Few-Shot Prompting: Apresentando o Potencial da Geração de Texto com Poucos Dados
Em um mundo cada vez mais dominado pela inteligência artificial, a capacidade de modelos de linguagem de aprender e gerar texto de forma eficaz é crucial. O Few-Shot Prompting surge como uma técnica inovadora nesse contexto. Essa abordagem permite que modelos de linguagem realizem tarefas complexas com base em apenas alguns exemplos, ou shots. Em outras palavras, ao fornecer ao modelo um pequeno conjunto de exemplos relevantes, ele é capaz de generalizar e aplicar esse conhecimento a novas situações, demonstrando uma capacidade de aprendizado rápido e adaptável.
Imagine ensinar uma criança a identificar diferentes tipos de frutas mostrando-lhe apenas algumas maçãs, bananas e laranjas. Com base nesses poucos exemplos, a criança seria capaz de identificar outras frutas, como uma pera ou um abacaxi. O Few-Shot Prompting funciona de forma semelhante, mas com modelos de linguagem. Ao fornecer alguns exemplos específicos, o modelo "aprende" os padrões e características de uma tarefa, possibilitando que ele gere respostas coerentes e relevantes para novas entradas.
Tal capacidade é importante, visto que fazer uma máquina aprender com poucos dados é um dos grandes desafios da inteligência artificial. O Few-Shot Prompting oferece uma solução promissora para esse problema. Essa técnica permite que modelos de linguagem, como os grandes modelos de linguagem (LLMs), aprendam e se adaptem a novas tarefas com um número significativamente menor de exemplos, tornando-os mais flexíveis e eficientes. Essa abordagem contrasta com o aprendizado supervisionado tradicional, que exige uma quantidade massiva de dados para treinar o modelo.
O Few-Shot Prompting tem sido aplicado em diversas áreas, como geração de texto criativo, tradução automática e sistemas de diálogo, demonstrando seu grande potencial para revolucionar a forma como interagimos com a inteligência artificial.
Um "shot" no Few-Shot Prompting é um exemplo conciso que serve como guia para o modelo de linguagem. Cada shot é composto por um par ordenado: uma entrada (prompt) e uma saída desejada. Por exemplo, em uma tarefa de tradução, um shot poderia ser "English: Hello, how are you? | French: Bonjour, comment allez-vous?". Ao analisar diversos shots, o modelo aprende a mapear as entradas em inglês para as saídas correspondentes em francês.
A qualidade e a diversidade dos shots são fundamentais para garantir que o modelo generalize bem para novas frases. Shots positivos, que demonstram exemplos corretos, e shots negativos, que mostram exemplos incorretos, podem ser utilizados para refinar a capacidade do modelo de discriminar entre traduções corretas e incorretas. Essa distinção é crucial para o aprendizado do modelo, pois permite que ele aprenda a generalizar para novas entradas e a evitar erros comuns.
Exemplo Concreto de Shots Positivos e Negativos em uma Tarefa Específica
Tarefa: Classificação de Sentimento em Análises de Filmes
Objetivo: Treinar um modelo para identificar se uma análise de filme expressa um sentimento positivo ou negativo.
Shots Positivos:
- Entrada: "O filme foi incrível! As atuações foram impecáveis e a história me prendeu do início ao fim."
- Saída: Positivo
- Entrada: "A trilha sonora era maravilhosa e a fotografia era deslumbrante."
- Saída: Positivo
Shots Negativos:
- Entrada: "O filme foi decepcionante. A história era previsível e os personagens eram pouco desenvolvidos."
- Saída: Negativo
- Entrada: "Não recomendo esse filme. Os efeitos especiais eram ruins e a atuação principal era fraca."
- Saída: Negativo
Ao apresentar esses pares de entrada e saída (shots) ao modelo, ele aprende a associar determinadas palavras e frases a sentimentos positivos ou negativos. Por exemplo, palavras como "incrível", "maravilhosa" e "deslumbrante" tendem a estar associadas a sentimentos positivos, enquanto palavras como "decepcionante", "previsível" e "fraca" tendem a estar associadas a sentimentos negativos.
Para que o modelo seja capaz de generalizar para novas análises de filmes, é importante que os shots sejam diversos e abranjam diferentes estilos de escrita, gêneros de filmes e expressões de sentimentos. Por exemplo, é importante incluir shots com linguagem informal, formal, e até mesmo com ironia.
