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# Guia de Engenharia Prompt
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A engenharia de prompts é uma disciplina relativamente nova para desenvolver e otimizar prompts para usar eficientemente modelos de linguagem (LMs) para uma ampla variedade de aplicativos e tópicos de pesquisa. As habilidades de engenharia de prompt ajudam a entender melhor os recursos e as limitações dos modelos de linguagem grandes (LLMs).
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A engenharia de prompts é uma disciplina relativamente nova que visa desenvolver e otimizar prompts e utilizar eficientemente modelos de linguagem (LMs) para uma ampla variedade de aplicativos e tópicos de pesquisa. As habilidades de engenharia de prompt ajudam a entender melhor os recursos e as limitações dos modelos de linguagem grandes (LLMs).
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Os pesquisadores usam a engenharia de prompt para melhorar a capacidade dos LLMs em uma ampla gama de tarefas comuns e complexas, como resposta a perguntas e raciocínio aritmético. Os desenvolvedores usam engenharia de prompt para projetar técnicas de prompt robustas e eficazes que fazem interface com LLMs e outras ferramentas.
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A engenharia de prompts não é apenas projetar e desenvolver prompts. Abrange uma ampla gama de habilidades e técnicas que são úteis para interagir e desenvolver com LLMs. É uma habilidade importante interagir, construir e entender os recursos dos LLMs. Você pode usar a engenharia de prompt para melhorar a segurança dos LLMs e criar novos recursos, como aumentar os LLMs com conhecimento de domínio e ferramentas externas.
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A engenharia de prompts não é apenas projetar e desenvolver prompts. Abrange uma ampla gama de habilidades e técnicas que são úteis para interagir e desenvolver com LLMs. É uma habilidade importante para interagir, construir e entender os recursos dos LLMs. Você pode usar a engenharia de prompt para melhorar a segurança dos LLMs e criar novos recursos, como aumentar os LLMs com conhecimento de domínio e ferramentas externas.
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Motivados pelo grande interesse em desenvolver com LLMs, criamos este novo guia de engenharia rápida que contém todos os artigos mais recentes, guias de aprendizagem, modelos, palestras, referências, novos recursos de LLM e ferramentas relacionadas à engenharia rápida.
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Motivados pelo grande interesse em desenvolver com LLMs, criamos este novo guia de engenharia rápida que contém todos os artigos mais recentes, guias de aprendizagem, modelos, palestras, referências, novos recursos de LLM e ferramentas relacionadas à engenharia de prompt.
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# Configurações LLM
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Ao trabalhar com prompts, você estará interagindo com o LLM por meio de uma API ou diretamente. Você pode configurar alguns parâmetros para obter resultados diferentes para seus prompts.
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Ao trabalhar com prompts, você estará interagindo com o LLM diretamente ou por meio de uma API. Você pode configurar alguns parâmetros para obter resultados diferentes para seus prompts.
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**Temperatura** - Resumindo, quanto menor a `temperatura`, mais determinísticos são os resultados, no sentido de que o próximo token provável mais alto é sempre escolhido. O aumento da temperatura pode levar a mais aleatoriedade, incentivando saídas mais diversificadas ou criativas. Estamos essencialmente aumentando os pesos dos outros tokens possíveis. Em termos de aplicação, podemos querer usar um valor de temperatura mais baixo para tarefas como controle de qualidade baseado em fatos para encorajar respostas mais factuais e concisas. Para geração de poemas ou outras tarefas criativas, pode ser benéfico aumentar o valor da temperatura.
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**Temperatura** - Resumindo, quanto menor a `temperatura`, mais determinísticos são os resultados, no sentido de que o próximo token provável mais alto é sempre escolhido. O aumento da temperatura pode levar a mais aleatoriedade, incentivando saídas mais diversificadas ou criativas. Estamos essencialmente aumentando os pesos dos outros tokens possíveis. Em termos de aplicação, podemos querer usar um valor de temperatura mais baixo para tarefas como controle de qualidade baseado em fatos encorajando respostas mais factuais e concisas. Para geração de poemas ou outras tarefas criativas, pode ser benéfico aumentar o valor da temperatura.
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**Top_p** - Da mesma forma, com `top_p`, uma técnica de amostragem com temperatura chamada amostragem de núcleo, você pode controlar o grau de determinismo do modelo na geração de uma resposta. Se você está procurando respostas exatas e factuais, mantenha isso baixo. Se você estiver procurando respostas mais diversificadas, aumente para um valor mais alto.
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**Top_p** - Da mesma forma, com o `top_p`, uma técnica de amostragem com temperatura chamada amostragem de núcleo, você pode controlar o grau de determinismo do modelo na geração de uma resposta. Se você está procurando respostas exatas e factuais, mantenha isso baixo. Se você estiver procurando respostas mais diversificadas, aumente para um valor mais alto.
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A recomendação geral é alterar um, não ambos.
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