Com o intuito de melhorar as respostas das IAs, desenvolvedores estão recorrendo a uma técnica chamada prompt tuning, veja mais detalhes a seguir sobre
A inteligência artificial (IA) já faz parte da rotina de milhões de pessoas, sendo utilizada em assistentes virtuais, tradutores automáticos e sistemas de recomendação, mas, para melhorar ainda mais a precisão das suas respostas em IAs, desenvolvedores estão recorrendo a uma técnica chamada prompt tuning, ou seja, “ajuste de prompts”, que são os comandos ou perguntas feitas às ferramentas de IA.
Diferentemente do treinamento tradicional, que consome grandes volumes de dados e recursos computacionais, o prompt tuning ajusta os modelos de inteligência artificial usando instruções pontuais e específicas. Sem a necessidade de refazer todo o processo de aprendizado. Assim, empresas conseguem personalizar seus sistemas de forma mais rápida e econômica. A seguir, entenda como essa técnica funciona, onde está sendo aplicada e o que muda para o usuário.
O que é prompt tuning?
O prompt tuning é uma maneira de ensinar um modelo de inteligência artificial, como o ChatGPT, por exemplo, a responder melhor a certos comandos. Sem ter que recomeçar todo o treinamento do zero. Em vez de mudar toda a estrutura interna da IA — o que seria demorado, caro e complicado —, essa técnica adiciona pequenos ajustes chamados soft prompts (ou tokens de aprendizado). Essas mudanças funcionam como dicas ou instruções internas para a ferramenta responder certos comandos da maneira correta.
Esse tipo de ajuste é feito com uma quantidade bem menor de dados e consegue orientar o modelo a entender melhor pedidos específicos. Com isso, é possível adaptar a inteligência artificial para diferentes áreas ou tarefas, públicos ou linguagens sem ter que reconstruir todo o sistema. É como se a ferramenta aprendesse novos “atalhos” para interpretar melhor o que o usuário pede. Em um processo que consome muito menos tempo, dinheiro e esforço.
Onde o prompt tuning está sendo usado?
O prompt tuning vem sendo utilizado em diversas áreas, principalmente para aprimorar sistemas de inteligência artificial que trabalham com linguagem natural. Em assistentes virtuais, como a Siri e a Alexa, por exemplo, a técnica ajuda a interpretar diferentes formas de pedir a mesma coisa. Como “me acorde às 7h” ou “quero um alarme para amanhã cedo”. Já em tradutores automáticos, o prompt tuning é útil para lidar com linguagens específicas e jargões técnicos, como termos médicos ou jurídicos, mantendo o significado correto das expressões.
Outro exemplo comum são os sistemas de recomendação, como os que sugerem filmes, séries e músicas em plataformas como Netflix e Spotify, ou produtos em lojas online. Com a ajuda do prompt tuning, essas ferramentas conseguem personalizar ainda mais as indicações, considerando o histórico e as preferências de cada usuário de forma mais precisa.
A técnica também vem sendo usada em ambientes corporativos. Contudo, para adaptar o comportamento de chatbots de atendimento, sistemas de suporte ao cliente e motores de busca internos. Assim, as empresas conseguem melhorar a experiência dos usuários e resolver dúvidas de forma mais eficiente, sem precisar treinar uma nova inteligência artificial do zero.
O que muda para o usuário?
Para quem usa a inteligência artificial no dia a dia, o prompt tuning traz respostas mais precisas, relevantes e adaptadas ao contexto de uso. A técnica também permite que as ferramentas de IA compreendam melhor comandos específicos. Desse modo, reduzindo mal-entendidos e entregando resultados que parecem mais “naturais” e alinhados às expectativas. Outra vantagem é que, como o prompt tuning é mais leve do que o treinamento tradicional, as atualizações e melhorias podem ser implementadas de forma mais rápida. Isso significa que os usuários tendem a perceber melhores de desempenho e qualidade nas interações com a IA em um intervalo de tempo muito menor.
