A atenção dos modelos é calculada entre todos os tokens simultaneamente, e a estrutura do prompt influência mais do que as palavras em isolado.
Dividir tarefas em etapas numeradas e usar hierarquia e secções claras guia a atenção do modelo e produz respostas mais organizadas e completas.
O mecanismo de atenção calcula pesos de relação entre palavras e utiliza embeddings para agrupar termos semelhantes.
Heurísticas eficazes incluem colocar instruções críticas no início, usar títulos e bullet points, definir personas para orientar o estilo, e ser específico para evitar conteúdo vago.
Prompts estruturados são modulares, fáceis de manter e reduzem ciclos de iteração, economizando tempo dos engenheiros e custos operacionais.
Desenvolver literacia de atenção é tão essencial quanto compreender a complexidade algorítmica, permitindo criar sistemas de AI mais rápidos, baratos e escaláveis.
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