Um artigo muito interessante no IEEE Spectrum, «A engenharia de prompt de IA está morta, viva a engenharia de prompt de IA«esclarece muito os conceitos para os entusiastas dos chamados «engenharia imediata«que tenta estruturar textos que supostamente possam ser bem interpretados e compreendidos por algoritmos generativos de inteligência artificial, e aponta que esta é uma tarefa que será cada vez mais realizada pelos próprios modelos.
A ideia por trás dos milhares de artigos que fervilham na Internet como folhas de dicas ou guias com os supostamente “melhores” Comandos» isso é um bom engenheiro alerta É alguém que “entende melhor os algoritmos”, como se os algoritmos falassem uma determinada língua. A realidade é que os algoritmos não falam nenhuma linguagem, são simplesmente equações matemáticas que agem a partir de correlações, e as ocasiões em que um determinado incitar trabalhos aparentemente bons são mais resultado do acaso do que de algum tipo de suposta ciência.
Obviamente, experiência e fluência no uso de algoritmos generativos são um diploma, e uma pessoa que os utiliza em seu trabalho com mais frequência tenderá a gerar algoritmos melhores. Comandos do que aquele que os aborda sem experiência, mas a realidade é que toda a mística que cerca a ideia de engenharia imediata Tem pouca consistência e baseia-se na maioria das vezes em correlações puramente casuais. Na verdade, a direção da tecnologia é para o desenvolvimento de Comandos gerada automaticamente pelos próprios algoritmos, capaz de avaliar diferentes alternativas de forma competitiva ao formular uma solicitação a um algoritmo, e apresentar o melhor de todas elas com base em parâmetros puramente matemáticos como a otimização do modelo.
Esses tipos de recursos de otimização automatizada estão sendo considerados como acréscimos aos algoritmos generativos, a fim de reduzir sua variabilidade e falta de confiabilidade, desde as chamadas “alucinações” até as ocasiões em que um algoritmo retorna resultados abaixo do ideal, e constituiriam um segundo estágio no adoção deste tipo de tecnologia: se a primeira tendia a ser dominada pelas “bruxas da tribo” que, graças a supostas habilidades, pareciam “entender melhor” com algoritmos generativos, a segunda é muito mais organizada e previsível, e permite praticamente qualquer pessoa formular uma solicitação e que, depois de interpretada e otimizada, se torna um incitar apropriado que gere os melhores resultados.
É bastante comum que, na fase de adoção de qualquer tecnologia, quem começa a utilizá-la tente adquirir algum tipo de “mística” que o diferencie, e o engenharia imediata Eu estava claramente indo nessa direção. Agora é hora de tentar entender realmente como funciona um algoritmo generativo (momento “destruir o brinquedo”) e esquecer de “falar com ele” como se fosse uma pessoa que fala uma determinada língua e nos entende melhor que os outros.
Atualmente, a experiência e a maturidade na utilização de algoritmos generativos residem mais em saber quando e porquê utilizá-los e, sobretudo, no nível de trabalho subsequente que deve ser realizado com as suas respostas, do que em qualquer “guia mágico”. engenharia imediata. Então, se você pensou em adicionar isso como uma linha ao seu currículo, pode pensar em descartar essa ideia.
