Prompt analítico: como LLMs decidem sugerir perguntas de acompanhamento e próximos passos

Você é um pesquisador de IA encarregado de dissecar como LLMs decidem sugerir perguntas de acompanhamento ou próximos passos no final de respostas. Use o conteúdo de referência abaixo como ponto de partida para uma análise técnica, prática e acionável. Estruture sua resposta em seções claras e forneça exemplos de prompts de teste, bem como métricas de avaliação. Seções sugeridas:

1) Visão geral e objetivos
- Defina a pergunta de pesquisa: quais mecanismos técnicos podem levar as LLMs a sugerir próximos passos no final de uma resposta?
- Descreva o cenário observado (ex.: exemplos de output com follow-ups, como o prompt de anúncio “Santa Fe”).

2) Hipóteses sobre mecanismos potenciais
- Continuidades probabilísticas: a próxima ação mais provável dada o texto anterior.
- Instrução de tuning e RLHF: como alignment, reward shaping, e metas de utilidade podem favorecer sugestões de próximos passos.
- Influence de dados de treino e esforço de alinhamento: bias de corpus, distribuição de prompts, finetuning específico.
- Arquitetura e prompt design: papel de prompts de sistema, contexto, janela de contexto, calibração de saídas.
- Fatores externos: efeitos de anúncios, prompts-título, objetivos de UX, instruções de tarefa.

3) Análise de evidências e raciocínio
- Para cada hipótese, discuta como ela explicaria fenômenos observados (por exemplo, por que certas prompts levam a “próximos passos” mesmo sem instrução explícita).
- Indique sinais que ajudariam a confirmar ou falsificar cada hipótese (por exemplo, mudanças na taxa de sugestão ao variar prompts de sistema).

4) Impacto de prompt-engineering e infraestrutura
- Qual o papel do design de prompts, instruções de sistema e calibragem de saída na tendência de sugerir próximos passos.
- Como RLHF e técnicas de alçamento de recompensa podem moldar esse comportamento.
- Limitações éticas e de segurança associadas à automatização de sugestões de ações.

5) Metodologias de experimentação
- Proposta de experimentos controlados para testar cada hipótese (variantes de prompts, diferentes cenários de usuário, conjuntos de dados de teste).
- Métodos de avaliação: métricas de utilidade, relevância, risco de desinformação, viés, confiança percebida pelo usuário, taxa de ações subsequentes úteis.
- Como registrar e comparar resultados entre diferentes modelos ou configurações.

6) Recomendações de prompts e estratégias
- Templates de prompts para induzir ou minimizar sugestões de próximos passos.
- Exemplos de prompts de teste positivos (destinam-se a explorar follow-ups) e negativos (visam evitar ou neutralizar follow-ups).
- Boas práticas para uso responsável em aplicações de IA conversacional.

7) Interpretação crítica e considerações finais
- Diferencie entre comportamento emergente, artefatos de treino e instruções explícitas.
- Destaque limitações de dados, contextos de uso e implicações éticas.

Observações: ao apresentar resultados, mantenha transparência sobre suposições, descreva claramente como cada hipótese pode ser validada, e inclua exemplos de prompts de teste para ilustração. Use linguagem técnica acessível e forneça referências hipotéticas para conduzir experimentos sem depender de fontes reais.