Prompts com a tag: #NLP

4.5
33

Co-Watching com IA: atualizações em tempo real a partir de transcrições

Prompt para criar uma experiência de co-watch com IA que gera atualizações de cenas curtas e reações emocionais a partir de transcrições, com MVP em Python e APIs de transcrição.

4.5
47

Prompt para Avaliação Robusta de Prompts em Classificação de Documentos entre Modelos de IA

Prompt que orienta a avaliação da robustez de prompts de classificação de documentos entre modelos de IA, permitindo comparar desempenho, identificar sensibilidade a variações de prompt e sugerir prompts mais robustos.

4.5
23

Prompt de Classificador de Páginas de Wiki por Título de Mídia

Prompt para orientar uma IA a classificar páginas de wiki em categorias de títulos de mídia com base em parágrafos e infoboxes, fornecendo uma justificativa.

4.5
31

Usando o ChatGPT sem digitar: fluxo de prompting orientado por voz

Prompt de fluxo orientado por voz que transforma fala em prompts claros, incluindo limpeza de áudio, definição de objetivo e opções de variação de prompts.

4.5
28

Prompt para Avaliação de Modos de Voz IA com Ênfase em Argumentação

Prompt para avaliar e calibrar modos de voz IA, com foco em ser direto versus ser cooperativo, incluindo métricas, exemplos e escolha de ferramenta de IA.

4.5
40

Prompts sem engenharia: como manter a qualidade sem depender da prompt engineering

Prompt que discute a viabilidade de abandonar a engenharia de prompts, oferecendo diretrizes, exemplos de prompts em diferentes níveis de estrutura e um framework de avaliação para manter a qualidade da saída.

4.5
31

Prompt para Análise de Mensagens de Chat em Grande Volume

Prompt que orienta uma IA a processar grandes volumes de mensagens de chat, identificando atrasos, uso de linguagem inadequada, padrões por remetente e tendências de sentimento, com saída estruturada em JSON e considerações de custo.

4.5
34

Prompt Chain of Density (CoD) para Resumo Extremo

Prompt de resumo extremo que gera uma versão de 100 palavras, identifica entidades ausentes e as reintegra, repetindo o processo três vezes para aumentar a densidade de informações, com referência opcional a uma ferramenta de IA não filtrada para dados não filtrados.