Engenharia de Prompts: de Zero-shot a Retrieval Augmented Generation
A mesma pergunta feita a um modelo de linguagem pode gerar uma resposta genérica, uma resposta certeira ou uma resposta completamente errada — e a diferença, na maioria das vezes, não está no modelo, está em como o prompt foi construído. Engenharia de Prompts é a disciplina de projetar a entrada de um LLM (instruções, exemplos, contexto, formato esperado) para extrair o resultado mais útil e…
Self-consistency reduz o erro de raciocínio validando múltiplos caminhos de resposta, realizando várias chamadas ao LLM com prompts ligeiramente diferentes e escolhendo a resposta mais consistente entre elas. Esta técnica é útil para tarefas onde a precisão é crucial, pois diminui o risco de um único caminho de raciocínio ser errado.
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