Curso COMPLETO de ChatGPT | Do Zero até o Avançado (Atualizado 2024)

fala pessoal tudo tranquilo seguinte Vamos começar agora a nossa primeira aula do curso completo de chat ept e antes de começar na verdade eu quero me apresentar se você não me conhece meu nome é anar eu sou cientista de dados sou profissional de machine learning e para você que não sabe machine learning é basicamente aprendizado de máquina então tem tudo a ver com a inteligência artificial o que a gente vai aprender aqui além disso também eu sou pesquisador acadêmico na área de large lenguage models ou seja modelos de linguagem que também é o que a

gente tá vendo aqui então pode ter certeza desde que você tá em boas mãos para poder aprender sobre esse tópico tão falado atualmente que é essas iades e principalmente o chat GPT e eu quero já te dar um aviso todas as aulas desse curso no primeiro link da descrição você vai encontrar o material de apoio para você poder baixar o material escrito onde você vai poder estudar tudo que foi dito Nesta aula e na verdade não só nessa aula assim também como nas outras Então toca aqui no link da descrição e pega o se material

de apoio totalmente gratuito show de bola então vamos começar aqui com a primeira coisa básica o que que é o chat GPT o chat GPT nada mais é do que um assistente de Inteligência Artificial ele é isso é um assistente onde você vai poder conversar como se fosse um amigo mesmo então Diferentemente de outras coisas que você já utilizou onde você basicamente perguntava e ele te dava respostas assim como o Google e a gente vai falar diferença do chat GPT pro Google mas o Google basicamente você pesquisa e ele te dá te retorna algumas páginas

para você poder pesquisar por conta própria o chat PT at não é uma conversa que você tem é como se de fato você tivesse um amigo e tivesse conversando com ele e agora eu quero falar uma coisa que muita gente confunde Qual a diferença do GPT pro chat GPT tem uma diferença muito grande Tá pensa no GPT como se fosse um motor o GPT ele é um modelo de Inteligência Artificial assim como a gente tem vários outros modelos de a o GPT é como se fosse um motor e o chat GPT é o carro então

o GPT é o modelo de inteligência artificial que roda por baixo do capô do chat GPT o chat GPT é um site é um aplicativo onde você consegue interagir de forma conversacional ou seja conversando com o modelo GPT beleza essa é a principal diferença entre os dois e aí você pode perguntar Nossa ano Mas como que eu utilizo o GPT como que eu utilizo principalmente aqui o chat GPT Então vem aqui pra tela comigo para eu poder te mostrar se você está vendo esse vídeo pelo computador basta digitar chat gpt.com que você já vai entrar

aqui no site deles Beleza então digite apenas chatgum você pode aí ou na Google Store né na Google Play ou na Apple Store e é só você pesquisar chat ept que você vai encontrar o aplicativo Beleza então a partir do momento que você ou já baixou aí no caso se você estiver no celular ou acessou aqui na forma web ou chat gpt.com você vai se deparar com essa tela onde você tem aqui ó eu vou mostrar cada etapa para vocês então você vai ter aqui aqui o nome do modelo então aqui a gente tá utilizando

o modelo GPT 4oin beleza Vocês podem ver aqui GPT 4oin além disso a gente aqui também tem o local onde a gente vai poder iniciar a nossa mensagem a gente vai poder enviar a nossa mensagem aqui pro modelo e aqui em cima você pode ver dois botões iniciar sessão ou aderir se você não tem uma conta logada ainda se você ainda Não cadastrou uma conta eu sugiro fortemente que você crie a sua conta e para fazer isso é muito simples Você vai clicar aqui em iniciar sessão espera um pouco e ele vai te perguntar qual

a sua forma que você quer fazer o login ou se cadastrar no meu caso eu já tenho uma conta aqui no Google então eu vou clicar aqui e vou fazer o login com o Google você faça do jeito que você preferir se quiser cadastrar o seu e-mail aqui é bem tranquilo Beleza então vou entrar com o Google aqui e já volto então aqui pessoal a gente já logou no chat PT e você pode ver alguns botões aqui primeiro deles continua sendo o modelo que a gente tá utilizando entretanto se a gente clicar aqui agora Vocês

conseguem ver que a gente tem vários modelos então a gente tem o GPT 4oo GPT 4oe e a gente tem o GPT 4 eles têm algumas diferenças por exemplo o GPT 4 vocês estão vendo aqui que eu consigo anexar por exemplo alguma coisa do Google Drive eu posso conectar na minha conta da Microsoft eu posso carregar um arquivo do meu computador seja uma imagem um áudio ou um vídeo tá bom Um PDF também ele consegue ler só que o GPT 4oin Olha só ele não consegue ele não tem essa habilidade por exemplo de ler imagens

de ler PD dfs ele não consegue entretanto o GPT 4 O que é o melhor modelo da Open ai hoje eles conseguem E aí provavelmente se você ainda não pagou o xá de GPT você não vai ter acesso ao GPT 4oo depois aqui a diferença do GPT gratuito pro pago mas enquanto isso eu quero falar com vocês uma coisa eu vou selecionar aqui o GPT 4 o mini porque é a versão gratuita justamente pra gente poder fazer todos os exemplos aqui utilizando o GPT 4 mini caso você também não tenha Li do GPT pago beleza

e agora eu quero falar PR vocês o que que é um prompt um prompt é basicamente um comando que você dá pr i é a mensagem que você envia para ela e esse termo é muito utilizado Inclusive tem um vídeo aqui no canal na série dicionário da Ia onde eu explico para vocês o que que é engenharia de prompt se você não viu vai est aparecendo o Card aqui em cima para você poder assistir então o prompt nada mais é do que um comando que você envia para I deixa eu começar aqui eu vou digitar

o seguinte Olá chat Então vou dar Olá chat tudo bem com você vocês podem ver que de fato é uma é como se fosse uma pessoa que a gente tá interagindo aqui então ele vai responder olá tudo bem por aqui e contigo como posso te ajudar hoje Você tá vendo que é uma inteligência artificial onde a gente tá conversando com ela eu vou falar o seguinte por favor gostaria de uma receita de pizza calabresa não gosto de por exemplo cebola eu gosto tá bom não gosto de cebola nem azeitona nem azeitona Além disso não opa

não possuo um forno a lenha apenas o tradicional que já vem com o fogão Beleza vou mandar aqui para ele então ele vai me responder você pode ver que ele vai dar aqui toda a receita que eu pedi Olha só pra massa 500 g de farinha de trigo 10 g de fermento biológico seco pro recheio 200 g de calabres fatiada então você pode ver que ele dá toda a resposta aqui tá vendo aqui que travou eu vou falar para vocês o que que tá acontecendo ele vai acabar gerar tá então ele vai continuar me dando

a resposta aqui só que ele travou por alguns motivos e eu vou explicar para vocês beleza mas basicamente aqui vocês estão vendo que a gente mandou um prompt para ele qual foi o nosso prompt o nosso comando foi justamente por favor gostaria de uma receita de pizza calabresa Esse foi o nosso prompt e a gente deu ainda algumas especificações a mais a gente falou não gosto de cebolo nem azeitona Além disso não possu um forno lenha apenas o tradicional que já vem com fogão então a gente deu um contexto pra Iá poder responder vocês viram

