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TRILHA · COMPUTE WARS

Prompt Engineering

Como humanos guiam modelos: zero/few-shot, CoT, ToT, ReAct, system prompts

8 conceitos 2020 → 2023 linha do tempo 8 com long-form
technique ◇ LONG-FORM

Few-Shot Prompting

3-10 exemplos no prompt. Habilidade que emergiu em GPT-3 — 'a-ha' moment do paper original.

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technique ◇ LONG-FORM

One-Shot Prompting

Dá 1 exemplo antes da pergunta real. Geralmente já dobra accuracy vs zero-shot.

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Zero-Shot Prompting

Pedir tarefa sem dar exemplos. Funciona em LLMs grandes porque eles 'viram' o padrão no pre-training.

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Chain-of-Thought (CoT)

Adicione 'pense passo a passo' — o modelo escreve raciocínio antes da resposta, melhorando dramaticamente em problemas de lógica/matemática.

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ReAct — Reason + Act

Interleave reasoning steps com tool calls. 'Pensar → Agir → Observar → Pensar...'. Base de todo agente moderno.

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technique ◇ LONG-FORM

Self-Consistency

Faça N respostas com sampling diferente; pegue a resposta mais frequente. Robustifica CoT.

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concept ◇ LONG-FORM

System Prompt

Bloco de prompt persistente que define persona/regras antes da conversa. Alta prioridade.

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technique ◇ LONG-FORM

Tree-of-Thought (ToT)

Modelo explora múltiplas linhas de raciocínio em paralelo, podando ramos ruins. CoT × busca.

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