Nas nossas últimas edições, temos destacado áreas específicas de carreira, nomeadamente gestão empresarial, análise de dadose segurança cibernética. Esta semana, vamos diminuir o zoom e retornar a um tópico mais amplamente aplicável, as habilidades de IA.
À primeira vista, as habilidades de IA podem parecer altamente técnicas. O nome por si só pode trazer à mente imagens mecânicas e robóticas. E, na verdade, alguns aspectos da IA são altamente técnico. Por exemplo, se você deseja se tornar um engenheiro de IA, ficará intimamente familiarizado com palavras como Python e LangChain. (Nota: Se isso soa como o cenário dos seus sonhos, leia nosso entrevista com Isaac Ke, engenheiro de IA da IBM. Ele reflete sobre sua jornada e suas principais habilidades, além de oferecer conselhos detalhados para entrar na área.)
Para o resto de nós, no entanto, as habilidades de IA têm menos a ver com a construção de pipelines e mais a ver com aplicações práticas, como usar o Google Gemini para criar um rastreador de tarefas. Quanto mais confortável você ficar com o seu habilidades práticas de IA e usando as ferramentas GenAI, mais bem equipado você estará para capturar os benefícios de economia de tempo da IA. De acordo com um relatório de Visieros profissionais que usam GenAI para aprimorar suas habilidades estão economizando 1,75 horas por dia.
O truque para maximizar sua eficiência com GenAI? Boa comunicação.
Como solicitar LLMs
Se você já passou algum tempo conversando com um modelo de linguagem grande (LLM), notará que ele responde a quase qualquer tipo de pergunta, ou entrada. Essas ferramentas são projetadas para serem conversacionais, o que significa que não importa como você system sua opinião, provavelmente obterá uma resposta ou saída. Mas, assim como na conversa entre humanos, existem maneiras cada vez menos eficazes de se comunicar com a ferramenta.
Geralmente, a qualidade da sua produção reflete a qualidade da sua contribuição. Felizmente, existem diretrizes para escrever insumos de alta qualidade com maior probabilidade de gerar resultados de alta qualidade. Esta prática descreve solicitandoe uma entrada que instrui o LLM sobre o tipo de saída que você está procurando é um incitar.
Existem vários métodos de solicitação que valem a pena tentar enquanto você pratica o uso de LLMs. Aqui estão alguns dos métodos descritos no curso Fundamentos de IA do Google:
1. Solicitação de disparo zero é um immediate simples que não fornece nenhum exemplo para orientar a saída. Aqui, você fornece uma ou duas frases instruindo o LLM.
Exemplo: Redija um e-mail para o consultório do meu médico solicitando o agendamento de uma consulta para meu check-up anual em 14 de outubro.
2. Solicitação única inclui um exemplo do tipo de resultado que você está procurando. De forma related, solicitação de poucos tiros inclui dois ou mais exemplos do tipo de resultado que você está procurando. Isso ajuda a instruir o LLM sobre o formato e tom que você gostaria de alcançar. Aqui, você fornece suas instruções, uma instrução para revisar o(s) exemplo(s), seu(s) exemplo(s) rotulado(s) e um rótulo aberto para sua solicitação.
Exemplo: Escreva uma frase curta e divertida para abrir uma legenda nas redes sociais sobre minhas férias na praia. Revise os exemplos fornecidos e escreva no mesmo estilo.
Caminhada: Subindo até o topo!
Dia de jogo: Jogando os dados!
Férias na praia:
3. Solicitação de cadeia de pensamento pede à IA que explique o raciocínio do resultado. Isso ajuda a garantir a precisão das questões lógicas e de resolução de problemas. Aqui você fornece o contexto, um exemplo e sua solicitação. Se não tiver uma resposta a fornecer, você pode alternativamente instruir o LLM para “Resolver o problema passo a passo”.
Exemplo: Minha família come 3 sacos de espinafre congelado por semana e normalmente vou às compras uma vez por semana. Eu compro 3 sacos de espinafre congelado durante cada viagem ao supermercado (3 sacos/semana * 1 semana = 3 sacos). Só posso comprar sacos inteiros de espinafre congelado. Explique as etapas envolvidas na determinação de quantos sacos de espinafre devo comprar durante cada cenário de compras.
Pergunta: Não poderei ir ao supermercado por uma semana e meia. Quantos sacos de espinafre congelado devo comprar?
Resposta: 5 sacos. Para determinar isso, multiplique 3 sacas/semana por 1,5 semanas (3 sacas/semana * 1,5 semanas = 4,5) e arredonde para o número inteiro mais próximo (5).
Pergunta: Não poderei ir ao supermercado por 2,5 semanas. Quantos sacos de espinafre devo comprar?
Responder:
Com qualquer um desses métodos, se não estiver satisfeito com o resultado, você pode (e deve) experimente diferentes maneiras de formular sua solicitação. Iteração descreve uma abordagem em que você escreve um immediate, vê a saída e refina seu immediate para obter uma saída mais exata.
Proceed aprendendo
Se você gostou de aprender sobre esses métodos de solicitação, confira Fundamentos de IA do Google. Este curso introdutório de 9 horas fornece mais detalhes sobre esses métodos e muito mais.
Para técnicas ainda mais estimulantes, discover o web site da Vanderbilt College Especialização em Engenharia Immediate.
Para prática prática usando ferramentas GenAI, experimente o curso Use IA generativa como seu parceiro de pensamento de Jeff Maggioncalda, CEO do Coursera.
Por fim, para aprender como incorporar IA em sua carreira, compilamos todos os nossos principais recomendações da GenAI.
Isso é tudo por esta semana.