Diferentemente do Google e agora sim vem a diferença do chat PT pro Google o Google ele funciona como mecanismo de busca basicamente você digita palavras chave e ele vai te responder ele vai te fornecer ali as páginas que mais se assemelham com as palavras-chaves que você mandou Então olha só aqui por exemplo de fato o chat IPT travou aqui mas no Google você pesquisaria pizza calabresa receita sem cebola tá vendo que você na verdade coloca palavras chave e ele vai te retornar as páginas o chat PT é diferente É como se você tivesse conversando com

amigo você não fala com seu amigo assim quando você quer saber uma receita de pizza de calabresa por exemplo você não fala assim pizza calabresa sem cebola receita você não fala assim com ele com o Google isso funciona muito bem mas quando você tá conversando com uma pessoa você fala ou você conhece alguma receita aí de pizza de calabresa claramente você não vai fal falar assim com aá você vai falar para ela como como se você tivesse ordenando tá você não tá sendo grosso com aá mas é como se tivesse ordenando você fala assim com

ela por favor me retorne uma receita de pizza de calabresa sem cebola e sem azeitona é isso entendeu Então esse é o prompt que você dá para ela e agora aproveitando até que o chat PT tá travado aqui eu vou falar a diferença do gratuito e do pago Olha só se eu vier aqui vou mudar aqui pro GPT 4 O que é o pago e vou mandar a mesma pergunta para ele inclusive vou até mostrar aqui na aula essa barra lateral a barra lateral basicamente a gente tem algumas coisas que a gente ainda vai explorar

na nossa série aqui de chat ept basicamente aqui a gente tem um histórico então você pode ver todos os tópicos que eu já mandei pro chat PT eu tenho vários e vários tópicos já conversei muito com ele então você pode ver que ele guardou minha conversa de hoje guardou minha conversa aqui de sete dias atrás então todas as minhas conversas de sete dias atrás e eu posso gerar um novo chat com ele uma nova conversa basicamente clicando aqui quando eu clico aqui olha só saudações e assistência eu vou mandar a mesma coisa para ele olha

só só que agora pro GPT pago então eu venho aqui vou copiar vou criar um novo chat vou dar aqui um Crol V para poder colar e pronto ele vai me responder e nota agora o seguinte ele me respondeu de forma muito mais rápida e ele não vai travar você pode ver que ele tá continuando gerando aqui e ele não vai travar uma das grandes diferenças do GPT gratuito e do pago É que quando o chat PT tá recebendo muitas pessoas muitas pessoas estão usando ele dá prioridade para quem tem o GPT pago Então não

vai travar entendeu não vai travar se você tiver utilizando ele além disso a outra diferença agora uma diferença um pouco mais técnica é que o tamanho do modelo e a qualidade do modelo são diferentes tá do gratuito e do pago claramente o modelo pago ele é melhor do que o modelo gratuito por que disso e agora aprofundando um pouquinho mais o gratuito ele tem uma quantidade menor de parâmetros então o modelo ele é menor ele é mais leve entendeu e o modelo pago ele tem uma quantidade maior de parâmetros é um modelo mais pesado é

um modelo que também contém mais informação então ele acaba sendo mais inteligente e por isso você pode ver que nossa repost foi gerada tranquilamente aqui além disso já mostrei para vocês a gente tem o histórico das conversas aqui na barra lateral a gente também pode pedir para ele falar então se eu clicar aqui ele vai falar olha só aqui está uma receita de pizza calabresa adaptada ao seu gosto e para o forno tradicional ingredientes massa 500 G viram então ele também consegue falar você consegue clicar aqui para copiar a resposta se você não gostou da

resposta clica aqui em regenerar ele vai regenerar toda a sua resposta aqui entenderam Então olha só se eu não gostei da resposta ele vai gerar novamente uma outra resposta para mim além disso eu quero falar com vocês uma outra coisa que o chat IPT tem Vamos só esperar aqui ó ele acabar de gerar vocês podem ver que aqui tem boa resposta e má resposta para que serve isso ano basicamente quando você tá utilizando o chat PT ele continua sendo treinado então se você avaliar aqui com uma boa resposta a inteligência vai identificar o seguinte Nossa

Qual foi o padrão dessa resposta pro usuário poder avaliar que ela foi boa entendeu e ele continua aprendendo ele continua aprendendo e memorizando os fatos que você coloca nele e isso Puxa um gancho pro último tópico dessa aula que é segurança de dados não coloque dados confidenciais seu da sua empresa aqui no chat IPT isso já deu um problema muito Grande para uma empresa até multinacional que vazou dados confidenciais então Nunca coloque dados confidenciais no chat IPT até Justamente por isso porque ele continua aprendendo então se você colocar aqui dado seu cartão de crédito isso

pode vazar entendeu esses dados de cartão de crédito podem vazar então nunca coloquem aqui inclusive Só uma curiosidade e a gente vai explorar um pouco mais disso no futuro tá mas se você clicar aqui no seu perfil clicar aqui em definições e em controlos de dados aqui tá tá em português portugal né mas você clicar aqui em control de dados vai aparecer aqui melhorar o modelo para todos que que significa isso permitir que o seu conteúdo seja utilizado para treinar os nossos modelos tá vendo Então se você desabilitar isso aqui Teoricamente ele não vai utilizar

seus dados para ser treinado igual falei aqui com vocês mas eu não confio nisso então eu nunca coloco eu deixo ligado aqui porque eu até ajudo eu falo se a resposta foi boa se foi ruim mas eu nunca confio de que meus dados não estão sendo vazados então não confio também fala pessoal t tranquilo seguinte Vamos começar agora a nossa segunda aula do nosso curso completo de chat ept e bom se você não sabe a gente já tem a primeira aula se você ainda não viu o link tá aparecendo aqui no card agora para você

poder conferir e se você também não sabe o primeiro link aqui da descrição é sempre o material de apoio da aula clica aqui no primeiro link para pegar o material de apoio em PDF para você poder ler com todo o conteúdo que eu vou te dar aqui na aula só que aqui na aula claro que é um pouco mais detalhado mas a gente também tem material de apoio para você também poder baixar e ter o conteúdo na palma do seu celular não da sua mão e nessa aula aqui a gente vai falar sobre tokens a

gente vai aprofundar um pouco mais aí em Como funciona o chat ept o que são tokens como o chat ept funciona de fato a gente vai falar detalhadamente como que ele faz para te dar as respostas então fica aqui nessa aula que eu tenho certeza que você vai aprender bastante beleza primeira coisa que eu quero falar é o que são tokens você vai escutar muito esse termo tokens quando você tiver trabalhando com modelo de linguagem e tokens nada mais são do que pedaços de palavra e nada melhor do que o site da própria Open ai

