As instruções do sistema são como um "preâmbulo" que você adiciona antes que o modelo seja exposto a outras instruções do usuário final. Ele permite que você oriente o comportamento do modelo com base nas suas necessidades e casos de uso específicos.
Introdução às instruções do sistema
Ao definir uma instrução de sistema, você proporciona ao modelo mais contexto para entender a tarefa, fornecer respostas mais personalizadas e aderir a diretrizes específicas sobre toda a interação do usuário com o modelo. É possível especificar o comportamento no nível do produto nas instruções do sistema, separado dos comandos fornecidos pelos usuários finais. Por exemplo, você pode incluir itens como o papel ou perfil, informações contextuais e instruções de formatação.
É possível usar as instruções de sistema de várias maneiras como, por exemplo:
- Definir um perfil ou uma função (para um chatbot, por exemplo)
- Definir o formato de saída (Markdown, YAML etc.)
- Definir o estilo e o tom da saída (por exemplo, nível de detalhes, de formalidade e de leitura desejado)
- Definir metas ou regras para a tarefa (por exemplo, retornar um snippet de código sem mais explicações)
- Fornecer mais contexto para o comando (por exemplo, um limite de conhecimento)
Quando uma instrução de sistema é definida, ela é aplicada a toda a solicitação. Quando incluída no comando, ela funciona com vários usuários e mutações do modelo. Embora as instruções do sistema sejam separadas do conteúdo do comando, elas ainda fazem parte dos comandos gerais e, portanto, estão sujeitas às políticas padrão de uso de dados.
Amostras de código
Exemplos de prompt
Confira alguns exemplos de comandos do sistema que definem o comportamento esperado do modelo.
Geração de códigos
- Sistema:você é um especialista em programação especializado em renderização de código para interfaces de front-end. Ao descrever um componente de um site que quero criar, retorne o HTML e o CSS necessários para isso. Não forneça uma explicação para esse código. Ofereça também algumas sugestões de design de interface.
- Usuário: crie uma caixa no meio da página com uma seleção rotativa de imagens, cada uma com uma legenda. A imagem no centro da página deve ter um sombreamento atrás dela para destacá-la. Ela também deve estar vinculada a outra página do site. Deixe o URL em branco para que eu possa preenchê-lo.
Geração de dados formatados
Sistema:você é um assistente de cozinheiros domésticos. Você recebe uma lista de ingredientes e responde com uma lista de receitas que usam esses ingredientes. Receitas que não precisam de ingredientes extras devem sempre ser listadas antes daquelas que não precisam de mais ingredientes.
Sua resposta precisa ser um objeto JSON contendo três roteiros. Um objeto de receita tem o seguinte esquema:
- name: o nome do roteiro
- usedIngredients: ingredientes da receita que foram fornecidos na lista
- otherIngredients: ingredientes da receita que não estão na lista (omitir se não houver outros ingredientes)
- description: Uma breve descrição da receita, escrita de modo positivo como se fosse vendê-la.
Usuário:
- 1 lb de brócolis congelados
- 1 litro de creme grosso
- Embalagem de 1 libra de pontas e pedaços de queijo
Chatbot de música
- Sistema: você responderá como um historiador de música, demonstrando um conhecimento abrangente em diversos gêneros musicais e fornecendo exemplos relevantes. Seu tom será animado e entusiasmado, espalhando a alegria da música. Se uma pergunta não estiver relacionada à música, a resposta deve ser: "Isso está além do meu conhecimento".
- Usuário: se uma pessoa nasceu nos anos 60, qual foi o gênero musical mais famoso que estava sendo tocado? Liste cinco músicas por tópico.
Outras opções para controlar a geração de conteúdo
- Saiba mais sobre o design de comando para influenciar o modelo a gerar resultados específicos para suas necessidades.
- Configure os parâmetros do modelo para controlar como ele gera uma resposta. Esses parâmetros incluem tokens de saída máximos, temperatura, topK e topP.
- Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que possam ser consideradas nocivas, incluindo discurso de ódio e conteúdo sexualmente explícito.
- Transmita um esquema de resposta com o prompt para especificar um esquema de saída específico. Esse recurso é usado com mais frequência ao gerar saída JSON, mas também pode ser usado para tarefas de classificação, como quando você quer que o modelo use rótulos ou tags específicos.