O Papel em Evolução da Engenharia de Prompt com Modelos Avançados

Modelos de Linguagem Grande (LLMs) deram um baita salto em tarefas de engenharia de software. Esses modelos conseguem fazer coisas como gerar código, traduzir de uma linguagem pra outra e resumir. Antigamente, técnicas de Engenharia de Prompts eram cruciais pra obter os melhores resultados desses modelos. Mas com o crescimento rápido de modelos como o GPT-4o e os modelos focados em raciocínio o1 e o1-mini, precisamos perguntar: ainda precisamos dessas gambiarras complexas de engenharia de prompts?

Esse artigo mergulha em como a engenharia de prompts funciona com esses modelos avançados, especialmente em três tarefas principais: Geração de Código, Tradução de Código e sumarização de código. Vamos ver se essas técnicas chamativas ainda fazem diferença, como os modelos de raciocínio se comparam com seus amigos que não raciocinam e se os custos mais altos desses modelos avançados valem a pena.

#O Básico dos Modelos de Linguagem Grande

Os LLMs são impressionantes. Eles conseguem escrever textos parecidos com os humanos e entender a linguagem de maneiras que os tornam ótimos pra várias tarefas. Engenheiros de software têm usado LLMs pra todo tipo de tarefa, mas liberar todo o potencial deles muitas vezes significava projetar prompts com cuidado – tipo dar instruções claras pra um robô meio confuso. Esses prompts ajudam os modelos a performar melhor ao estruturar a entrada que eles recebem.

Algumas técnicas comuns incluem o prompting de few-shot, onde você dá ao modelo alguns exemplos pra trabalhar, e o prompting de Chain-of-Thought, onde você guia o modelo pelo processo de raciocínio passo a passo.

Enquanto essas técnicas mostraram potencial, ainda existem desafios. Os modelos às vezes podem entender errado os prompts ou gerar informações incorretas. Isso é como quando você pede ajuda a um amigo com um problema e, em vez de dar uma resposta clara, eles começam a divagar e você fica sem entender nada.

#O que há de Novo com os Modelos de Raciocínio?

Avanços recentes levaram ao surgimento de modelos de raciocínio. Esses LLMs, como o o1 e o o1-mini, têm capacidades embutidas pra lidar melhor com tarefas de raciocínio complexo. Eles conseguem dividir problemas em etapas mais simples, assim como um bom professor faria ao explicar um problema de matemática difícil. Mas aqui tá a pegadinha: muitas das técnicas de engenharia de prompts que usávamos antes foram feitas pra modelos mais antigos, como o ChatGPT-3.5.

Por isso, precisamos reavaliar quão eficazes essas técnicas são com os modelos mais novos. Isso nos leva à nossa primeira pergunta: as velhas gambiarras de engenharia de prompts ainda funcionam com os LLMs avançados?

#Avaliando Técnicas de Engenharia de Prompts

Pra descobrir, nosso estudo analisou três tarefas comuns de engenharia de software: geração de código, tradução de código e sumarização de código. Comparando o desempenho de várias abordagens usando modelos que não raciocinam (como o GPT-4o) e modelos que raciocinam (como o o1-mini), conseguimos determinar se esses prompts complexos ainda eram úteis.

#Geração de Código

Geração de código é a tarefa de criar um novo código com base em um prompt dado. Testamos diferentes abordagens pra ver quais funcionavam melhor com o GPT-4o e o o1-mini.

Os resultados mostraram que a eficácia das técnicas de engenharia de prompts era menos pronunciada com o o1-mini do que com o GPT-4o. Por exemplo, a abordagem AgentCoder, que é uma estrutura de múltiplos agentes, teve um bom desempenho com o GPT-4o, mas viu menos benefício quando aplicada ao o1-mini.

O interessante é que, para alguns modelos de raciocínio, prompts simples sem nenhuma técnica especial na verdade funcionaram melhor. É como pedir ajuda a alguém e receber uma resposta mais clara quando eles podem apenas pensar por si mesmos em vez de tentar seguir instruções complicadas.

#Tradução de Código

Em seguida, partimos pra tradução de código, onde analisamos quão bem os modelos conseguiam traduzir código de uma linguagem de programação pra outra. Similar à tarefa de geração de código, descobrimos que modelos de raciocínio muitas vezes não se beneficiavam muito das técnicas de engenharia de prompts.