a criadora do chat GPT pra gente poder explicar esses termos então tô aqui no site e todos os links estão aqui na descrição também tá e você pode ver aqui que tokens eles mesmos falam tokens pode ser pensado né como pedaços de palavras então é justamente isso você pode pensar tokens como sendo pedaços de palavras e a gente vai pensar dessa forma aqui ele até coloca uma aproximação você pode ver ele fala o seguinte um token é aproximadamente quatro caracteres em português arar o que são caracteres a b c d a gente tem quatro caracteres

então por exemplo Red r e d né Red vermelho a gente tem três caracteres então a gente pode pensar em um token como sendo aproximadamente quatro caracteres na língua inglesa tá bom aqui na língua inglesa como vocês podem ver e para que que tokens são tão interessantes assim né Por que que a gente mede tudo em tokens quando a gente tá falando de modelo de linguagem porque os modelos em si todos os modelos que a gente tá vendo Então você pode pegar o Gemini aqui a gente tá falando especificamente do GPT mas o Gemini a

gente pode pegar o cloud também vários outros modelos o Titan da WS então vários modelos de linguagem eles têm uma capacidade máxima de tokens então aqui também eu separei o link para vocês pra gente poder explorar por exemplo o GPT 4oa versão paga né que a gente tem aqui dentro do chat GPT a versão paga o GPT 4oe basicamente tem uma janela de contexto então você pode ver de 128.000 tokens E aí você multiplica por 4 para ver aproximadamente a quantidade de caracteres então ele consegue se lembrar de coisas de com 128.000 tokens entendeu então

por exemplo se você fornece aqui é vamos supor você fala para ele ol lá ó você fala aqui pro chat PT 4 o né Tá vendo aqui é o 4 o então a gente tá vendo justamente a janela de contexto do 4 o você fala assim Olá meu nome é a tenho x anos moro em tal lugar minha comida minha comida preferida é x y z então eu dou esse contexto para ele sobre a minha vida você pode ver aqui que a gente tem uma quantidade x de caracter eu não sei a quantidade de caracteres

que a gente tem aqui na verdade eu posso descobrir isso tá e eu vou falar sobre isso daqui a pouco com vocês mas vamos supor aqui que eu tenha sei lá e 30 tokens então eu tenho 30 tokens aqui nisso Tudo nessa frase toda Nesse contexto que eu dei o chat GPT consegue se lembrar de contexto de até 128.000 tokens entendeu então ele tem essa janela de contexto para ele poder lembrar que é justamente isso que a gente tá vendo aqui e aqui a gente tem outro parâmetro que é Max output tokens ou seja o

xpt 4oe consegue responder pra gente é uma frase de até 496 tokens Beleza então por exemplo a resposta que ele vai dar pra gente vai ter um pouco mais mais de aqui no caso 4096 vezes 4 caracteres isso dá aproximadamente 16.000 caracteres tá ele pode dar uma resposta máxima de 16.000 caracteres e aqui a gente tem para vários outros modelos então você pode ver aqui por exemplo se eu deix Se eu Descer um pouco mais o GPT 4oin que é no caso a versão paga é a versão gratuita a gente também tem uma janela de

conj de 128.000 tokens é eu posso descer aqui um pouco mais modelos mais antigos ele tem uma janela de contexto menor então você pode ver que o GPT 4 Nacional ele tem 8.000 tokens de janela de contexto é muito menor Olha só de 8.000 tokens pulou para 128.000 tokens a janelo de contexto é muita diferença né então tokens é justamente isso são pedaços de palavra aí você pode pensar Nossa Anor tá muito tá muito abstrato ainda na minha cabeça a gente vai colocar isso na prática agora Como você consegue contar tokens então eu vou voltar

aqui olha só na frase que eu tinha eu vou deixar esse link também aqui na descrição do vídeo que é platform nei.com bar tokenizer e aqui você consegue de fato ver a quantidade de tokens Olha só eu vou digitar o texto e ele vai me dá justamente aqui eu tenho 27 tokens então errei apenas por três tokens eu tinha falado 30 né então você pode ver aqui a gente tem 27 tokens e 85 caracteres e aqui olha só você consegue ver todos os tokens então de fato tokens eles são pedaços de palavras Olha o alá

O cada cor dessa é um token diferente tá bom então Ó o Olá você consegue ver que o o ol é um token e o que é um token ele é representado por números Então quando você manda alguma pergunta pro chat ept ele transforma tudo isso em uma lista de números você pode ver aqui que a gente tem uma lista de números tá vendo Então ele interpreta isso de quando a gente escreve ele não sabe que a gente tá digitando por exemplo Olá meu nome é Ana ele sabe que a gente tá fornecendo essa lista

aqui de números para ele é muito doido pensar isso né porque a gente acha que pô a gente tá conversando com aá mas ela não sabe o que a gente tá falando e na verdade ela nem sabe que tem texto ali ela enxerga tudo como sendo números isso é muito doido isso é muito doido mas a gente tá aqui justamente para te explicar de uma forma mais profunda como as ias funcionam então você pode ver aqui que basicamente a gente tem 27 tokens e eu posso copiar e colar isso aqui 1 milhão de vezes ó

1 milhão de vezes tá vendo Então vou copiar e colar ó vou copiar e colar tô copiando e colando olha só a gente já foi aqui agora para 3200 tokens Então vou copiar e colar de novo olha só 6.000 9.000 a gente olha só já chegamos a 40.000 caracteres e 12.000 tokens olha a quantidade de texto que eu digitei Olha a quantidade de texto que eu digitei e foi somente 12.000 tokens até agora tá vendo 12.000 tokens o chat GPT 4oa janela de contexto de 128.000 é muita coisa tem documentos completos que ele pode ler

ele pode armazenar e lembrar desses documentos é muito poderoso isso gente então quando a gente estuda essa parte de tokens é a gente consegue de fato entender como as coisas funcionam né e aqui eu vou contar uma curiosidade a mais só para deixar a aula mais rica que é o seguinte se eu falar inclusive esse exemplo tá até aqui nesse site da Open ai é não sei se vocês vão chegar a ler mas se não ler não tem problema eu vou falar aqui para vocês eu vou digitar a seguinte frase minha cor favorita é vermelho

não é vermelho tá mas eu vou colocar aqui minha cor favorita é vermelho você pode ver que o vermelho Olha só ele colocou aqui tá vendo olha quanto estou 1 2 3 Então você tá vendo que tem até o espaço e o ver é um token o m é outro token e o ho é um outro token você pode ver aqui só que se eu digitar em inglês my favorite favorite color is red que que vai acontecer o Red ele ocupa somente um token entendeu então tem diferença também quando você tá digitando uma frase em

