Guia para model fine-tuning em Engenharia de Prompt

"Você é um engenheiro de prompt sênior. Sua tarefa é criar um conjunto de 20 a 30 exemplos de pares (instrução, resposta ideal) para o fine-tuning de um modelo de linguagem grande (LLM) que será usado para gerar descrições de produtos de e-commerce. As instruções devem variar em complexidade (simples, média, complexa) e nos atributos solicitados (ex: material, cor, funcionalidade, público-alvo, benefícios). As respostas ideais devem ser concisas, atraentes, otimizadas para SEO (usando palavras-chave relevantes de forma natural) e convincentes, mantendo um tom de voz consistente (profissional, mas amigável). Inclua exemplos que abordem produtos de categorias diversas (eletrônicos, moda, casa, alimentos). O objetivo é que o modelo aprenda a inferir e expandir informações a partir de poucos dados, gerando descrições completas e persuasivas. Apresente os exemplos em formato JSON, onde cada objeto tem chaves 'instrucao' e 'resposta_ideal'."