A técnica Summarize-and-Generate, por exemplo, não superou estratégias de prompt mais simples. Ao usar o o1-mini, os resultados mostraram que complicar demais os prompts às vezes levava a um desempenho pior. É como se o modelo tivesse se perdido na tradução em vez de ajudar a esclarecer as coisas.

#Sumarização de Código

Por fim, examinamos a sumarização de código, onde a tarefa é criar uma descrição breve do que um pedaço de código faz. Novamente, vimos que, enquanto muitas estratégias de prompt ajudaram a melhorar o desempenho com o GPT-4o, o o1-mini nem sempre mostrou o mesmo nível de melhora.

De fato, usar modelos de raciocínio como o o1-mini às vezes significava que as saídas incluíam detalhes desnecessários, dificultando a vida dos usuários que só queriam encontrar exatamente o que precisavam. Isso é como receber uma resposta longa quando tudo o que você queria era um simples sim ou não.

#Qual é a Conclusão?

Então, o que tudo isso significa? Bem, parece que os modelos avançados de raciocínio mudaram o jogo. Enquanto as técnicas de engenharia de prompts ainda têm seu lugar, elas não sempre oferecem as mesmas vantagens de antes.

Pra tarefas que são menos complexas e não exigem um raciocínio profundo, prompts mais simples podem rendem resultados iguais ou melhores. Quando se trata de tarefas mais complicadas que realmente precisam de muito raciocínio, usar modelos que não raciocinam pode não ser a melhor escolha. Às vezes, modelos de raciocínio conseguem lidar com essas tarefas de forma mais eficaz sem prompts complicados.

Agora vamos aos detalhes de quando e como você deve escolher entre usar técnicas de engenharia de prompts e modelos LLMs avançados.

#Fazendo Escolhas Inteligentes: Escolhendo Técnicas e Modelos

Como um praticante, você quer garantir que está usando a melhor abordagem pra maximizar a eficiência enquanto minimiza custos. Aqui estão alguns pontos essenciais a considerar ao escolher entre modelos que não raciocinam e modelos que raciocinam:

#Olhe a Complexidade da Tarefa

Pra tarefas que não precisam de raciocínio pesado, como geração básica de código ou pedidos de resumos simples, considere ficar com modelos não raciocinadores como o GPT-4o. Eles provavelmente vão te economizar grana e tempo sem sacrificar o desempenho.

Quando a tarefa exige raciocínio complexo, avalie se as configurações estão fazendo as perguntas certas. Nesses casos, optar por um modelo de raciocínio como o o1-mini pode levar a resultados melhores.

#Entenda os Custos

Modelos de raciocínio costumam vir com custos operacionais mais altos, tanto em termos de tempo quanto de dinheiro. Quando você precisa que uma tarefa seja feita rápido e de forma eficiente (como sumarização de código), pode ser melhor confiar em opções mais simples e baratas.

Não se esqueça de analisar os custos associados à técnica escolhida, incluindo uso de tokens e tempos de resposta. Você não quer acabar gastando uma fortuna em algo que não está trazendo grandes resultados.

#Mantenha Simples

No geral, prompts mais simples são melhores para modelos de raciocínio. Como eles já vêm equipados com recursos avançados, não há necessidade de complicar as coisas com prompts intrincados. Pense nisso como dar instruções claras pra uma pessoa superinteligente em vez de tentar guiá-la pelos detalhes.

#Conclusão

Num mundo com modelos de linguagem melhorando rapidamente, a importância da engenharia de prompts mudou. Embora essas técnicas ainda tenham valor, especialmente para modelos que não raciocinam, elas nem sempre são necessárias com modelos avançados de raciocínio.

À medida que seguimos em frente, lembre-se de priorizar precisão e eficiência em vez de complexidade. Escolher o modelo e a abordagem certos com base nos requisitos da tarefa pode levar não só a um desempenho melhor, mas também a economias de custos e a uma experiência de usuário mais direta.

E é isso aí! Parece que a engenharia de prompts pode precisar dar uma pausa enquanto esses novos modelos se preparam pra estrada à frente!