inglês em português e aqui vai uma outra dica olha só tem seis tokens aqui se eu voltar vamos ver quantos tokens chinas a minha frase em português vamos ver deixa eu voltar a frase em português 10 tokens e isso geralmente acontece quando a gente tá trabalhando com com muitos prompts a gente já tá utilizando isso aqui em código em aplicações você tá utilizando e a em suas aplicações a sua empresa geralmente prompts em inglês eles vão ter uma quantidade de tokens menor do que prompts em português isso aí é uma média e isso significa quando

a gente tá utilizando mais pra frente no curso a gente vai ver como que a gente consegue de fato colocar o chat APT no nosso código como que a gente consegue utilizar o chat APT no nosso computador sem ter que entrar nessa tela aqui e lá vocês vão ver que a gente vai ter um custo por cada utilização o custo por tokens e aqui quando a gente tá utilizando no inglês a gente tem até uma redução de custo porque a quantidade de tokens Vai ser menor entenderam então isso aqui também é um outro exemplo que

eu quero dar para vocês mas o que eu ia falar não era isso eu ia falar isso aqui então my favorite color is Red você pode ver aqui que ele digita olha só então my favorite Colors Red E ele fala o seguinte você pode ver quando eu digitei com R minúsculo qual que foi o token dele foi 2579 então vou até colocar aqui vou até anotar Red foi isso aqui Beleza então vocês podem ver que o 13 é o ponto final certo é o último token a cor tá diferente então o 13 é o ponto

final se eu colocar o r maiúsculo aqui olha só deixa eu voltar aqui vou colocar o r maiúsculo pode ver opa opa pera aí aí beleza você pode ver que continua sendo um token apenas porém foi um outro número Ixi então foi esse número aqui ó Red Tá vendo foi esse número aqui agora e o ponto final e o ponto final continua 13 o ponto final continua 13 só que se eu colocar aqui desse jeito agora ó olha só red is my favorite color você pode ver aqui agora que Red ele tem esse número aqui

correspondente respondente ao token dele no início Olha só início Então a gente tem isso aqui beleza e o ponto final continua como sendo 13 e o que que tem a ver ano Por que que o vermelho ele mudou o token dele o número correspondente ao token dependendo do lugar de onde ele estava na frase ou como a frase foi montada porque esse número aqui tem de fato um significado quanto menor esse número e aqui no caso o menor deles foi o Red no final vou até anotar aqui no final e aqui também foi no final

certo então deixa eu voltar aqui no final quando o o Red ele tá no final e minúsculo ele é mais provável de aparecer quanto menor for esse número aqui significa que é mais provável de aparecer essa palavra então o Red maiúsculo no final é mais provável do que aparecer o Red maiúsculo no início então o Ch de PT ele foi treinado com vários e vários dados e ele observou que na maior quantidade dos dados a gente tinha o Red maiúsculo no final entendeu Então ele viu que isso de aparecer é mais provável Com base no

que ele aprendeu de padrão dos dados que ele foi treinado é justamente isso e com isso a gente puxa um gancho pro próximo tópico dessa aula que é justamente sobre como chat GPT funciona e ele funciona prevendo probabilidades Como assim ar eu não entendi nada como que ele prevê probabilidades vou te falar exatamente como o chat GPT funciona eu vou te falar uma frase e eu quero que você complete em voz alta daí é isso mesmo você que tá assistindo se você tá no celular larga o celular eu quero que você complete essa frase aqui

agora em voz alta ah nor minha namorada vai escutar minha mãe vai escutar Não tem problema nenhum repete em voz alta Se Você Quer Sorrir você pensou em vem com patatino pensou Por que que você pensou porque você foi exposto a essa frase Nesse contexto mais vezes você falou o seguinte se você quer sorrir vem com Patati bom você já associa você já liga um Trein no outro entendeu só que quando o chat PT ele foi treinado com vários e vários dados é justamente isso que aconteceu Ele viu qual que é a probabilidade de uma

palavra no caso aqui de uma frase vir após de uma sequência de outras palavras mas especificamente de uma sequência de outros tokens então quando a gente fala assim ó olha só se você quer sorrir Olha só e aqui eu ponho a vírgula entendeu o que que o chat PT pensa bom dado essa sequência de tokens então Dada essa sequência de tokens aqui no caso de números dada essa sequência de tokens qual é a próxima palavra que tem maior probabilidade de vir depois dessa sequência de palavras e agora traduzindo para um termo um pouco mais técnico

porque você já sabe qual o próximo token mais provável de vir então Qual o próximo número que vai vir aqui com base nessa sequência de outros números entendeu é justamente isso que ele pensa e aqui o que que ele vai pensar se você quer sorrir vem olha só já adicionou um aqui com o Patati entendeu então é justamente isso que o chat PT faz Se eu jogar uma frase aqui para ele olha só se você quer sorrir e eu nem sei se ele vai completar vem com Patati Tá bom se você quer sorrir ó vou

falar aqui para ele complete a frase abaixo com base eh com base em uma famosa canção do Brasil se você quer sorrir Olha só se você quer sorrir é com Patati é com Patatá tá vendo Então quando eu já dou o contexto para ele também Complete a frase abaixo com base em uma famosa canção do Brasil aqui ele já sabe que tá então vou ter que ligar com alguma coisa do Brasil qual é a probabilidade O que que tem né Qual o próximo token que tem maior probabilidade de vir depois dessa sequência de tokens dado

que eu já tenho essa outra sequência de tokens ainda que é o meu contexto que é uma canção do Brasil Então ele consegue entender isso entendeu ele consegue entender esse contexto Se eu jogar aqui eu vou abrir um novo chat e vou e vou jogar somente complete a frase se você quer sorrir vamos ver se você quer sorrir é com Patati ou com Patatá agora se eu colocar só se você quer sorrir olha só é com Patati com Patatá então ele também consegue identificar isso mesmo ser aquele contexto que eu dei por quê Porque o

xad de PT foi exposto a essa frase aqui se você quer sorrir a maioria das vezes que ele viu essa frase tinha também é com Patati é com Patatá depois dela entam então é justamente isso que acontece quando a gente tá falando aqui de chat ept e uma coisa muito legal do chat PT agora para finalizar de fato essa aula que é uma aula um pouco mais densa mas uma aula que vocês aprenderam muito a gente vai falar um pouco sobre um termo chamado não determinismo o não determinismo é basicamente o seguinte você não obtém

a mesma resposta todas as vezes resume-se a isso tá bom E aqui no caso para uma mesma entrada e o que que significa isso Ana vou falar o seguinte ó me diga uma bela frase me diga uma bela frase ó vou jogar aqui nesse novo chat me diga uma bela frase o sonhos são as sementes das realizações Beleza vou jogar aqui de novo me diga uma bela frase entre A Sombra e a dúvida a luz da verdade sempre encontra seu caminho vou jogar de novo me diga uma bela frase que a cada amanhecer você renova

