Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Cadeia de Pensamento
Técnica de prompt que incentiva o modelo a explicitar seu raciocínio passo a passo antes de fornecer a resposta final. Esta abordagem melhora a precisão das respostas em tarefas complexas que exigem raciocínio lógico sequencial.
Amostragem Top-p
Método de amostragem nuclear que limita a seleção de tokens aos mais prováveis acumulando uma probabilidade total p. Esta técnica equilibra entre coerência e criatividade evitando escolhas de palavras muito improváveis enquanto mantém certa diversidade.
Encadeamento de Prompts
Técnica que consiste em usar a saída de um prompt como entrada para o próximo prompt, criando assim uma sequência lógica de interações. Esta abordagem permite decompor tarefas complexas em etapas mais simples e gerenciáveis para o modelo.
Seguimento de Instruções
Capacidade de um modelo de linguagem de compreender e executar precisamente instruções complexas dadas em linguagem natural. Esta competência é fundamental para a interação eficaz entre humanos e sistemas de IA em aplicações práticas.
Prompt de Papel
Técnica que consiste em atribuir um papel ou persona específica ao modelo para orientar seu estilo de resposta e sua perspectiva. Esta abordagem permite obter respostas mais coerentes com o contexto ou domínio de expertise desejado.
Prompt de Sistema
Instrução inicial que define o comportamento, as restrições e as diretrizes gerais do modelo para toda a conversa. Este prompt estabelece o quadro de referência no qual o modelo operará durante as interações subsequentes.
Injeção de Prompt
Vulnerabilidade onde usuários maliciosos manipulam os prompts para contornar restrições ou modificar o comportamento esperado do modelo. Esta técnica representa um grande desafio de segurança nas aplicações baseadas em modelos de linguagem.
Aprendizado em Contexto
Capacidade de um modelo de aprender e se adaptar a novas tarefas diretamente a partir dos exemplos fornecidos no prompt, sem modificação de seus pesos. Esta propriedade permite uma flexibilidade notável no uso dos modelos de linguagem.
Decomposição de Prompt
Técnica que consiste em dividir uma consulta complexa em sub-prompts mais simples e gerenciáveis para o modelo. Esta abordagem melhora a precisão e a confiabilidade das respostas em tarefas multifacetadas.
Modelos de Prompt
Estruturas predefinidas de prompts com espaços reservados variáveis, permitindo uma geração consistente e eficiente de instruções semelhantes. Estes modelos padronizam as interações e facilitam a automação de tarefas repetitivas.
Validação de Prompt
Processo de verificação da qualidade, consistência e eficácia de um prompt antes da sua implantação ou uso em larga escala. Esta etapa crucial garante desempenhos confiáveis e previsíveis do modelo.
Otimização de Prompt
Conjunto de técnicas que visam melhorar sistematicamente a eficácia dos prompts para maximizar a qualidade das respostas do modelo. Esta otimização pode incluir ajustes de formulação, estrutura e parâmetros.
Versionamento de Prompt
Prática de rastreamento e gestão das diferentes versões de um prompt para manter um histórico de modificações e facilitar comparações de desempenho. Esta abordagem é essencial para a melhoria contínua dos sistemas baseados em IA.
Gestão de Limite de Tokens
Estratégia de gestão das restrições de tokens para otimizar o uso da janela de contexto do modelo. Esta técnica inclui resumo automático, compressão de informação e seleção pertinente dos dados a incluir.