Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Olá, Luziane. Como vai?
Que registro fantástico! O seu exemplo com a frase "Eu gosto de mergulhar..." ilustra perfeitamente o conceito mais importante deste início de curso: as inteligências artificiais generativas são, fundamentalmente, grandes motores estatísticos de previsão.
Mapear as probabilidades mais comuns e menos comuns ajuda a entender como a IA toma decisões de escrita a cada palavra digitada.
Analisando os dados do seu exercício, conseguimos extrair lições valiosas sobre Engenharia de Prompt:
Quando a IA calcula que o complemento para a frase é "no mar" (35%), "nos meus pensamentos" (25%) ou "no silêncio" (15%), ela está recorrendo aos padrões linguísticos mais repetidos nos bilhões de textos com os quais ela foi treinada na internet. São associações lógicas e literais (como mar) ou metáforas muito populares na literatura (como pensamentos e silêncio).
Aqui é onde mora a mágica! Frases como "no cheiro do café recém-passado" (0,8%) ou "nas entrelinhas da vida" (1,5%) são poeticamente ricas, mas estatisticamente raras.
No dia a dia do mercado, quando queremos que a IA saia do óbvio e gere textos publicitários criativos, roteiros originais ou ideias de inovação, o nosso papel como engenheiros de prompt é configurar o modelo para que ele "arrisque" e escolha justamente essas opções do bloco de baixo.
Como você verá ao longo das aulas, nós controlamos de onde a IA vai tirar as respostas usando um parâmetro chamado Temperatura:
Parabéns por realizar o experimento de forma tão clara e bem estruturada. Entender essa dinâmica probabilística é o primeiro passo para dominar a arte de criar prompts eficazes!
Espero que possa ter lhe ajudado!