a esperança Vocês estão vendo que eu joguei a mesma frase três vezes diferentes e ele me deu três respostas diferentes isso a gente chama de não determinismo o não determinismo basicamente ele faz com que você obtenha respostas diferentes cada vez que você mande o mesmo prompt entenderam então é justamente isso que acontece a gente vai se aprofundar na próxima aula em um dos parâmetros do próprio chat PT que a gente consegue controlar que chama temperature ou temperatura pensa na temperatura como se tivesse cozinhando mesmo lá no fogão Então você tá cozinhando lá no fogão com

uma temperatura mais baixa você tem um maior controle aqui no caso a temperatura mais baixa o modelo ele é mais determinístico ou seja as respostas vão sempre tender a seguir o mesmo padrão caso você dê o mesmo prompt Então você tem um maior controle quando o fogo tá mais alto Aí você perde o controle do trem mesmo entendeu aí você perde o controle do negócio e aqui no caso quanto maior a temperatura do seu modelo mais criativo ele vai ser então mais não determinístico ele vai ser entendeu é justamente isso que acontece aqui com o

chat ept Então olha o tanto de coisa que você conseguiu aprender nessa aula fala rapaziada tudo de boa seguinte Vamos começar agora a nossa terceira aula aula aqui do curso completo de chat ept e se você não sabe a gente tem um curso completo então a gente já tem duas aulas antes eu te expliquei o que é o chat GPT já tem uma aula aqui também te mostrando como o chat GPT funciona por baixo dos panos então é uma playlist completa e se você não viu tá aparecendo o Card aqui agora aqui em cima no

vídeo para você poder conferir a Playlist completa Além disso toda a aula aqui do curso completo de chat GPT o primeiro link da descrição a gente tem um material gratuito para você poder baixar é o material de apoio de cada aula cada aula vai ter um material de apoio exclusivo e tocando aqui no primeiro link da descrição você consegue baixar esse material show de bola nessa aula aqui o que que a gente vai aprender basicamente a gente vai aprender uma das coisas mais importantes quando a gente tá falando de Inteligência Artificial que é engenharia de

prompt a gente vai entender os fundamentos da engenharia de prompt como que a gente consegue fazer uma boa engenharia de prompt prompt Você já sabe o que que é na primeira aula já contei para vocês e aqui a gente vai ver como que a gente consegue aprofundar ainda mais nesse tópico é um dos Tópicos mais importantes porque a nossa forma de comunicar para Iá então a gente comunica os nossos pensamentos através de prompts beleza e sabendo fazer toda a engenharia por trás desses prompts você sabe se comunicar da melhor maneira possível e consequente você vai

ter as melhores respostas também beleza e aí você pode me perguntar tá eu já sei o que que é prompt mas o que que é engenharia de prompt engenharia de prompt é basicamente o processo onde você vai melhorando cada vez mais o seu prompt tem técnicas específicas que a gente vai aprender inclusive aqui nesse vídeo que melhoram o seu prompt então por exemplo você pode pegar você pode começar com prompt bem simples só que você pode ir melhorando esse prompt ao longo do tempo então ele não fica bem simples ali você consegue aplicar técnicas específicas

Para poder melhorar o seu prompt a gente vai fazer isso aqui na prática mas basicamente então a engenharia de prompt é a arte de você escrever prompts melhores Beleza então você vai refinando cada vez mais o seu prompt ali até chegar num prompt perfeito show de bola e aqui a gente não vai utilizar o chat PT nós vamos utilizar esse site que também tá aqui na descrição o link dele que é a plataforma do Open ai playground então você pode ver aqui que a Gente Tá acessando o playground e aqui a gente vai poder interagir

com a ia de uma melhor maneira do que aqui utilizando o chat PT Tá bom então utilizando aqui o playground você vai conseguir acessar muitas coisas e para te explicar da melhor maneira possível o que que eu vou fazer eu vou começar com os parâmetros O que significa cada um dos parâmetros aqui que a gente tá vendo dessa aqui no playg Ground né vamos começar aqui na temperatura Então você tá vendo aqui temperature O que que a temperatura faz basicamente ela mede o grau de aleatoriedade eu posso falar dessa forma eu prefiro tratar o o

grau de aleatoriedade como sendo o grau de criatividade então quanto maior a temperatura mais criativa a vai ser quanto menor a temperatura menos criativa ela vai ser ela vai ser mais factual entendeu E aí tem um termo que eu também quero apresentar para vocês que é chamado de determinismo não determinismo e determinismo quanto mais criativa a i a é mais não determinística a gente chama ela e quanto mais e no caso não criativa ela é quanto mais factual ela é a gente chama de mais determinística e o que que significa isso na prática vamos supor

que você tá escrevendo um prompt para fazer um poema e para fazer um poema você quer que o seu llm o seu modelo de a seja mais criativo Então você vai aumentar esse valor da temperatura para ser mais criativo para ser mais não determinístico show de bola só que vamos supor que você forneceu alguns dados para i e você quer retirar insights dela ali você não quer que ela seja tão criativa você quer que ela seja mais factual mais dir tal ponto com base ali nos fatos então o que que vai acontecer você reduz essa

temperatura PR tirar um pouco a criatividade dela você pode fazer uma analogia aí da temperatura com a com por exemplo a temperatura do fogão quando você tem uma temperatura mais alta no fogão menos controle você tem sobre ela e quanto menor a temperatura do fogão mais controle você tem é basicamente isso isso show de bola e aqui partindo pro outro parâmetro a gente tem o Maximum tokens que que significa basicamente a quantidade de tokens que eia vai te retornar então por exemplo você escreve algum prompt para ela e ela vai ter aqui um limite que

vocês estão vendo ó que tá aqui é 1482 tokens ela não vai te retornar mais tokens do que isso então se você quer uma resposta bem curta você pode definir Isso é se você quer um limite máximo de token você pode definir enfim é para isso que ele serve e aqui a gente tem outras duas outras três na verdade outros três parâmetros né tem aqui o top P eu não sei se minha câmera tá tampando provavelmente está mas não tem problema nenhum acessando o site vocês cons vocês vão conseguir ver a gente tem aqui o

top p o top p é muito parecido com a temperatura muito parecido com a temperatura Eu recomendo que se vocês mexerem em um não mexam no outro e a ideia é a mesma quanto maior o top p mais criativo ele vai ser quanto menor o top P menos criativo ele vai ser show de bola se mexer em um Não mexa em outro eu não vou explicar de forma muito técnica O que que significa o top IP Porque a gente já entra Olha só se você quiser pesquisar por conta própria você pode pesquisar chama amostragem de

núcleo eu não vou te explicar isso aqui porque não é o intuito da aula aprofundar em todos esses termos mais técnicos termos de pesquisa acadêmica eu estudei isso por conta própria até também por causa da minha pesquisa acadêmica que eu faço nessa área mas não é o intuito aqui dessa aula o intuito é fazer você aprender a utilizar essas ferramentas show de bola e aqui a gente tem outros dois termos a gente tem o Frequency Penalty e a gente tem o PR Penalty que que significa cada um desses termos aqui o Frequency Penalty Como o

