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  3. ChatGPT Prompt Engineering para desenvolvedores
  • 1

    Introdução às práticas recomendadas de engenharia do Prompt

    Gratuito

    Domine a arte de criar prompts eficazes, projetar saídas estruturadas e implementar prompts condicionais inteligentes para revolucionar seus aplicativos. Você pode se aprofundar nos princípios básicos e nas práticas recomendadas de engenharia de prontidão para obter sucesso sem precedentes em inteligência artificial.

  • 2

    Estratégias avançadas de engenharia de prompts

    Descubra técnicas avançadas de engenharia de prompts, permitindo que você crie prompts mais eficazes e precisos para modelos de linguagem. Saiba como refinar iterativamente os prompts por meio de experimentação e análise, garantindo resultados mais precisos e significativos.

  • 3

    Engenharia imediata para aplicativos comerciais

    Mergulhe na integração estratégica de técnicas de engenharia imediata em aplicativos de negócios do mundo real. Descubra a arte de adaptar os modelos de linguagem para atender às necessidades dinâmicas do mundo dos negócios, impulsionando a inovação, simplificando as operações e permitindo decisões informadas no cenário em rápida evolução das soluções de negócios baseadas em IA.

  • 4

    Engenharia imediata para o desenvolvimento de chatbots

    Explore o domínio do desenvolvimento de chatbots com estratégias eficazes de engenharia de prompt. Mergulhe nas complexidades dos prompts do sistema, dos prompts de interpretação de papéis e da integração perfeita do contexto, permitindo assim que seus chatbots envolvam os usuários com maior eficácia e naturalidade.

Initializing

Ejercicio

Prompts de pensamento em cadeia de uma só vez

Quando você precisa somar os números pares de um determinado conjunto, primeiro precisa identificar esses números pares e depois somá-los. Você pode ensinar isso a um modelo de linguagem por meio de um ou mais exemplos, e ele seguirá essa estratégia para operar em novos conjuntos.

Sua meta neste exercício é ensinar ao modelo como aplicar esse procedimento no conjunto a seguir: {9, 10, 13, 4, 2}, e, em seguida, pedir ao modelo que o execute em um novo conjunto: {15, 13, 82, 7, 14}. É assim que você executa a solicitação de cadeia de pensamento por meio de uma solicitação de disparo único.

O pacote OpenAI e a função get_response() foram pré-carregados para você.

Instrucciones

100 XP
  • Defina um example que ensine o modelo a raciocinar no conjunto {9, 10, 13, 4, 2}.
  • Defina um question, semelhante ao do example, que solicita que o modelo raciocine em um novo conjunto {15, 13, 82, 7, 14}.
  • Crie o prompt final.