
🫤 «Adicione a palavra "por favor" ao prompt e prometa 100 dólares, então o modelo ficará mais inteligente» — é mais ou menos assim que soam 80% dos conselhos sobre prompt engineering na internet.
Na prática, o modelo não fica mais inteligente. Ele apenas começa a alucinar de forma mais educada.
O problema quase nunca está no modelo. O problema está na arquitetura do prompt: não há isolamento de contexto, não há estrutura de saída, não há proteção contra injeções, não há mecanismo de verificação de resposta. Escreveu uma linha de texto — obteve um resultado imprevisível.
🗓 Hoje às 18:00 (horário de Moscou) no «Ponto de Montagem» vamos analisar técnicas que transformam o prompt engineering de «vamos tentar assim» em um processo de engenharia reproduzível.
O que vamos analisar: Isolamento XML, Format Forcing, Generated Knowledge, Self-Consistency, ToT, Meta-prompting. Nossa, quantas palavras incompreensíveis 😱
O que é desejável saber de antemão: fundamentos de Python, Pydantic e LangChain, compreensão do que são tokens e temperatura do modelo.
➡️ A transmissão ocorre no «Ponto de Montagem» → inscrição através do bot: https://t.me/TScompiler_bot
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