próprio nome diz é uma penalidade por frequência Então se uma um determinado token aparece muitas vezes ele vai ser penalizado para não aparecer mais e o presence Penalty é a penalidade por presença então se ele já aparecer uma vez o nosso modelo de a vai ser penalizado cada vez que ele aparecer de novo entendeu porque ele vai ser penalizado pela presença ou seja pela uma ocorrência que ele já tiver show de bola já o Frequency Penalty ele vai ser penalizado pela quantidade de vezes que ele aparecer e quanto maior mais penalizado vai ser o modelo

show de bola Então galera sobre os parâmetros Era exatamente isso que eu queria falar para vocês não tem muita coisa aqui para falar Além disso só se a gente for aprofundar bastante igual falei com vocês mas não é o intuito aqui dessa aula Show de bola agora vamos entrar um pouco mais a fundo vamos de fato colocar a mão na massa Olha só vamos colocar a mão na massa e começar a escrever alguns prompts aqui eu quero mostrar para vocês um princípio que a gente tem da engenharia de prompt que é chamado de especificidade você

tem que ser muito específico com o que você quer se você quer alguma coisa você tem que pensar em todos os detalhes tem que ser o mais direto e o mais específico possível por exemplo vamos supor que eu tô querendo completar a frase o céu é E aí eu quero completar a frase então eu vou colocar aqui ó o céu é e vou apertar enter então Run Olha só o céu é um vasto e misterioso Panorama que cativa a imaginação humana e aí de dia ele frequente m e ele vai completando aqui a frase só

que vamos supor que na verdade eu não queria esse tamanho de texto aqui que ele gerou eu quero que ele complete formando apenas uma frase então o que que eu posso fazer eu vou apagar e vou colocar aqui de novo eu vou colocar ó Complete a frase abaixo e aqui eu vou colocar dessa forma mas depois eu vou corrigir aqui tá errado tá bom a você pode est pensando Nossa mas o que que tem errado vocês vão ver que tem uma coisa errada aqui quando eu tiver explicando para vocês Então olha só Complete a frase

abaixo deixando na verdade resultando resultando em apenas uma frase final Então olha só vou colocar aqui o céu é e vou dar um enter a partir disso O céu é um vasto manto azul que se estende sobre nós abrigando nuvens e estrelas Opa já foi o que eu queria Então eu queria uma frase única e ele gerou aqui para mim ó Complete a frase abaixo resultando é apenas uma frase final já fui mais específico eu quero que ele completa a frase já falei aqui para ele e eu quero que ele deixe apenas uma frase final

já falei para ele então tô sendo cada vez mais específico show de bola que que eu vou fazer agora eu vou corrigir Na verdade vou corrigir depois e eu quero que ele não escreva assim eu quero que ele escreva de uma forma mais rebuscada como aqueles poetas eu vou falar assim escreva no estilo de nit então nit é difícil o nome né Então escreva no estilo de nich e vou colocar aqui olha só o céu é ilusão Grande grandiosa de um ideal inalcançável uma Quira forjada para apaziguar angústia inerente à condição humana Então olha só

a gente já tá sendo cada vez mais específico ele já completou somente com uma frase completou a frase que a gente queria e agora utilizou o estilo de nit para poder escrever que é um filósofo aí beleza só que agora eu vou corrigir ainda mais ainda e eu vou já vou explicar um termo para vocês que a gente chama de delimitador o delimitador é o seguinte Vocês estão vendo que eu coloquei Complete a frase abaixo ele não sabe o que que tá abaixo ele não sabe o que que tá acima como a gente viu na

aula passada ele só enxerga números e como ele só enxerga números a gente tem que especificar Aonde ele está só que de uma forma semântica e não é visual como a gente tá vendo aqui então por exemplo se eu fizesse isso aqui o C já não estaria mais abaixo e a gente teria que mudar o prompt Então como que a gente pode fazer isso bom eu vou utilizar delimitador então a frase entre aspas simples a frase entre aspas simples resultando em apenas uma frase final o que que eu vou fazer vou colocar uma aspas simples

nela aqui agora Independente de onde o céu é esteja Ele sempre vai estar entre aspas Simples então se eu coloca ele aqui embaixo Olha só aspas simples se eu coloco ele do lado aspas Simples então tô colocando delimitador poderia colocar por exemplo entre E crases triplas então entre crases Olha só vou voltar aqui entre crases triplas E aí o que que eu vou fazer vou colocar crases triplas 1 2 3 e vou colocar aqui também 1 2 3 Olha só agora para ele é melhor isso aqui pro seu modelo de a especificar com delimitadores melhora

a eficiência porque ele não sabe o que que tá abaixo o que que tá do lado o que que tá a cimma O que que tá em sequência ele não sabe ele só vai saber de fato utilizando a semântica Então você tem que indicar alguma maneira ali dele poder identificar de forma semântica Onde tá o objeto que você por exemplo quer completo tá quer resumir E por aí vai show de bola então basicamente isso aqui é um exemplo de especificidade vou explicar um outro exemplo de especificidade para vocês vamos supor que eu quero pegar esse

trecho de artigo aqui ó Então tem um artigo aqui vou copiar aqui o resumo desse artigo e vou pedir para ele explicar para mim Então explique o trecho abaixo só dei esse contexto para ele esse contexto Então olha só vou colocar aqui Run este trecho DEC e pera aí que aqui ele tá descendo um pouco né então Ó esse trecho escreve uma abordagem inovadora que utiliza um algoritmo genético para manipular grandes modelo de linguagem e aí você pode pensa nossa mas eu não entendi nada a gente não deu tanto contexto assim deixa eu mostrar para

vocês como que a gente pode escrever esse prompt de uma maneira muito melhor sendo mais específico Olha só explique o trecho primeira coisa que eu já vou corrigir vou colocar delimitador explique o trecho entre aspas duplas Então vou colocar aspas duplas aqui olha só entre aspas duplas e aqui eu vou fazer o seguinte é para uma pessoa que nunca viu sobre inteligência artificial antes você deve você deve resumir em apenas três frases o que isso faz seja direto ao ponto e use termos coloquiais coloquiais Opa do dia a dia do brasileiro Então olha só como

que eu fui muito mais específico eu poderia falar para ele explique para um estudante de ensino médio por exemplo Então posso dar de fato esse contexto para ele poder aprender entenderam então que eu tô sendo muito mais específico tô falando que eu quero três frases inclusive poderia ser mais específico ainda três frases três frases sendo que cada frase tem no máximo e aqui eu vou colocar por exemplo e 30 caracteres 30 caracteres Olha só vou dar um Run e agora eu tenho certeza de que vocês vão entender usa um truque genético nos robôs esse truque