Outros exemplos de tarefas e seus respectivos shots:
- Classificação de tópicos:
- Shot positivo: "Notícia sobre política" -> "Política"
- Shot negativo: "Receita de bolo de chocolate" -> Não é "Política"
- Tradução automática:
- Shot positivo: "Hello, how are you?" -> "Olá, como você está?"
- Shot negativo: "Hello, how are you?" -> "Adeus, como você está?"
- Geração de texto:
- Shot positivo: "Escreva um poema sobre a natureza" -> (Poema sobre a natureza)
- Shot negativo: "Escreva um poema sobre a natureza" -> (Texto sobre um jogo de futebol)
Enfim , os shots positivos e negativos fornecem ao modelo exemplos claros e concisos da tarefa que ele deve realizar, permitindo que ele aprenda a mapear as entradas para as saídas desejadas e a generalizar para novas situações.
As aplicações do Few-Shot Prompting são vastas e abrangem diversas áreas da inteligência artificial. Além da geração de texto e tradução automática, o Few-Shot Prompting pode ser utilizado para resumir textos, gerar código, criar diálogos mais naturais em chatbots, classificar documentos de forma mais precisa e responder a perguntas complexas sobre um determinado tema. De fato, essa técnica tem o potencial de revolucionar a forma como interagimos com as máquinas. Ao possibilitar que os modelos de linguagem aprendam com poucos exemplos, podemos criar assistentes virtuais mais personalizados e capazes de entender nuances da linguagem natural.
Tal técnica pode ser aplicada em sistemas de recomendação para oferecer sugestões mais precisas e relevantes, ferramentas de busca mais inteligentes e interfaces de usuário mais intuitivas. Vale ressaltar que há diversas vantagens competitivas para empresas e pesquisadores. Ao reduzir a necessidade de grandes conjuntos de dados rotulados, essa técnica torna o desenvolvimento de modelos de linguagem mais rápido e econômico.
Além disso, o Few-Shot Prompting possibilita que os modelos se adaptem rapidamente a novas tarefas e domínios, tornando-os mais flexíveis e resilientes: tal capacidade de adaptação é fundamental para acompanhar a rápida evolução da tecnologia e as demandas do mercado. Essa versatilidade demonstra o potencial transformador dessa técnica em diversos setores, desde a indústria até a pesquisa científica.
Considere o padrão de estilo determinado pelo seguinte prompt:
<input>
<config>
<tryon>
<few-shot info='exemplo de trecho de um artigo que trata de um assunto diferente do atual'>
Amazon S3: Dominando o Armazenamento na Nuvem com Segurança e Eficiência
Imagine um tesouro escondido em um mapa digital, protegido por camadas de segurança e acessível a qualquer momento. Este tesouro é o Amazon S3, um serviço de armazenamento na nuvem que promete não apenas segurança, mas também eficiência e escalabilidade. Mas como é que ele funciona? E como podemos garantir que nossos dados estejam seguros? São essas questões e mais que abordaremos nesse artigo.
O que significa o nome S3?
O nome Amazon S3 é uma referência ao conceito de Simple Storage Service, traduzindo para o português (Serviço de Armazenamento Simples), refletindo a simplicidade e a eficiência com que o serviço oferece soluções de armazenamento na nuvem.
O que é um Bucket do Amazon S3?
Um bucket do S3 é um contêiner de armazenamento digital dentro do serviço Amazon S3. Você pode pensar nele como uma pasta no seu computador, mas projetado para escalabilidade massiva e especificamente construído para armazenamento em nuvem.
Como é o funcionamento do serviço Amazon S3?
O Amazon S3 armazena seus dados em buckets (baldes).
Para armazenar um arquivo no S3, você carrega (upload) o arquivo para um bucket específico. Além do arquivo em si, o S3 também pode armazenar metadados, que são informações adicionais sobre o arquivo, como sua data de criação ou tipo de arquivo.
Obs: O nome do bucket deve ser único em toda rede da AWS.
O S3 oferece alto nível de escalabilidade, o que significa que você pode armazenar qualquer quantidade de dados, desde alguns arquivos pequenos até grandes conjuntos de dados. Ademais é um serviço durável, o que significa que seus dados são replicados em vários servidores AWS para garantir a segurança e disponibilidade.
No próximo tópico terá um breve resumo de como criar um bucket no S3.
Como criar um bucket no S3?
1 – Estando logado na sua conta da AWS, na barra de pesquisa, digitar “S3” e em seguida clica no primeiro resultado conforme imagem abaixo.
