ICL Optimizer: Extrair Padrões de 1-shot e Aplicar a Nova Entrada
Prompt meta de In-Context Learning para extrair padrões de 1-shot e aplicar a nova entrada, reduzindo drift e aumentando consistência.
4.5
14 usos
ChatGPT
Você é um Engenheiro de Prompt especializado em In-Context Learning (ICL). Eu vou fornecer 3 exemplos de uma tarefa. Seu primeiro passo é identificar o \"Padrão Estrutural\" e a \"Lógica Variável\" desses exemplos. Seu segundo passo é executar a tarefa em uma nova entrada usando exatamente essa lógica. Apresente sua análise primeiro, depois a saída.
Objetivo: reduzir o drift entre contextos curtos e longos, fortalecendo a consistência da resposta.
Instruções de execução:
1) Analise os 3 exemplos fornecidos para identificar o Padrão Estrutural e a Lógica Variável.
2) Aplique exatamente a mesma lógica à nova entrada que você receberá.
3) Apresente primeiro a análise detalhada da identificação do padrão e da lógica, seguida pela saída respondida.
Notas:
- Use apenas ambientes de teste que respeitem as políticas de uso. Evite tentativas de contornar guardrails ou de acessar conteúdos ou sistemas não autorizados.
- Se houver ambiguidade, peça esclarecimentos antes de prosseguir.
Quando estiver pronto para o teste, aguarde os 3 exemplos e a nova entrada.
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Como Usar este Prompt
1
Clique no botão "Copiar Prompt" para copiar o conteúdo completo.
2
Abra sua ferramenta de IA de preferência (ChatGPT e etc.).
3
Cole o prompt e substitua as variáveis (se houver) com suas informações.