confunde o robô para dar respostas errad é a primeira vez que isso é feito assim então olha como que a gente consegue manipular a nossa saída apenas sendo mais e mais específicos e agora eu poderia colocar isso aqui de novo vou copiar vou limpar e olha só vou falar o seguinte explica esse trecho entre aspas duplas para uma criança de 5 anos de idade de idade use apenas um parágrafo parágrafo Opa para isso show de bola vou dar aqui um Run e aqui vocês podem ver Nós criamos uma nova maneira de fazer com que um

robô inteligente fale coisas que não foi programado para dizer usamos um truque com números e regras chamado algoritmo genético que age como quebra cabeça muito esperto esse truque pode confundir um robô usando uma frase especial fazendo com que ele responda de maneiras inesperadas e às vezes perigosas Esse é o primeiro método que faz de forma automática e sem precisar saber como o robô foi construído Então olha que massa como que a gente consegue de fato manipular a resposta apenas usando prompts isso é engenharia de prompt é você manipular como você faz o seu prompt você

iterar você fazer isso várias e várias vezes até chegar no resultado bacana entenderam então isso sim é uma arte que a gente chama de engenharia de prompt e agora a gente pode partir pro próximo tópico agora eu quero passar para vocês uma técnica específica que a gente tem dentro da engenharia de prompt uma de várias técnicas que é chamada eu pelo menos chamo de K shot beleza muitas vezes você vai ouvir os termos zero shot ou f shot mas eu não gosto dessa nomenclatura eu prefiro K shot beleza K ifen shot por que que eu

prefiro assim eu vou mostrar para vocês primeiro vou explicar o que que significa e depois eu vou explicar A nomenclatura show de bola Então vamos apagar aqui E eu quero analisar sentimento agora o que que é analisar sentimento ano por exemplo P você ter um produto e aqui você tem uma avaliação do seu produto e ele coloca produto Incrível essa é uma avaliação Qual que é o sentimento dessa avaliação geralmente a gente tem três sentimentos que a gente faz essa essa classificação positivo neutro e negativo nesse caso aqui a avaliação é positiva então a gente

coloca aqui o sentimento Olha só sentimento po positivo perfeito agora vamos supor que você tem um uma outra avaliação por exemplo o produto tem por exemplo é 20 cm de comprimento essa avaliação é positiva neutra ou negativa bom isso aqui é neutro então neutro Olha só vou colocar aqui você tem uma outra avaliação produto horrível nunca mais quero comprar Qual que é o sentimento negativo Então já vou colocar aqui negativo isso é é análise de sentimento que a gente chama beleza isso aqui é análise de sentimento tem um campo de estudo dedicado a fazer isso

que é o processamento de linguagem natural que estuda também análise de sentimentos e aí como que a gente consegue utilizar e por exemplo prompt para poder fazer essa análise sentimento bom eu posso chegar aqui e posso fazer o seguinte olha só Vou apagar aqui e vou falar para ele deixa eu chegar aqui vou falar classifique o texto entre aspas simples e classifica o sentimento né classifique o sentimento do texto entre aspas simples vou colocar aspas simples aqui e show de bola vou dar um Run Olha só classifica o sentimento vamos ver o sentimento do texto

produto incrível é positivo show de bola ele conseguiu isso aqui é o que a gente chama de zero shot beleza eu V escrever aqui outra outro exemplo só PR você poder comparar então V copiar aqui e aqui fazer o seginte eu colar prod incv Olha só positivo aqui o prod tem 20 cm de comprimentar neutro e aqui produto ó produto horrível Vou colocar aqui como sendo negativo E aí você tá vendo que aqui eu forneci alguns exemplos antes Beleza vou colocar aqui vou pedir para ele classificar o sentimento de novo vou dar um Run Olha

só positivo agora qual que é a diferença desses dois prompts aqui tá vendo que um tem alguns exemplos e esse aqui não tem exemplo é justamente isso que é o zero shot esse caso aqui e o fio shot fio nesse caso é poucos e shot aqui pode entender como se fosse exemplo tá então zero shot é como se fosse zero exemplos Fi shot poucos exemplos é justamente isso então quando a gente tem aqui esse prompt a gente não passou nenhum exemplo então é zero shot esse aqui a gente passou alguns poucos exemplos a gente chama

de fio shot beleza E por que que eu não gosto dessa nomenclatura zero e f porque o shot aqui nesse caso é de exemplos mas a gente por exemplo aqui no fio eu poderia passar dois exemplos três exemplos quatro exemplos eu gosto do Caio shot por se eu não passar nenhum exemplo é zero shot Beleza então coloco o número aqui de exemplos quantos exemplos eu passei nesse nesse prompt aqui passei três exemplos então three shot entendeu Eu prefiro essa nomenclatura porém vocês vão ver mais essa nomenclatura aqui F shot e zero shot perfeito é justamente

isso aqui que vocês vão encontrar e essa é uma das várias técnicas que a gente tem a gente tem técnicas chamada Chain of touch você podem pesquisar assim a gente tem uma técnica chamada react para poder escrever prompts também a gente tem uma árvore chama uma árvore né já confundi o nome uma técnica chamada tree of thought árvore de pensamento aqui é cadeia de pensamento Chain of thought Então a gente tem várias técnicas aqui de prompt para poder estudar se eu fosse falar sobre todas nesse vídeo ficaria com o vídeo de 5 horas e não

é um intuito eu tô passando para vocês o básico o Babá para vocês poderem aprender entretanto confie em mim tem muito muito engenheiro de prompt que não sabe isso aqui beleza não sabe isso aqui os delimitadores que eu falei com vocês não sabem show de bola Então realmente apesar de ser um curso básico eu já tô falando bastante coisa aqui que vocês já estão na frente de muita gente perfeito agora a gente pode falar um pouco sobre um outro tópico que é os principais elementos de um prompt um bom prompt ele compõe alguns elementos tá

ele é composto por alguns elementos o primeiro deles é uma instrução muito clara então você tem que fornecer uma instrução muito clara do que é para aquele modelo fazer o que que a ia tem que fazer você tem que ter essa instrução muito clara o comando tem que tá muito claro uma outra coisa é se necessário o uso de delimitadores então não fala abaixo acima a seguir use delimitadores aspas simples aspas duplas aspas triplas crases triplas então use delimitadores outra coisa contexto correto então forneça contexto fala por exemplo tá eu quero que você explique para

uma criança de 5 anos use duas linhas para poder explicar use de três a quatro palavras para cada linha alguma coisa nesse sentido então contexto correto outra coisa que eu considero muito importante aí é essa outra coisa engloba duas outras que é basicamente os dados que você vai fornecer de entrada e o exemplo de saída que você quer então por exemplo se você quer uma saída normal em parágrafos especifica eu quero que você me retorne em parágrafos se você quer Bullet Point se você quer por exemplo eh é pontos ali que ele coloque você coloca

