📄️ 🟢 Prompting com Cadeia de Pensamento
Prompting com Cadeia de Pensamento (CdP) (@wei2022chain) é um método de prompting recente, que encoraja o LLM (Grande Modelo de Linguagem) a explicar o seu raciocínio. A imagem abaixo (@wei2022chain) mostra um prompt few shot padrão (esquerda) comparado ao prompt com Cadeia de Pensamento (direita).
📄️ 🟢 Cadeia de Pensamento Zero Shot
Prompts do tipo Cadeia de Pensamento Zero Shot (ou Zero Shot Chain of Thought - Zero-shot-CoT, em inglês)(@kojima2022large) são uma "evolução" do prompt do tipo %%Cadeia de Pensamento|CoT prompting%% (@wei2022chain), com o introdução de um passo adicional muito simples. Pesquisadores descobriram que ao adicionar as palavras "Vamos pensar passo a passo" ao final de uma pergunta, as LLMs são capazes de gerar uma cadeia de pensamento que responde à pergunta. A partir desta cadeia de pensamento, eles são capazes de extrair respostas mais precisas.
📄️ 🟡 Autoconsistência
A autoconsistência(@wang2022selfconsistency)é uma abordagem que simplesmente pergunta a um modelo a mesma prompt várias vezes e leva o resultado da maioria das respostas como resposta final. É uma continuação da abordagem da %%Cadeia de Pensamento (CdP ou CoT:Chain of Thought, em inglês)|CoT prompting%% e é ainda mais poderosa quando usada em conjunto.
📄️ 🟡 Criando conhecimento (Generated Knowledge)
A ideia por trás de criar conhecimento(@liu2021generated) se refere ao ato de pedir para que a %%LLM|LLM%% gere informações que potencialmente podem ser utilizadas (sobre uma certa pergunta ou tópico) antes de produzir a resposta final.
📄️ 🟡 Prompts to Tipo Menor para o Maior
Prompts do tipo "Menor para o Maior" (MpM) (Least to Most prompting ou LtM, em inglês)(@zhou2022leasttomost) são uma extensão dos prompts to tipo %%Cadeia de Pensamento - CdP|CoT prompting%%. Contudo esse tipo de prompt quebra o problema principal em diversos problemas menores. Essa técnica é inspirada em estratégias aplicadas no ensino infantil.
📄️ 🟡 Lidando com Conteúdos Extensos
Lidar com conteúdo de extensão longa pode ser difícil, pois os modelos têm um limite de contexto. Vamos aprender algumas estratégias para lidar efetivamente com conteúdos extensos.
📄️ 🟡 Revisiting Roles
Accuracy Boost in Newer Models
📄️ 🟢 O que há em um Prompt?
Nas páginas anteriores, passamos por algumas estratégias de prompt diferentes. Esta página oferecerá alguns conselhos gerais sobre o que é realmente importante em um prompt.