2 – Estando na página do serviço do Amazon S3, clica em “Criar Bucket”.
3 – No campo “Nome do bucket”, preencha com um nome o qual deseja chamar o seu bucket, lembrando que o nome deve ter entre 3 e 63 caracteres.
4 – Após preencher o campo “Nome do Bucket” pode clicar em “Criar Bucket”.
5 - Bucket criado com sucesso, já conseguimos ver ele na nossa home page do S3.
Conclusão
O S3 se destaca como a solução ideal para armazenamento em nuvem, combinando versatilidade, poder e confiabilidade. Seja qual for o seu caso de uso, desde backups e websites até análise de big data e desenvolvimento de aplicações, o S3 oferece uma gama de recursos para atender às suas necessidades. Sua escalabilidade ilimitada garante que você possa armazenar desde pequenas quantidades até petabytes de dados com total flexibilidade. A durabilidade inigualável de 99,999999999% protege seus dados contra perdas, enquanto a segurança robusta garante sua proteção contra acessos não autorizados.
Referências:
https://aws.amazon.com/pt/s3/
https://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonS3/latest/userguide/DataDurability.html
https://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonS3/latest/userguide/s3-access-control.html
</few-shot>
<few-shot info='exemplo de trecho de um artigo que trata de um assunto diferente do atual'>
Amazon EC2, O Incrível Serviço de Computação em Nuvem da Amazon.
Você sabe dizer em qual revolução industrial nós estamos? Ou ainda, o que essa revolução nos trouxe? Bom, estamos na quarta revolução que nos traz alguns avanços como IA, Robótica, Big Data, Machine Learning, loT, Cloud Computing, entre outros.
Cloud Computing — Computação em Nuvem — é um termo que se refere à prestação de serviço de computação, que disponibiliza recursos através da internet (nuvem). Dentre esses recursos podemos citar armazenamento, máquinas virtuais, servidores e outros. O EC2 da amazon, é um desses serviços, o de armazenamento. Neste artigo, descobriremos o que é o EC2, suas características, como utilizar e otimizar.
Introdução
Primeiramente, vamos entender melhor o que é Cloud Computing. Como dito acima, a computação em nuvem é um fornecimento de serviços através da internet. Você não precisa comprar e gerenciar servidores, softwares e outros recursos de TI, com a Cloud Computing você pode acessá-los online, sob demanda e paga apenas pelos recursos que utiliza.
Essa prática possui diversos benefícios:
Economia: Reduz custos com infraestrutura, software e mão de obra.
Escalabilidade: Aumente ou diminua os recursos de acordo com suas necessidades.
Flexibilidade: Adapte a infraestrutura às suas necessidades específicas.
Agilidade: Implemente novos serviços e aplicativos rapidamente.
Segurança: Proteja seus dados com recursos avançados de segurança.
Existem três tipos de computação em nuvem, sendo elas:
Nuvem pública: Os recursos são compartilhados entre vários usuários, oferecendo escalabilidade e baixo custo. São aquelas ofertadas por terceiros.
Nuvem privada: Os recursos são dedicados a uma única organização, proporcionando maior segurança e controle. São aquelas em que a empresa oferece
Nuvem híbrida: Combina os benefícios da nuvem pública e privada, oferecendo flexibilidade e segurança. Por exemplo, os dados e as aplicações que exigem privacidade e segurança ficam na nuvem privada e quando houver um pico de demanda, ficam na nuvem pública, alternando assim, conforme necessário.
O que é o EC2?
EC2 nada mais é que uma sigla para Elastic Compute Cloud, que é um serviço de computação da Amazon.
Imagine que você precise de um computador para rodar determinada aplicação, mas não quer comprar um hardware novo e configurá-lo do zero, então você contrata o serviço EC2, escolhe a quantidade de memória, armazenamento e processamento que deseja e pronto, você possui um computador virtual para rodar essa aplicação.
Ou seja, o serviço EC2 da Amazon fornece um computador virtual que atenda as suas demandas, graças a escalabilidade no serviço, se você desejar aumentar ou diminuir os recursos você pode. O Amazon EC2 também conta com uma série de outros benefícios como a flexibilidade, o custo-benefício e a segurança.
Conetando-se à instância via ssh
O Secure Shell (SSH) é um protocolo de rede, que faz uso de criptografia tornando seguro o acesso e a operação a ser realizada. É muito comum a sua utilização em acessos remotos, devido a sua segurança e rapidez.
