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!