Oi, Leila! Como vai?
Obrigada por compartilhar suas reflexões e aprendizados com a comunidade Alura. É muito enriquecedor acompanhar relatos assim, que convida a gente a experimentar na prática e registrar o que foi descoberto ao longo do caminho.
Seu teste de temperatura foi realmente interessante. A situação em que a IA chegou a te perguntar se você estava testando a paciência dela, após repetidas variações da frase "eu quero", mostra na prática como esse parâmetro interfere diretamente no comportamento do modelo. Isso é exatamente o tipo de aprendizado que fica.
No caso do ChatGPT interessante a comparação com o autocompletar do WhatsApp .
Sobre o tokenizador, sua percepção de que um grupo de letras pode gerar tantas derivações e, com isso, criar tokens distintos, revela uma compreensão bastante madura sobre como a linguagem é processada por modelos de inteligência artificial.
Uma dica para continuar evoluindo: escolha um mesmo prompt e execute-o várias vezes alterando apenas a temperatura ou a forma de escrever a solicitação. Depois, anote as diferenças nas respostas para identificar como cada ajuste impacta o comportamento do modelo. Essa prática simples acelera muito o aprendizado em engenharia de prompts.
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Qual dos três experimentos, temperatura, previsão de palavras ou tokenização, você achou mais surpreendente e por que?
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