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Zero-shot vs. Few-shot Prompting

Pedi para o Gemini ilustrar para mim de acordo com a explicação do professor.
Gemini-zero-shot-vs-Few-shot

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solução!

Olá, Kevin. Como vai?

Sensacional a sua iniciativa de pedir para a inteligência artificial gerar essa imagem! O infográfico resume perfeitamente a diferença crucial entre as duas técnicas de engenharia de prompt que você está estudando no curso.

Como a imagem ilustra muito bem, a principal distinção está na presença ou ausência de exemplos de referência no comando enviado para a IA:

  • Zero-shot Prompting (Inferência Direta): Você faz uma solicitação direta, sem dar nenhum exemplo de resposta esperada. O modelo de IA depende exclusivamente do seu treinamento prévio, conhecimento geral e compreensão de linguagem para resolver a tarefa. É ideal para tarefas simples e diretas, como a classificação de sentimento que aparece na imagem.
  • Few-shot Prompting (Aprendizado Contextual): Você fornece alguns exemplos (few shots) de entradas e saídas ideais antes de fazer a pergunta final. O modelo usa esses exemplos como um guia para entender não apenas o contexto, mas também o padrão de formatação que você deseja para a resposta final. É a técnica perfeita para quando você precisa que a IA responda seguindo uma estrutura muito rígida ou um tom de voz específico.

Boas Práticas ao Utilizar Few-shot Prompting

Para enriquecer ainda mais o seu aprendizado neste capítulo, vale destacar algumas recomendações importantes para quando você for construir seus próprios prompts com exemplos:

  • Consistência na estrutura: Mantenha sempre o mesmo padrão em todos os exemplos fornecidos. Se você usou Título:, Texto: e Resumo: no primeiro exemplo, repita exatamente essas etiquetas nos próximos.
  • Quantidade ideal: Geralmente, de 3 a 5 exemplos bem estruturados são suficientes para a IA entender o padrão. Colocar exemplos demais pode poluir o contexto e gastar tokens desnecessariamente.
  • Diversidade: Tente trazer exemplos variados dentro do mesmo tema para que a IA não fique enviesada e consiga generalizar bem a regra na hora de gerar a resposta nova.

Esse tipo de representação visual ajuda demais a fixar o conteúdo. Parabéns por usar a própria tecnologia para potencializar seus estudos de Engenharia de Prompt!

Espero que possa ter lhe ajudado!

Olá Evandro, obrigado pela análise e o feedback, sempre muito bem-vindo.