Para essa atividade eu utilizei a IA Mistral e obtive resposta igual tanto para o prompt 1, como para o 2º prompt, que explora a divisão de tarefas.
Acredito que o resultado deve ter sido igual, pois muitas pessoas utilizando o modelo com a mesma pergunta a IA já aprendeu a resposta correta.
Segue o arquivo anexo.
Olá, Andréa. Como vai?
É muito interessante notar que você obteve resultados idênticos utilizando o Mistral! Esse comportamento nos ajuda a entender melhor como os modelos de linguagem processam informações.
Embora pareça que a IA "já aprendeu a resposta", o que acontece tecnicamente é um pouco diferente. O fato de os resultados terem sido iguais, mesmo com a divisão de tarefas no segundo prompt, pode estar relacionado a alguns conceitos fundamentais da Engenharia de Prompt:
Sugestão de boa prática:
A estratégia de divisão de tarefas (também chamada de Chain of Thought ou Corrente de Pensamento) brilha de verdade em problemas complexos, como lógica matemática avançada ou análise de grandes volumes de dados. Para testar o limite dessa técnica, tente aplicar um problema que exija várias etapas de raciocínio lógico que dependam umas das outras.
Sobre o arquivo anexo, infelizmente ele não ficou visível na sua postagem. Se puder colar o texto dos prompts que você utilizou, conseguiremos analisar juntos se há nuances na estrutura que poderiam ser exploradas para diferenciar os resultados.
Continue explorando diferentes modelos como o Mistral, pois cada um reage de forma única às técnicas de engenharia de prompt!
Espero que possa ter lhe ajudado!