Introdução ao Prompt Flow
O Prompt Flow é uma ferramenta que ajuda a criar e testar modelos de linguagem avançados. É composto por quatro etapas: introdução ao Prompt Flow, tarefa em mãos, runtime e conexões, construindo um Prompt Flow e testando e avaliando o fluxo. A ferramenta permite que os desenvolvedores trabalhem em conjunto para criar modelos de linguagem mais precisos e eficazes.
Como funcionam os Modelos de Linguagem
Os modelos de linguagem, como o ChatGPT, funcionam prendendo 4.000 tokens (pedaços de palavras ou caracteres) como entrada e gerando um token como saída. Eles são treinados para gerar texto baseado em otimização matemática, sem intenção ou engano. A escolha do prompt inicial influencia diretamente a saída do modelo, e o modelo não aprende ou lembra nada.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) e Engineering Prompts
O RAG é uma técnica que melhora a resposta do modelo adicionando informações adicionais ao prompt. Isso permite que os modelos gerem respostas mais precisas e relevantes. Além disso, a engenharia de prompts é essencial para criar modelos de linguagem eficazes. A linguagem e o contexto do prompt podem influenciar a resposta do modelo, portanto, é importante criar prompts claros e precisos.
Construir Modelos de Linguagem Avançados
O Azure Machine Learning e o Prompt Flow permitem que os desenvolvedores criem modelos de linguagem avançados. Eles podem testar e avaliar seus modelos usando métricas específicas. Além disso, a ferramenta permite que os desenvolvedores ajustem parâmetros do modelo, como penalidade de frequência e temperatura, para melhorar a precisão do modelo.
Demonstração do Prompt Flow
A demonstração do Prompt Flow mostrou como criar um fluxo de conversação e testar um modelo de linguagem. Além disso, a demonstração também incluiu a criação de um ambiente de runtime, adicionando dependências e testando prompts usando métricas específicas.
Conclusão
O vídeo apresentou o Prompt Flow, uma ferramenta poderosa para criar e testar modelos de linguagem. Além disso, revelou como os modelos de linguagem funcionam e como a escolha do prompt inicial influencia a saída do modelo. Com o Prompt Flow, os desenvolvedores podem criar modelos de linguagem mais precisos e eficazes.