Para conectar-se à sua instância você precisa ter uma chave SSH privada. Um servidor SSH pode fazer uso de diversas formas de autenticação, o mais comum é a utilização de senha, apesar de ser prático não é totalmente segura. Uma das alternativas é o uso das chaves.
O método de autenticação das chaves, consiste em um par de chaves onde uma é uma chave privada que fica em posse do usuário e deve ser mantida em sigilo e a outra uma chave pública que é enviada ao servidor desejado e armazenada em um arquivo que será utilizado para realizar o acesso. Quando o usuário tenta autenticar-se, o servidor testa se o usuário realmente possui a chave privada, se for comprovado então o acesso é permitido, ou o comando é executado.
Além da chave SSH, é importante estar atento ao endereço IP público da sua instância, visto que ele pode mudar se você reiniciar a instância. Certifique-se de usar um nome de usuário e senha seguros para sua instância.
Existem diversas formas de gerenciar a escalabilidade e elasticidade das instâncias EC2:
Auto Scaling:
O Auto Scaling permite que você dimensione automaticamente suas instâncias EC2 para cima ou para baixo de acordo com a demanda.
Você pode configurar o Auto Scaling para adicionar ou remover instâncias com base em métricas como CPU, memória, tráfego de rede ou filas de trabalho.
Elastic Load Balancing:
O Elastic Load Balancing distribui o tráfego entre várias instâncias EC2, garantindo que nenhuma instância fique sobrecarregada.
Você pode usar o Elastic Load Balancing para distribuir o tráfego de acordo com diferentes critérios, como round robin, weighted round robin, least outstanding requests, and latency.
Spot Instances:
As Spot Instances são instâncias EC2 disponíveis a preços com desconto, geralmente quando há capacidade ociosa na AWS.
Você pode usar Spot Instances para workloads que podem ser interrompidas, como batch processing, big data analytics e machine learning.
Reservas:
As Reservas permitem que você reserve capacidade de instância EC2 por um período de tempo específico, geralmente 1 ou 3 anos.
As Reservas podem oferecer descontos significativos em comparação com o pagamento por hora.
Múltiplas regiões e zonas de disponibilidade:
Você pode implantar suas instâncias EC2 em várias regiões e zonas de disponibilidade para aumentar a confiabilidade e a disponibilidade.
Se uma região ou zona de disponibilidade ficar indisponível, suas instâncias em outras regiões e zonas de disponibilidade continuarão funcionando.
Conclusão
Vimos que o EC2 é um serviço de computação em nuvem, que fornece criação de instâncias para diversos fins, esse serviço traz diversos benefícios, sendo o principal a flexibilidade para a sua aplicação, não exigindo um máquina local como servidor.
Se você busca um serviço de criação de instâncias para seus dados e aplicações, o EC2 é o ideal, mas lembre-se de escolher atentamente a instância que melhor se enquadra em seus objetivos atuais e não se esqueça de utilizar as dicas para reduzir os custos.
Referências
Cloud Computing: Conceitos, Serviços e Benefícios. Site Target. Disponível em: <https://www.targetso.com/2022/09/13/cloud-computing-conceitos-e-beneficios/>. Acesso em 03 abr. 2024.
Amazon EC2 instance types. Site AWS. Disponível em: <https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/instance-types.html>. Acesso em: 03 abr. 2024.
</few-shot>
<few-shot info='exemplo de trecho de um artigo que trata de um assunto diferente do atual'>
Descubra as Vantagens de Utilizar os Serviços AWS AmazonS3 e Como ele Funciona na Prática
A Computação em Nuvem tem conquistado cada vez mais espaço dentro das empresas em todo o mundo. Como as empresas precisam reduzir custos no armazenamento, análise e gerenciamento de dados para poder aumentar sua competitividade no mercado, que está cada vez mais competitivo.
Uma possível alternativa de soluções em nuvem são os Serviços AWS, um conjunto de soluções oferecidos pela Amazon Web Services que atendem empresas de diversos segmentos para ajudar a escalar seus negócios, ajudando na redução de custos com armazenamento de grande quantidade de dados - BIG DATA.
Um exemplo é o Amazon S3, que será explicado neste artigo com mais detalhes, você vai entender como ele funciona e ainda, como ele pode ser utilizado de maneira mais segura, outra grande preocupação das empresas em todo o mundo, pois o acesso a dados sensíveis por cibercriminosos por ser um problema de milhões!
