O episódio apresenta Marco Castellano, VP de Serviços Cognitivos, que explica como o engenheiro de prompt é responsável por projetar e otimizar os prompts para sistemas de inteligência artificial. Isso envolve alimentar modelos de linguagem com inputs naturais para gerar respostas, semelhante a uma forma nova de “programar”.
Um exemplo disso é a demonstração de um ambiente administrativo do Azure Open AI, criando uma instância personalizada de ChatGPT chamada “Softy”, que se limita a responder a perguntas sobre produtos e serviços da Microsoft. Isso mostra como empresas podem criar suas próprias instâncias de ChatGPT para atender às suas necessidades específicas.
A discussão também aborda a importância de injetar dados externos nos modelos, demonstrando como usar ChatGPT de forma eficaz. Isso inclui criar um metaprompt com instruções para ChatGPT, injetar dados relevantes da pesquisa em uma consulta e fazer perguntas específicas que não podem ser respondidas por ChatGPT sozinho.
Além disso, o episódio discute a possibilidade de criar várias instâncias de ChatGPT, a importância de entender como os modelos de linguagem funcionam e como escalonar e personalizar modelos GPT.
Em resumo, o engenheiro de prompt desempenha um papel fundamental na criação de sistemas de inteligência artificial eficazes, e é essencial entender como aproveitar ao máximo os modelos de linguagem para obter resultados precisos e relevantes.
Pontos chave:
* Engenharia de prompt é o processo de projetar e otimizar prompts para sistemas de inteligência artificial.
* Injetar dados externos nos modelos é crucial para obter resultados precisos.
* ChatGPT pode ser personalizado para atender às necessidades específicas de uma empresa.
* Entender como os modelos de linguagem funcionam é fundamental para usar ChatGPT de forma eficaz.
* A escalabilidade epersonalização de modelos GPT são fundamentais para a criação de sistemas de inteligência artificial eficazes.