Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Quais são algumas técnicas avançadas para engenharia imediata em tarefas de codificação


Quais são algumas técnicas avançadas para engenharia imediata em tarefas de codificação


Aqui estão algumas técnicas avançadas de engenharia de prompt para tarefas de codificação com modelos de linguagem grandes:

1. Compreender a interpretação do modelo de consultas relacionadas à codificação: Isso envolve ter um entendimento profundo dos conceitos de programação e ser capaz de articulá-los de uma forma que o modelo possa processar de maneira eficaz. O objetivo é criar prompts que se alinhem com as representações internas e mecanismos de atenção do modelo.[1]

2. Encadeamento de prompts e prompts multivoltas: divisão de uma tarefa de codificação complexa em uma sequência de prompts, onde a saída de um prompt é usada como entrada para o próximo. Isso permite que o modelo resolva a tarefa passo a passo.[2][3]

3. Solicitação de Cadeia de Pensamento (CoT): Fornece ao modelo exemplos de raciocínio passo a passo para resolver um problema, orientando-o a gerar sua própria cadeia de raciocínio.[4][5] Foi demonstrado que isso melhora significativamente o desempenho em tarefas complexas de raciocínio.

4. Solicitação de autoconsistência: uma extensão do CoT onde vários caminhos de raciocínio são amostrados e a resposta mais autoconsistente é selecionada. Isso é útil para problemas abertos com múltiplas soluções válidas.[4]

5. Engenharia Automática de Prompts (APE): Uma técnica que trata o próprio prompt como o "programa" a ser otimizado, usando modelos de linguagem para gerar e pesquisar prompts candidatos para encontrar o mais eficaz para uma determinada tarefa. [5]

6. Fornecendo contexto e exemplos relevantes: Incluir informações específicas do domínio, diretrizes de estilo de codificação e exemplos de entrada-saída no prompt pode ajudar a orientar o modelo para uma geração de código mais precisa e relevante.[1][3]

A chave é experimentar iterativamente o design, teste e refinamento dos prompts para encontrar os prompts mais eficazes para suas tarefas de codificação e modelo de linguagem específicos. A engenharia cuidadosa e imediata pode aprimorar significativamente os recursos de grandes modelos de linguagem para assistência de codificação.

[1] Engenharia imediata para tarefas de codificação - Rumo à ciência de dados[2] Técnicas avançadas de engenharia imediata - Mercity AI[3] Engenharia Prompt em 2024: Técnicas, Usos e Avançados... - Acorn[4] Engenharia de Prompt Avançada: O que isso envolve? - DataScientest.com[5] prompts-advanced-usage.md - GitHub

Citações:
[1] https://towardsdatascience.com/prompt-engineering-llms-coding-chatgpt-artificial-intelligence-c16620503e4e?gi=54ae68d69ee0
[2] https://www.mercity.ai/blog-post/advanced-prompt-engineering-techniques
[3] https://www.acorn.io/resources/learning-center/prompt-engineering
[4] https://datascientest.com/en/advanced-prompt-engineering-what-does-it-involve
[5] https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-advanced-usage.md