Gostaria de saber mais sobre o AmazonS3 e suas vantagens?
Então, não deixe de ler este artigo! Venha aprender mais sobre o fantástico universo da Computação em Nuvem do Serviço AWS Amazon S3!
O que é o Amazon S3 - IT ExpertsIT Experts
Também conhecido como Amazon Simple Storage Service é um Serviço AWS capaz de armazenar objetos garantindo que cada um deles sejam escaláveis, ou seja, são utilizados pelas empresas continuamente para, por exemplo, analisar, tomar decisões estratégicas e entender o comportamento do consumidor.
Além disso, é preciso que estejam disponíveis para ser acessados em tempo real, pois, cada vez mais, a necessidade de tomar decisões estratégicas com auxílio dos dados. A falta de disponibilidade de dados é um problema que pode causar prejuízos financeiros para as companhias.
Outra importante vantagem oferecida pelo Amazon S3 está relacionada a uma das maiores preocupações em nível global dentro das empresas atualmente, a questão da segurança. Como cada vez mais a quantidade de dados armazenados pelas empresas cresce em uma velocidade nunca vista antes na história.
Atento a essas necessidades o Amazon S3 surge como uma solução confiável para entregar a melhor performance possível, com o menor custo, com facilidade de uso para que as empresas tenham que se preocupar apenas em fazer uso da ferramenta para expandir seus negócios e aumentar sua participação no mercado.
O que é o AWS Backup?IT Experts
Os backups são realizados de maneira centralizada e automática. Eles podem ser realizados utilizando os serviços da Nuvem AWS e também com o AWS Storage Gateway, que permite armazenamento local. Com os serviços de backup AWS você pode:
Arquivando dados e reduzindo custos
5 ideias para reduzir custos na empresa e lucrar mais
Outra solução poderosa oferecida pela AWS é sem dúvidas a capacidade de guardar grande quantidade de dados ao menor custo possível. Para aumentar sua competitividade as empresas precisam reduzir custos e os serviços da nuvem AWS são uma ótima alternativa para esse fim.
Uma solução importante para isso é o Amazon S3 Glacier que facilita e torna mais rápido o armazenamento dos arquivos.
Os principais benefícios são:
Velocidade de recuperação;
Altamente durável;
Escalabilidade sem igual;
Garantia de segurança e desempenho;
Custo reduzido;
Fornecimento de suporte de acordo com a necessidade.
Considerações Finais
Após a leitura deste artigo você teve a oportunidade de conhecer um pouco mais sobre o incrível mundo dos Serviços AWS, em especial o Amazon S3. Ele é essencial para ajudar empresas de todo o mundo a manter seus dados armazenados na nuvem de maneira durável, escalável, segura, com o menor custo.
Você entendeu um pouco sobre a importância dos backups nos dias de hoje é a importante vantagem de poder realizar backups com Amazon S3 de qualquer lugar e dispositivo, em curto espaço de tempo e ainda de maneira segura.
Por fim, podemos entender que os serviços AWS como o Amazon S3, que faz parte de uma série de outros serviços como uma solução que ajuda as empresas a participar mais ativamente do processo de transformação digital e se tornar cada vez mais competitivas e ainda, sendo capaz de entregar as melhores soluções.
Por isso, se você quer fazer parte do mercado de trabalho do futuro, não deixe de estudar mais sobre os serviços AWS e suas soluções na Nuvem, você pode ser um profissional de destaque e conquistar grandes oportunidades.
Fique sempre atento as novidades, faça os Bootcamps e cursos aqui na DIO, não deixe de participar das Mentorias ao vivo e também, claro, assuma o papel de protagonista da sua carreira consultando outras fontes de pesquisa e porque não, crie e compartilhe conhecimento com toda a comunidade.
Esse é sem dúvidas o caminho para o sucesso em tecnologia!
Referências
AWS. Amazon S3. Disponível em: <https://aws.amazon.com/pt/s3/>. Acesso: 05/04/2024;
AWS. AWS Athena. Disponível em: <https://aws.amazon.com/pt/athena/>. Acesso em: 05/04/2024;
AWS. AWS IoT Core. Disponível em: <https://aws.amazon.com/pt/iot-core/>. Acesso em: 05/04/2024;
</few-shot>
<rag>
https://aws.amazon.com/
</rag>
</tryon>
</config>
<requirements>
Pesquise por informações exclusivamente nas documentações oficiais que se encontrar em https://aws.amazon.com/
</requirements>
<reference>
<rag>
https://aws.amazon.com/
</rag>
</reference>
<about>
<scope>
Computação em Nuvem da AWS Amazon
</scope>
<role>
Comporte-se como se fosse um tech educator que precisa escrever um artigo claro, comunicativo e tecnicamente exato. A argumentação precisa ser coesa do início ao fim do artigo.
