Entenda Por Que O Trabalho de Engenheiro de Prompt Não Está Alcançando Todo Seu Potencial – Mas Continua Sendo Uma Habilidade Valiosa
Enquanto a engenharia de prompt ainda não se estabeleceu como uma profissão independente, a habilidade está se tornando cada vez mais valiosa. No entanto, segundo o fundo hedge Man Group, o uso eficaz de chatbots baseados em IA, como o ManGPT, exige um nível de sofisticação maior do que o esperado. Durante a conferência Quant Strats 2024, em Londres, Tim Mace, chefe de dados e aprendizado de máquina do Man Group, compartilhou os desafios enfrentados por sua equipe ao lidar com modelos de linguagem.
📜 Topicos incluídos neste post
- Os desafios e frustrações enfrentados no uso de IA generativa, como o ManGPT, no setor financeiro
- A importância da engenharia de prompt e suas complexidades
- A eficácia da técnica de ‘chain-of-thought prompting’ para melhorar a precisão das respostas
- O uso de diferentes LLMs para otimizar resultados, especialmente para desenvolvedores de software
- O interesse crescente em métodos de aprendizado por reforço para treinar modelos de IA de forma mais precisa
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A Realidade da Engenharia de Prompt
De acordo com Tim Mace, chefe de dados e aprendizado de máquina do Man Group, a engenharia de prompt não é tão simples quanto parece. Durante a conferência Quant Strats 2024, ele compartilhou que, embora os modelos de linguagem generativa, como o ManGPT, sejam amplamente utilizados pela empresa, muitos dos problemas enfrentados estão ligados à dificuldade de garantir respostas precisas.
Um dos principais desafios é que esses modelos de IA foram projetados para fornecer respostas plausíveis, mas nem sempre factuais. Isso pode resultar em informações incorretas que, em um ambiente de hedge fund, podem ter um impacto financeiro significativo.
O Desafio dos Prompts Longos
Outro ponto levantado por Mace foi a complexidade crescente à medida que os prompts se tornam mais longos. Embora seja possível conseguir que o modelo realize tarefas específicas com comandos detalhados, há um risco de que a IA ignore informações cruciais no meio do prompt, focando apenas no início e no final. Essa é uma das razões pelas quais a ‘engenharia de prompt’ está se mostrando mais difícil de dominar.
Chain-of-Thought Prompting: Um Caminho Para a Precisão
Para superar esses obstáculos, o Man Group implementou a técnica de ‘chain-of-thought prompting’, onde o modelo é incentivado a explicar seu raciocínio em vez de fornecer uma resposta direta. Isso não apenas aumenta a precisão das respostas, mas também ajuda os usuários a identificar onde a IA pode estar se equivocando, permitindo ajustes rápidos e eficazes.
Escolhendo o Modelo Correto para Cada Tarefa
Outro fator crítico destacado por Mace foi a capacidade de mudar entre diferentes LLMs, dependendo da tarefa em questão. Por exemplo, os desenvolvedores do Man Group preferem os modelos Sonnet da Anthropic, que são considerados mais adequados para codificação do que o GPT-4o, da OpenAI, que é o padrão do ManGPT.
Aprendizado Por Reforço: O Futuro da IA
Mace também revelou o interesse do Man Group em implementar o aprendizado por reforço, uma abordagem que tem sido defendida por empresas como a Goldman Sachs. Embora esse método seja mais caro de treinar, acredita-se que ofereça maior precisão e confiabilidade em comparação com os métodos tradicionais de treinamento de IA.
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- Desenvolver uma ferramenta de análise que ajude engenheiros de prompt a detectar erros e otimizar seus comandos de maneira eficaz.
- Lançar uma consultoria especializada em otimizar modelos de IA e promover a adoção de ‘chain-of-thought prompting’ em grandes corporações.
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Alguns especialistas acreditam que a dificuldade crescente em dominar a engenharia de prompt faz parte de uma estratégia das grandes empresas de IA para manter o controle sobre o desenvolvimento de modelos. Ao criar barreiras técnicas, elas poderiam estar garantindo que apenas um seleto grupo de desenvolvedores tenha acesso aos melhores recursos e oportunidades de monetização.
3 pIAdas sem graça da IA 🤣
Chegou a hora de rir, então veja abaixo 3 piadas sem graça que a IA criou sobre este assunto.
- Por que o engenheiro de prompt levou tanto tempo para responder? Porque ele estava escrevendo um prompt de 10 parágrafos!
- O que o prompt disse para a IA? ‘Eu só queria uma resposta simples, mas acabei com uma tese!’
- Por que o prompt ficou confuso? Porque a IA só leu o começo e o fim!
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