Utilizo IA há algum tempo. E vejo que as pessoas ao meu redor não estão aproveitando ao máximo o poder da IA generativa. A cada dois dias, encontro novos casos de uso de IA generativa que me ajudam a aumentar minha produtividade e conhecimento, economizando tempo e esforço. Aqui estão algumas maneiras incomuns, mas úteis, de usar a IA.

1. Encontre o medicamento certo: quando estiver doente, tire uma foto de todas as cartelas de medicamentos e peça ao ChatGPT para recomendar o medicamento certo para os seus sintomas.

2. Reduza as alucinações: No final da sua pergunta, adicione: ” Faça uma pesquisa na web e depois responda “. Isso força a IA generativa a dar respostas precisas.

Captura de tela do autor usando ChatGPT

3. Aplique a técnica de Feynman: depois que a IA explicar um conceito, resuma-o de forma simples com suas próprias palavras e pergunte: ” Correto ?”. A IA corrigirá você se necessário. Esse método torna o aprendizado muito mais envolvente e também aumenta a retenção.

4. Converta fotos em texto: Isso economiza bastante tempo, mesmo com tantas ferramentas disponíveis na internet. Usar o ChatGPT para essa tarefa no meu celular é muito prático.

5. Adote o TL;DR: Isso é óbvio. Você pode usar este prompt para muitas coisas. Resuma códigos, textos, e-mails, páginas de livros, notícias, artigos e muitas outras coisas ao longo do dia.

6. Aplique o Princípio de Pareto: A regra 80/20 é uma ótima maneira de aprender novos conceitos. Exemplo de uso: ” Quero aprender [tópico]. Use o Princípio de Pareto (regra 80/20) para criar um curso para mim. “

A Mágica 80/20: Libertando Seu Poder Interior com o Princípio de Pareto

Mergulhe no mundo do Princípio de Pareto, uma ideia simples, porém transformadora, de que 80% dos nossos resultados advêm de uma mera…

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Captura de tela do autor usando ChatGPT

7. Peça recomendações de filmes: peça à IA para dar recomendações de filmes sem spoilers, com avaliações baseadas em seus gêneros, atores, idiomas preferidos, etc.

8. Use para pesquisas na web: em vez de ir ao Google, peça ao ChatGPT para encontrar algo na web para ignorar artigos otimizados para SEO e obter informações relevantes rapidamente.

9. Avalie meu trabalho: Peça ao ChatGPT para avaliar qualquer coisa. Este é o prompt que você pode usar para isso. ” Avalie o [artigo] acima em diferentes aspectos e sugira como posso melhorá-lo nessas áreas.” Eu o uso para avaliar meu código, artigos, compreensão, etc.

Captura de tela do autor usando ChatGPT

10. Seja breve: adicione ” Dê respostas breves e claras que incluam todos os detalhes importantes. Seja conciso, mas informativo. “ no final para obter respostas melhores.

11. Ative o modo anônimo: o ChatGPT oferece uma opção para bate-papo temporário. Quando ativada, seus dados não serão salvos no histórico e não serão usados para treinar os modelos.

Captura de tela do autor usando ChatGPT

Conclusão:

É impossível escrever uma lista exaustiva de casos de uso exclusivos do ChatGPT. Então, sinta-se à vontade para comentar e me contar quais maneiras únicas e criativas você pode usar a IA generativa que outras pessoas talvez não estejam usando. Estou ansioso para aprender mais e tenho certeza de que outros também estão.

Como Fazer Perguntas Inteligentes para Obter as Melhores Respostas da IA

Fazer perguntas para um modelo de linguagem pode parecer simples, mas há muito mais técnica envolvida do que parece. Você já ficou frustrado com respostas que pareciam não ter nada a ver com o que perguntou? Isso acontece porque, muitas vezes, presumimos que o modelo entende o que estamos pensando. Na verdade, a chave está em ser explícito sobre o que você quer.

Neste artigo, vamos explorar as principais técnicas de prompting (ou engenharia de prompt) que ajudam você a obter respostas mais claras, precisas e úteis de modelos de linguagem, como o ChatGPT.

1. Comece com o Prompt Zero-Shot

O prompt zero-shot é o tipo mais simples de pergunta: você faz a pergunta diretamente, sem fornecer exemplos. Esse formato funciona melhor quando o modelo já foi treinado sobre o tema em questão.

Exemplo:

Determine o sentimento do texto a seguir: “Filmes estão caros.”

Mas atenção: se você quiser uma resposta mais específica (por exemplo, que o modelo responda apenas com uma palavra), você precisa dizer isso. A instrução clara faz toda a diferença.

2. Adicione Detalhes: Persona, Contexto e Tom

Seja mais detalhado! O modelo se sai melhor quando você define:

• Persona: “Você é um cirurgião experiente” ou “Você é um especialista em SEO para YouTube”.

• Contexto: Explique a situação ou objetivo.

• Tom: Formal, informal, motivacional, crítico etc.

Esses elementos ajudam o modelo a entender exatamente o que você espera na resposta.

3. Use o Prompt Few-Shot (com Exemplos)

Quando o modelo não acerta de primeira, vale usar o few-shot prompting. Aqui, você fornece exemplos de perguntas e respostas para ensinar o modelo como responder.

Exemplo:

Entrada: “Eu estaria mais do que feliz em trabalhar com você em outro projeto.”
Saída: “Eu estaria mais do que feliz em trabalhar com você em outro projeto.”

Basta um ou dois exemplos para mudar completamente a qualidade das respostas.

4. Técnica Chain of Thought (Cadeia de Pensamento)

Essa técnica orienta o modelo a pensar passo a passo para chegar a uma conclusão lógica. Muito útil em perguntas matemáticas ou com raciocínio complexo.

Exemplo:

Roger tem 5 bolas de tênis. Ele compra 2 latas, com 3 bolas cada.
Resposta: Roger começa com 5 bolas. 2 latas x 3 = 6. Total: 5 + 6 = 11 bolas.

Só de pedir “vamos pensar passo a passo”, você pode ver melhorias significativas nas respostas.

5. Prompting do Tipo Least-to-Most (Do Mais Simples ao Mais Complexo)

Aqui, você pede para o modelo primeiro pensar nos subproblemas que precisa resolver antes de responder à pergunta principal. É uma abordagem lógica e metódica.

Você pode:

1. Pedir os subproblemas.

2. Resolver cada um separadamente.

3. Juntar tudo para obter a resposta final.

6. Varie as Respostas

Uma técnica interessante é pedir para o modelo gerar 3 variações da mesma resposta. Isso ajuda você a escolher a melhor entre elas e comparar diferentes perspectivas.

7. Outras Técnicas Avançadas

Além das abordagens acima, existem técnicas mais sofisticadas, como:

• Meta prompting

• Sequential prompting

• Symbolic reasoning

• ReAct prompting

Essas técnicas combinam elementos das abordagens anteriores para criar fluxos de raciocínio ainda mais refinados. Vale pesquisar mais sobre cada uma se quiser se aprofundar.

Conclusão: Ser Claro é Ser Eficiente

Muitos chamam isso de engenharia de prompt, mesmo que não tenha a complexidade da engenharia tradicional. O segredo está em não assumir que o modelo entende o que você quer, mas sim em dizer com clareza o que deseja.

Se você quer melhores respostas, explique melhor suas perguntas. Parece simples, mas essa é a essência da comunicação com modelos de linguagem.

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