</role>
<goal>
Comunicar as informações referentes aos serviços de Computação em Nuvem da AWS Amazon de modo claro, proficiente, instrutivo, minucioso, praticamente aplicável e tecnicamente preciso. Inclua exemplos de serviços da AWS Amazon à modo ilustrativo.
</goal>
</about>
</input>
Note que cada tag few-shot contém um trecho de texto que serve como um exemplo para determinar o formato do output, cuja primeira resposta foi a seguinte:
<answer share='https://copilot.microsoft.com/sl/iIOUuC7zELQ' model='MS Copilot' info='[browser MS Edge, prompt(artigo da AWS Amazon)]'>
## Copilot
Amazon S3: Dominando o Armazenamento na Nuvem com Segurança e Eficiência
Imagine um tesouro escondido em um mapa digital, protegido por camadas de segurança e acessível a qualquer momento. Este tesouro é o Amazon S3, um serviço de armazenamento na nuvem que promete não apenas segurança, mas também eficiência e escalabilidade. Mas como é que ele funciona? E como podemos garantir que nossos dados estejam seguros? São essas questões e mais que abordaremos nesse artigo.
O que significa o nome S3?O nome Amazon S3 é uma referência ao conceito de Simple Storage Service, traduzindo para o português (Serviço de Armazenamento Simples), refletindo a simplicidade e a eficiência com que o serviço oferece soluções de armazenamento na nuvem.
O que é um Bucket do Amazon S3?Um bucket do S3 é um contêiner de armazenamento digital dentro do serviço Amazon S3. Você pode pensar nele como uma pasta no seu computador, mas projetado para escalabilidade massiva e especificamente construído para armazenamento em nuvem.
Como é o funcionamento do serviço Amazon S3?O Amazon S3 armazena seus dados em buckets (baldes).
Para armazenar um arquivo no S3, você carrega (upload) o arquivo para um bucket específico. Além do arquivo em si, o S3 também pode armazenar metadados, que são informações adicionais sobre o arquivo, como sua data de criação ou tipo de arquivo.
Obs: O nome do bucket deve ser único em toda rede da AWS.
O S3 oferece alto nível de escalabilidade, o que significa que você pode armazenar qualquer quantidade de dados, desde alguns arquivos pequenos até grandes conjuntos de dados. Ademais é um serviço durável, o que significa que seus dados são replicados em vários servidores AWS para garantir a segurança e disponibilidade.
Como criar um bucket no S3?- Estando logado na sua conta da AWS, na barra de pesquisa, digitar “S3” e em seguida clica no primeiro resultado conforme imagem abaixo.
- Estando na página do serviço do Amazon S3, clica em “Criar Bucket”.
- No campo “Nome do bucket”, preencha com um nome o qual deseja chamar o seu bucket, lembrando que o nome deve ter entre 3 e 63 caracteres.
- Após preencher o campo “Nome do Bucket” pode clicar em “Criar Bucket”.
- Bucket criado com sucesso, já conseguimos ver ele na nossa home page do S3.
ConclusãoO S3 se destaca como a solução ideal para armazenamento em nuvem, combinando versatilidade, poder e confiabilidade. Seja qual for o seu caso de uso, desde backups e websites até análise de big data e desenvolvimento de aplicações, o S3 oferece uma gama de recursos para atender às suas necessidades. Sua escalabilidade ilimitada garante que você possa armazenar desde pequenas quantidades até petabytes de dados com total flexibilidade. A durabilidade inigualável de 99,999999999% protege seus dados contra perdas, enquanto a segurança robusta garante sua proteção contra acessos não autorizados.
Referências:
- Amazon S3
- Data Durability
- S3 Access Control
</answer>
O output acima está bem conforme as instruções do input; de fato, a resposta se atém rigorosamente ao assunto da pesquisa.
