Dominando a Atenção: Elaborando Prompts Efetivos para LLMs
Este artigo mergulha no mecanismo de atenção dos Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) e como alavancá-lo através de prompts cuidadosamente elaborados. Explica que os LLMs não leem sequencialmente como humanos, ponderando as relações entre todos os tokens simultaneamente. Portanto, a estrutura do prompt é mais impactante do que a escolha das palavras. O artigo contrasta prompts estruturados e não estruturados, ilustrando como uma abordagem passo a passo guia o raciocínio do modelo. Simplifica o mecanismo de atenção: calculando a influência de cada palavra nas outras para gerar a saída. Heurísticas para prompts eficazes são oferecidas: priorizando informações-chave, usando formatação estruturada, empregando personas e evitando vagueness. O artigo conclui enfatizando os benefícios econômicos de prompts eficientes – economizando tempo de engenheiros, melhorando a eficiência e reduzindo custos.
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