Meta Prompting: Revolucionando a Engenharia de Prompts para LLMs

Este artigo explora o meta prompting, uma técnica que utiliza modelos de linguagem grandes (LLMs) para criar e refinar prompts. Ele detalha vários métodos de meta prompting, incluindo o método de colaboração entre Stanford e OpenAI que usa um LLM 'condutor' para orquestrar LLMs especialistas; o Aprendizado com Prompts Contrastantes (LCP) da Amazon, que melhora prompts comparando os bons e os ruins; Engenheiro de Prompt Automático (APE), Prompt Agent, Engenharia de Prompt Conversacional (CPE), DSPy e TEXTGRAD. O artigo compara seus pontos fortes e fracos, destacando como esses métodos melhoram significativamente a eficiência da engenharia de prompts. Finalmente, ele mostra ferramentas de geração de prompts de plataformas como PromptHub, Anthropic e OpenAI, simplificando a implementação de meta prompting e desbloqueando todo o potencial dos LLMs.