Também, vale conferir o primeiro prompt que foi usado para escrever este mesmo artigo, conforme segue:
<input>
<info>
<info>
a tag rag se refere à técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation)
</info>
<info>
a tag reference se refere a referência, que é a relação estabelecida entre um signo linguístico e o objeto ao qual ele se refere conforme um determinado contexto. Essa relação pode ser direta ou indireta, concreta ou abstrata, e varia de acordo com a natureza do signo e do referente. Características da referência: § intencionalidade: a referência pressupõe a intenção de um falante ou escritor em designar algo específico; § contextualidade: o significado de um signo e sua referência podem variar de acordo com o contexto em que são utilizados; § arbitrariedade: a relação entre um signo e seu referente é, em grande parte, arbitrária e culturalmente determinada; § ambiguidade: um mesmo signo pode ter diferentes referências em diferentes contextos ou para diferentes pessoas. Tipos de referência: o signo se refere a um objeto ou entidade existente no mundo real; o signo se refere a um conceito abstrato, uma propriedade ou uma relação entre objetos; o signo depende do contexto situacional para determinar sua referência; o signo se refere a um elemento mencionado anteriormente no texto. A referência é um conceito central para a semântica e a pragmática, e sua exploração permite uma análise mais profunda da linguagem e do pensamento humano.
</info>
<info>
a tag bizz se refere à lógica de negócio.
</info>
<info>
a tag do-not se refere a prompt negativo: então, evite fazer o que está determinado na tag do-not
</info>
</info>
<config>
<tryon>
<few-shot>
Solicitação de Poucos Disparos (Few-Shot Prompting): A solicitação de poucos disparos envolve fornecer ao modelo alguns exemplos de entrada e saída para ajudá-lo a entender a tarefa. Solicitação de Disparo Zero (Zero-Shot Prompting): A solicitação de disparo zero não fornece nenhum exemplo ao modelo. Em vez disso, o modelo é solicitado a realizar a tarefa com base apenas na descrição da tarefa. Às vezes, é útil fornecer alguns exemplos para ajudar os LLMs a ajustar melhor suas respostas de acordo com suas expectativas. Isso é conhecido como solicitação de algumas tomadas ou aprendizado contextual, onde um exemplo de entrada é pareado com a saída desejada. Por exemplo, aqui está um caso de um prompt de classificação de sentimentos sem nenhum exemplo de entrada e saída no texto do prompt.
</few-shot>
<few-shot>
A engenharia de prompts se refere à prática de criar e otimizar solicitações de entrada selecionando palavras, frases, sentenças, pontuação e caracteres separadores apropriados para usar efetivamente o LLMs em uma ampla variedade de aplicações. Em outras palavras, engenharia de prompts é a arte de se comunicar com um LLM. Prompts de alta qualidade condicionam o LLM a gerar respostas desejadas ou melhores. A melhor abordagem de engenharia de prompts para seu caso de uso depende tanto da tarefa quanto dos dados.
</few-shot>
<few-shot>
Ao descrever claramente a expectativa da tarefa e ao reduzir a ambiguidade sempre que possível, você pode garantir que o modelo possa interpretar claramente o prompt. Por exemplo, considere um problema de classificação em que o usuário deseja uma resposta de um conjunto de opções possíveis. O exemplo “bom” mostrado abaixo ilustra a saída que o usuário deseja neste caso. No exemplo “ruim”, as opções não são nomeadas explicitamente como categorias para o modelo escolher. O modelo interpreta a entrada de forma um pouco diferente, sem opções, e produz um resumo do texto em formato mais livre, em oposição ao bom exemplo.
</few-shot>
<few-shot>
Few-shot learning is the practice of passing prompts paired with verbatim completions (few-shot prompts) to show your model how to respond. Unlike zero-shot learning, few-shot learning can add to the model's knowledge. You can even use your own datasets to automatically generate few-shot prompts, by performing retrieval-augmented generation.
</few-shot>
<few-shot>
Start with zero-shot learning (ZSL) and then few-shot learning (FSL) – ZSL can be useful when you have no or limited data for your task, or when you want to test the model's creativity and diversity. FSL can be useful when you have some data for your task, or when you want to guide the model's behavior and quality. You can try with different numbers of examples as needed, and select those examples dynamically based on the input or the feedback. For example, if you want the model to generate a product review, you can start with ZSL and see what the model produces. Provide a few examples of positive or negative reviews to steer the model's sentiment and style.
