o prompt para obter resultados mais úteis. Suponha que queremos saber quantas perguntas Daniel faz ao chat GPT por dia de trabalho. O prompt inicial que criamos informa que, em média, Daniel faz 35 perguntas por hora. Podemos obter uma resposta padrão de aproximadamente 280 perguntas por dia, o que parece razoável. No entanto, para obter respostas mais úteis, podemos ser mais específicos em nossa solicitação. Por exemplo, podemos solicitar que a resposta seja fornecida em forma de fórmula matemática dentro de um bloco de código. Mesmo que a resposta seja a mesma, agora podemos ver o trabalho acontecendo e ter uma resposta mais estruturada.

Exemplo 2: Utilizando prompt para solicitar uma resposta em forma de fórmula matemática

Continuando com o exemplo anterior, podemos novamente perguntar quantas perguntas Daniel faz em um dia de trabalho, mas desta vez queremos que a resposta seja fornecida em forma de fórmula matemática dentro de um bloco de código. A resposta provavelmente será a mesma, cerca de 280 perguntas, mas agora podemos ver algum trabalho acontecendo. Estamos elaborando solicitações cada vez mais específicas de acordo com as saídas que desejamos obter. Isso significa que às vezes é necessário redefinir o que estamos pedindo para obter a saída ideal. Nesse caso, minha resposta ideal era ter a resposta estruturada como uma consulta SQL ou, melhor ainda, como uma função.

Explorando diferentes exemplos de engenharia de prompt

Os exemplos oferecidos acima são apenas o início da exploração da engenharia de prompt. Na prática, cada caso de uso pode requerer uma abordagem um pouco diferente. O objetivo é criar solicitações cada vez melhores até obter o resultado desejado, em vez de simplesmente assumir que talvez não seja possível gerá-lo. É importante explorar e testar diferentes exemplos, entender como os modelos respondem e ajustar os prompts de acordo com o resultado desejado.

Modelos disponíveis na OpenAI

A OpenAI oferece diferentes tipos de modelos que podem ser utilizados para diversas tarefas. Ao utilizar a plataforma OpenAI, é possível escolher entre os seguintes modelos:

Modelos linguísticos: da 20, curie, babbage e ada

Os modelos linguísticos são voltados para a geração de texto e compreensão de linguagem. Na OpenAI, temos quatro tipos principais de modelos linguísticos: da 20, curie, babbage e ada. Cada um desses modelos tem suas próprias características e preços associados. O modelo da 20 é o mais poderoso e capaz de criar resumos complexos, traduções e muito mais. É capaz de funcionar como um assistente criativo. O modelo curie é um pouco mais simples e mais barato, mas ainda é capaz de realizar tarefas como tradução, classificação e resumos. O modelo babbage é ainda mais simples e mais barato, sendo adequado para análise textual, classificação e buscas por palavras-chave. Por fim, o modelo ada oferece recursos de classificação textual e busca por palavras-chave.

Modelos de código: da vinci, codex e outros

Além dos modelos linguísticos, a OpenAI também oferece modelos focados na geração e compreensão de código. Os modelos de código, como da vinci, codex e outros, são voltados para tarefas relacionadas ao desenvolvimento de software. Esses modelos são capazes de realizar análise e classificação de código, além de responder a perguntas relacionadas à programação.

Filtro de conteúdo

Outro modelo importante é o filtro de conteúdo. Esse modelo é responsável por filtrar e bloquear conteúdos considerados proibidos ou prejudiciais. Quando um prompt ou chat GPT contém conteúdo bloqueado, o filtro de conteúdo da OpenAI impede que a resposta seja gerada e informa ao usuário que o conteúdo foi bloqueado.

Custos e características dos modelos

Ao utilizar a plataforma OpenAI, é importante entender os custos e as características associadas a cada tipo de modelo disponível. Cada modelo possui um preço específico e realiza tarefas diferentes com níveis de qualidade e complexidade distintos.

Análise dos tipos de modelos disponíveis

Os modelos da OpenAI são baseados na tecnologia GPT-3 e são divididos em quatro tipos principais: da 20, curie, babbage e ada. Cada um desses modelos possui suas próprias características e preços associados. É fundamental entender as diferenças entre eles para escolher o modelo mais adequado às necessidades do seu projeto.

Os diferentes preços associados a cada modelo

Quanto aos preços dos modelos, é importante considerar que a cobrança é feita por "tokens". Cada token corresponde a cerca de quatro caracteres de uma palavra. Portanto, o número total de tokens de um texto afeta o custo associado ao seu processamento pela OpenAI.

A importância da temperatura na geração de respostas

Outro fator importante a considerar ao utilizar os modelos da OpenAI é a temperatura. A temperatura é um parâmetro que controla a aleatoriedade das respostas geradas pelos modelos. Valores mais baixos de temperatura resultam em respostas mais restritas e previsíveis, enquanto valores mais altos proporcionam respostas mais criativas e abertas a sugestões. A temperatura pode ser ajustada de acordo com o tipo de resposta desejada.

Treinando seu próprio modelo com OpenAI

Além dos modelos disponibilizados pela OpenAI, é possível treinar seu próprio modelo usando a tecnologia Finetune da OpenAI. Essa é uma opção interessante para personalizar completamente o comportamento do modelo para atender às necessidades específicas do seu projeto. No entanto, treinar um modelo próprio pode ser mais complexo e requer mais tempo e recursos do que utilizar os modelos pré-treinados fornecidos pela OpenAI.

Utilizando a API da OpenAI com exemplos práticos

A API da OpenAI permite a interação direta com os modelos da plataforma. É possível consumir a API para enviar solicitações aos modelos e receber as respostas de volta. Abaixo, estão apresentados alguns exemplos práticos de como utilizar a API da OpenAI.

Consumindo a API da OpenAI usando um script

Para consumir a API da OpenAI, é necessário gerar uma chave de autenticação e incluí-la no script de consumo. Com a chave de autenticação configurada, é possível enviar solicitações de texto para a API e receber as respostas correspondentes. Um exemplo de script é apresentado para ilustrar como consumir a API da OpenAI e processar as respostas desejadas.

Exemplo de aplicação web utilizando a API da OpenAI

Outra forma de utilizar a API da OpenAI é através do desenvolvimento de uma aplicação web. Nesse exemplo, é mostrado um formulário onde o usuário pode preencher um prompt e enviar para a API da OpenAI. A resposta retornada pela API é então exibida na página web. Essa abordagem permite a interação direta com o modelo de IA da OpenAI de forma rápida e conveniente.

Este artigo abordou os conceitos básicos da engenharia de prompt, os modelos disponíveis na OpenAI, os custos e características desses modelos, bem como exemplos práticos de utilização da API da OpenAI. Explorar esses recursos pode tornar as interações com IA ainda mais eficientes e agregar valor aos projetos.