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[Projeto] Faça como eu fiz: princípios fundamentais

Referente ao curso Engenharia de Prompt: criando prompts eficazes para IA Generativa, no capítulo Engenharia de Prompt e atividade Faça como eu fiz: princípios fundamentais

por JANAINA NICOLETTI
| 4.4k xp | 9 posts

Foram obtidos os seguintes resultados
Mistral AI:
Resposta: (a) Sim; O Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal

Explicação:

  • Pela dica 3, o Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório.
  • Pela dica 5, a pessoa com o castiçal estava no observatório.
  • Portanto, o Coronel Mostarda era a pessoa com o castiçal no observatório.

(1) Análise das dicas:

  1. “A Senhorita Scarlett era a única pessoa na sala.”
    → Não é relevante para saber onde estava o Coronel Mostarda ou quem tinha o castiçal.

  2. “A pessoa com o cachimbo estava na cozinha.”
    → Não é relevante para a pergunta sobre o castiçal.

  3. “O Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório.”
    → Relevante. Isso nos diz que o Coronel Mostarda estava no observatório.

  4. “O Professor Plum não estava na biblioteca nem na sala de bilhar.”
    → Não é relevante para a pergunta.

  5. “A pessoa com o castiçal estava no observatório.”
    → Relevante. Isso nos diz que quem tinha o castiçal estava no observatório.

(2) Combinando as dicas relevantes:

  • O Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório.
  • A pessoa com o castiçal estava no observatório.

Se o Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório, então a pessoa com o castiçal só pode ser ele.

Logo, o Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal.

(3) Resposta correta:

(a) Sim; O Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal.

Resultados obtidos pelo ChatGPT:

(1) Análise das dicas:

  1. “A Senhorita Scarlett era a única pessoa na sala.”
    → Não é relevante para saber onde estava o Coronel Mostarda ou quem tinha o castiçal.

  2. “A pessoa com o cachimbo estava na cozinha.”
    → Não é relevante para a pergunta sobre o castiçal.

  3. “O Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório.”
    → Relevante. Isso nos diz que o Coronel Mostarda estava no observatório.

  4. “O Professor Plum não estava na biblioteca nem na sala de bilhar.”
    → Não é relevante para a pergunta.

  5. “A pessoa com o castiçal estava no observatório.”
    → Relevante. Isso nos diz que quem tinha o castiçal estava no observatório.

(2) Combinando as dicas relevantes:

  • O Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório.
  • A pessoa com o castiçal estava no observatório.

Se o Coronel Mostarda era a única pessoa no observatório, então a pessoa com o castiçal só pode ser ele.

Logo, o Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal.

(3) Resposta correta:

(a) Sim; O Coronel Mostarda estava no observatório com o castiçal.

1 resposta
por Evandro Santana Amadio
| 1105.1k xp | 2467 posts
Process Improvement Analyst

Olá, Janaina. Como vai?

Parabéns pela execução do exercício! É fascinante notar como tanto o Mistral AI quanto o ChatGPT chegaram exatamente à mesma conclusão lógica e estruturaram a resposta de forma idêntica.

Esse enigma clássico de dedução (estilo o jogo Clue/Detetive) serve perfeitamente para testar o comportamento dos modelos sob dois princípios fundamentais da Engenharia de Prompt: Clareza/Especificidade e o estímulo ao Raciocínio Lógico.

Analisando os resultados obtidos, podemos destacar por que essa atividade é tão rica para o aprendizado de IA Generativa:

O Fenômeno da Cadeia de Pensamento (Chain-of-Thought)

Repare que ambas as IAs não cuspiram apenas a resposta direta "(a) Sim". Elas dividiram o processo em três etapas bem definidas:

  1. Filtragem de Ruído (Análise das dicas): Identificaram o que era útil e descartaram as pistas irrelevantes (como a fofoca sobre a Senhorita Scarlett ou o Professor Plum).
  2. Conexão Lógica (Combinação): Cruzaram os dados restantes.
  3. Conclusão: Validaram a resposta.

Na Engenharia de Prompt, essa técnica de fazer a IA quebrar um problema complexo em partes antes de dar o veredito se chama Chain-of-Thought (Cadeia de Pensamento). Se você pedir para uma IA resolver um problema matemático ou lógico complexo direto de cabeça, a chance de ela errar ("alucinar") é alta. Quando o prompt a força a explicar o passo a passo, a precisão do resultado aumenta drasticamente.

Comparando os Modelos: Mistral vs. ChatGPT

O fato de o Mistral AI (um modelo de código aberto, dependendo da versão) ter emparelhado perfeitamente com o ChatGPT mostra o quanto a indústria evoluiu. Hoje, para tarefas de lógica formal e processamento de regras explícitas, os modelos menores e mais leves conseguem ser tão eficientes e cirúrgicos quanto as soluções comerciais mais famosas.

Uma Dica de Ouro para os seus próximos testes

Sempre que estiver testando a capacidade de dedução de uma IA, experimente aplicar uma técnica chamada Zero-Shot CoT. Basta adicionar uma frase simples ao final do seu prompt original:

"Pense passo a passo antes de responder."

Essa instrução ativa gatilhos nos pesos neurais do modelo, forçando-o a criar essa estrutura de relatório detalhada que você obteve no seu exercício, garantindo respostas muito mais confiáveis.

Excelente prática! Compreender como os modelos destrincham contextos textuais é o primeiro passo para criar prompts profissionais no mundo dos negócios.

Espero que possa ter lhe ajudado!

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