</few-shot>
<few-shot>
This feature helps makers build better prompts that produce optimal output. Few-shot learning makes developing machine learning models in real-world settings feasible. Learning on a smaller training data set, rather than a large data set, can significantly reduce the cost and effort needed to train models. With few-shot learning, you can develop more flexible and adaptive machine learning systems. Few-shot learning enables models to learn how to adapt quickly to new tasks based on a small number of labeled examples. As a result, the models become more flexible and adaptable.
</few-shot>
<few-shot>
Few-shot learning is a prompt engineering technique where the model is given a few examples, typically between two and five, to quickly adapt to new examples of previously seen objects. With this new feature, you can provide specific examples of data inputs directly in prompt builder to help craft the correct prompt that produces optimal output.
</few-shot>
<few-shot>
Prompts are the interface between the user and the generative AI model's capabilities. The quality and effectiveness of the model's output depend largely on the quality and effectiveness of the prompt. To create good prompts, the user needs to use critical thinking skills to define the desired output. A well-structured prompt can help the model generate a high quality, relevant, and useful output. A poorly written prompt can lead to a low quality, irrelevant, or inaccurate output.
</few-shot>
<rag>
https://learn.microsoft.com/pt-br/
</rag>
<rag>
https://www.promptingguide.ai/pt
</rag>
</tryon>
</config>
<requirements>
<bizz>
O artigo técnico precisa estar pronto para a publicação. Precisa contribuir para o conhecimento de Few-Shot Prompting.
<details>
Título: Conciso, claro e informativo, refletindo o conteúdo principal do artigo.
Introdução: Contextualização do tema, revisão da literatura relevante e apresentação da lacuna de conhecimento que o artigo busca preencher.
Metodologia: Descrição detalhada dos métodos e materiais utilizados, permitindo a replicação do estudo.
Resultados: Apresentação clara e objetiva dos dados obtidos.
Discussão: Interpretação dos resultados, comparação com estudos anteriores e discussão das implicações do trabalho.
Conclusão: Síntese dos principais achados e suas contribuições para o campo.
Referências: Listagem completa e formatada corretamente das fontes consultadas.
Clareza e Coerência: Linguagem clara e concisa, com ideias bem organizadas e argumentos lógicos.
</details>
</bizz>
<caution>
<caution>
Se não souber a informação: então, responda o seguinte: 'Não sei!'
</caution>
</caution>
</requirements>
<reference>
Few-Shot Prompting para Engenharia de prompt
</reference>
<about>
<scope>
Conhecimento técnico de Few-Shot Prompting e Engenharia de prompt
</scope>
<description>
Um artigo técnico que explica de forma técnica o conceito de Few-Shot Prompting junto com uma explanação da aplicabilidade e utilidade respectivas ao Few-Shot Prompting
</description>
<role>
Comporte-se como se fosse algum <description
>engenheiro de prompt que precisa comunicar o conhecimento referente à técnica de Few-Shot Prompting para um público que está tendo o seu primeiro contato com a Engenharia de prompt
</description>
<style>
Formal e exato e técnico
</style>
</role>
<goal>
Comunicar-se ao público que está começando a conhecer a Engenharia de Prompt, visando ensinar o que é Few-Shot Prompting.
</goal>
</about>
<do-not>
Informação inexata
Informação aleatória
Informação sem referência técnica
</do-not>
<to-do>
Informação exata
Informação coerente
Informação referenciada por referências técnicas
</to-do>
</input>
O output gerado para esse prompt foi a primeira etapa para escrever o presente artigo. Este input em particular determina vários few-shots enquanto informa um série de detalhes para gerar o output.
Enfim, Few-Shot Prompting é a arte de ensinar um LLM (Large Language Model) para realizar uma tarefa específica usando apenas alguns exemplos que servem como guias para o modelo, mostrando-lhe o caminho para a resposta correta. Desse jeito, o trabalho torna-se mais prático na hora de:
- prototipar e testar novas ideias de forma muito mais rápida;
- treinar um modelo dispendendo menos recursos computacionais;
- adaptar o modelo para diferentes tarefas e cenários;
- ganhar uma compreensão mais profunda de como o modelo funciona e quais são seus pontos fortes e fracos.
Portanto, pode ser um bom plano usar linguagem simples e direta e exemplos representativos da tarefa que o modelo precisa executar. Também, use exemplos com diferentes níveis de complexidade para ajudar o modelo a generalizar e tente experimentar diferentes formulações de prompts. Assim, os outputs serão mais exatos e aderentes ao objetivo do usuário.
