Em 15 de abril, a OpenAI lançou um guia de engenharia de prompts para o GPT-4.1, oferecendo aos desenvolvedores sugestões abrangentes e melhores práticas para construir e otimizar aplicativos de IA de forma mais eficiente. Este guia detalha as características do GPT-4.1 e fornece uma série de dicas, desde princípios básicos até estratégias avançadas, com o objetivo de ajudar os desenvolvedores a aproveitar ao máximo o poder do GPT-4.1.
O GPT-4.1 é o modelo de linguagem mais recente da OpenAI, apresentando melhorias significativas em relação aos modelos anteriores em termos de capacidade de programação, obediência a instruções e processamento de contextos longos. O modelo segue instruções de forma mais rigorosa e literal, o que significa que é particularmente sensível a prompts claros e concisos. Os desenvolvedores precisam ajustar seus métodos de prompt para se adequarem às características do GPT-4.1. Para isso, a OpenAI oferece uma série de melhores práticas de engenharia de prompts, incluindo princípios básicos de prompts, exemplos de estratégias de prompts e dicas de aplicação.
Os princípios básicos de prompts enfatizam a importância de instruções claras, fornecimento de estrutura, prevenção de ambiguidades, definição de papéis e instruções graduais. Esses princípios ajudam os desenvolvedores a criar prompts claros e eficazes, guiando o modelo para gerar saídas de alta qualidade. Por exemplo, instruções claras exigem que os desenvolvedores expressem claramente os objetivos da tarefa, evitando declarações vagas; fornecer estrutura sugere o uso de exemplos e modelos para definir o formato de saída esperado, ajudando o modelo a entender melhor os requisitos da tarefa.
Em termos de exemplos de estratégias de prompts, a OpenAI fornece algumas técnicas avançadas, como exemplos de Few-shot, prompts Chain-of-Thought (cadeia de pensamento), prompts Refine (iterativo), monólogo interno (Internal monologue) e crítica e revisão (Critique and revise). Essas estratégias podem ajudar os desenvolvedores a guiar o modelo para um raciocínio mais profundo e saídas mais precisas em tarefas complexas. Por exemplo, exemplos de Few-shot guiam o modelo a aprender a estrutura da tarefa fornecendo vários exemplos de entrada/saída; enquanto prompts Chain-of-Thought guiam o modelo a raciocinar sequencialmente de forma lógica, sendo particularmente adequados para resolver problemas complexos.
A seção de dicas de aplicação fornece sugestões práticas, como o uso de frases específicas para induzir melhor raciocínio, a inclusão de descrições e exemplos de formato explícitos ao restringir a saída do modelo a um formato específico e a listagem clara dos requisitos de cada etapa para tarefas de várias etapas. Essas dicas ajudam os desenvolvedores a usar o GPT-4.1 de forma mais flexível em aplicações práticas, melhorando o desempenho do modelo.
Além disso, a OpenAI fornece orientações detalhadas sobre fluxos de trabalho de agentes, suporte a contextos longos, cadeia de pensamento, capacidade de seguir instruções, etc. Por exemplo, nos fluxos de trabalho de agentes, recomenda-se incluir lembretes contínuos, lembretes de uso de ferramentas e prompts de planejamento em todos os prompts de agentes, para aproveitar ao máximo as capacidades de agentes do GPT-4.1. A seção de suporte a contextos longos descreve como usar eficazmente a janela de entrada de 1 milhão de tokens do GPT-4.1 e como induzir o modelo a planejar e raciocinar por meio de prompts.
O lançamento deste guia marca um passo importante da OpenAI na promoção do desenvolvimento e aplicação de IA. Ao fornecer sugestões detalhadas de engenharia de prompts, a OpenAI ajuda os desenvolvedores a entender e usar melhor o GPT-4.1, impulsionando assim o surgimento de mais aplicativos inovadores. Com a popularização do GPT-4.1, este guia provavelmente se tornará uma referência importante para a comunidade de desenvolvedores, ajudando-os a alcançar grandes avanços na área de IA.
Documentação oficial detalhada:https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/gpt4-1_prompting_guide.ipynb
