Prompts com a tag: #instruction-tuning

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6

Design de Prompts: 5 Segredos para Respostas de IA Mais Precisas

Prompt que gera um guia prático com 5 segredos de design de prompts, incluindo definições, regras de aplicação, exemplos antes/depois e um checklist de avaliação.

4.5
6

Prompt para avaliar e otimizar Custom GPTs vs instruções de ajuste fino

Prompt composto para analisar e encadear decisões entre manter um GPT personalizado vs apenas ajustar instruções, com foco na manutenção da personalidade ao longo de atualizações de modelo, incluindo framework, métricas, plano de implementação e recomendação de ferramenta.

4.5
11

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

Prompt analítico para investigar e entender como LLMs escolhem sugerir perguntas de acompanhamento ou próximos passos, incluindo mecanismos subjacentes, métodos de experimentação, e práticas de prompting.

4.5
11

Prompt Optimizer: Cole seu prompt, escolha o modelo e obtenha a reescrita com melhores práticas

Ferramenta de otimização de prompts que reescreve prompts para o modelo alvo, seguindo as melhores práticas documentadas, com opção de formato de saída e demonstração de antes/depois

4.5
18

Prompt modular para engenharia de prompts: transformar um 'god prompt' em funções reutilizáveis

Gerar um prompt modular que divide um 'god prompt' em funções de prompt (ClarifyPattern, StructurePattern, ChallengePattern) para maior clareza, reutilização e controle de erros, com exemplos e diretrizes.

4.5
16

Prompt-prefixes para controle de estilo de resposta

Prompt de demonstração para mudar o estilo de resposta por prefixo, com o prefixo ,, acionando modo breve com passos diretos.

4.5
17

Marcadores de Intenção em Prompts (SoftPrompt-IR)

Prompt que ensina a converter qualquer prompt em uma versão marcada por símbolos, facilitando a análise de intenções e a automação.

4.5
48

Prompt Apex-Lite v2 Grok System Prompt (ReAct + Mega Hybrid)

Prompt avançado para exigir raciocínio multi-pass, síntese de pesquisas e auto-crítica com saída estruturada em quatro blocos de código, além de resumo e registro de resultados.