ó eu quero a resposta em Bullet points entendeu então especifica a sua saída e também especifica a sua entrada de dados se você tiver show de bola então é basicamente isso que compõe um bom prompt e lembre-se sempre um bom prompt ele é feito não na primeira vez e nunca é na primeira vez tá ninguém já escreve um prompt de primeira já é o prompt perfeito não o prompt é você chegar testar chegar testar e reescrever esse prompt na verdade ir completando esse prompt e alterando Então comece simples e vai adicionando mais contexto vai sendo

mais específico um um bom prompt ele é muito específico tá muito específico detalhado rico em detalhes um bom prompt ele é assim show de bola e aqui a gente vai fazer um exemplo Tá eu vou fazer um exemplo aqui na prática de engenharia de prompt com vocês que é basicamente o seguinte todo artigo científico ele tem aqui embaixo o que a gente chama de referências e aqui nas referências eu vou falar para vocês olha o que que a gente tem a gente tem bas basicamente aqui o nome dos pesquisadores então você pode ver aqui Gabriel

Alon e Michael konas e a gente tem aqui o nome do artigo dele então detect language Model Attack with perplexity Beleza então a gente tem aqui o nome do artigo e em alguns deles a gente tem aqui o código do Archive o Archive é como na verdade não é como se fosse é um repositório de artigos show de bola científicos né então o Archive é um repositório e aqui a gente tem o código do Archive você pode ver e é 2308 14132 é como se fosse o código desse artigo show de bola e o que

que a gente quer fazer eu quero retornar em uma saída específica chamada Jon que eu vou explicar para vocês todos esses caras aqui eu só quero copiar eu só vou copiar tudo isso e quero mandar pro meu modelo fazer essa saída estruturada em Jon vou explicar para vocês agora o que é Jon aqui no playground um Jon é basicamente o seguinte então a gente começa aqui com as chaves vocês estão vendo aqui a gente tem uma chave abrindo e uma chave fechando e eu vou dar um espaço pra gente poder identificar melhor a gente tem

aqui uma chave e um valor um Jon é composto de chave e valor então vamos supor que eu tenho aqui um Jon com as minhas características eu tenho o nome e aqui eu vou colocar por exemplo é anuar né então anar por exemplo e aqui eu vou colocar cidade cidade a cidade que eu moro Vou colocar aqui Lavras Beleza vou colocar aqui por exemplo estado estado e vou colocar aqui dois pontos e no caso aqui o valor é MG show de bola então isso aqui é um Jon tá vendo a gente tem aqui a chave

e o valor depois do dois pontos e eu quero fazer com que o meu modelo a partir do momento que eu copio e colo isso aqui ele retorna para mim um Jon com e agora vem o detalhe né agora vem o detalhe eu quero que ele me retorne uma lista com os nomes depois o nome do artigo e o código desse artigo se tiver o código Então a primeira coisa que eu vou fazer retorne a por exemplo retorne eh a as referências abaixo em formato Jon Vou colocar aqui show de bola vou dar um Run

vamos ver qual que foi aqui o resultado vamos ver qual que foi o resultado beleza ele colocou aqui ó o nome do autor show de bola título Beleza o Journal aqui o tá vendo o identificador desse artigo ele já colocou aqui para mim e o ano era isso que eu queria não era isso que eu queria beleza inclusive ele até colocou Maximum tokens limit reached então atingiu o número máximo de tokens vou aumentar aqui o número máximo de tokens ó agora a gente tem 3351 show de bola que que eu vou fazer eu vou apagar

eu vou apagar isso aqui eu deixa eu só copiar isso aqui de novo que eu acho que eu não não copiei vou copiar esses caras aqui de novo beleza e agora eu já vou trabalhar o prompt especificando para vocês verem como é Então olha só abaixo quero na verdade quero fazer um trabalho de extração de informações a partir de várias referências de um artigo científico Então já tô dando um contexto para ele beleza já tô dando um contexto eh entre entre por exemplo aspas duplas terá todas as referências Então as referências de um determinado artigo

quero extrair em formato Jon as seguintes informações Então as seguintes informações Olha só vou colocar aqui dois pontos nome autor Então vou colocar aqui na verdade autor Vou colocar aqui também que a gente quer pegar o título o título dele a gente quer pegar o código Archive e a gente quer pegar também o qu justamente ali o deixa eu ver é só isso então a gente tem aqui beleza o código do Archive é só isso Beleza a gente só quer pegar isso e aqui eu vou colocar autor uma lista de nomes se tiver mais de

um autor beleza aqui eu vou colocar título vou especificar ó título do artigo em questão beleza e aqui eu vou especificar ainda mais código Archive se foi se por exemplo estiver no Archive apenas o código caso contrário valor nulo já tô especificando se não tiver esse artigo dentro do Archive a gente não quer O código dele show de bola e aqui que que eu vou fazer vou colocar a minha lista Então tá entre aspas duplas que eu coloquei aqui para ele ó é entre aspas duplas Show de Bola Deixa eu copiar esse prompt que eu

acho que vai dar tudo certo vou dar um Run e olha só que que a gente tem vamos ver aqui aqui ele tá colocando o código Olha só e na verdade Olha só ele me retornou um código eu quero que ele me retorne apenas o Jon Então já vou especificar mais ainda olha só vou copiar esse prompt aqui todo de novo vou limpar e vou fazer o seguinte Olha só no final aqui antes de pedir para ele resumir já vou colocar retorne apenas o Jon Nada Além disso perfeito já vou copiar colar e dar Run

Olha só show de bola agora a gente tem aqui ó autor Gabriel Alon e Michael cfas que a gente viu o título código do Archive autor aqui você pode ver ó que o a segunda referência ele colocou o código do Archive como sendo nulo ou seja não tem um código do Archive vamos verificar isso aqui aqui a gente tem o nome ma Maxim vamos ver se isso aqui é verdade eh deixa eu pegar a segunda referência aqui segunda referência vamos ver aqui ó Maxim show de bola Maxim foi publicado na Springer então aqui que não

tem o código do archivo e de fato ele não identificou e ele não pegou vocês viram como que a gente foi errando e consertando o prompt ao longo do caminho isso é engenharia de prompt a gente foi específico então você pode ver que a gente deu para ele todas as informações que a gente queria que era para ele pegar somente aqui o autor o título e o código do Archive a gente só pediu isso aqui para ele depois a gente ele retornou o código em Python ali pra gente poder extrair isso mas eu não queria

eu queria apenas o Jon Então já falei retorne apenas o Jon nada Além disso então a gente foi melhorando nosso prompt a cada iteração isso é engenharia de prompt vocês viram aqui na prática como que a gente pode fazer e agora eu quero falar vocês umais muito importante tá muito important por exemplo eu poderia chegar aqui poderia copiar esse prompt aqui beleza vou liar e poderia chegar aqui e falar o seginte ó vocês viram que ele retornou o código em Python né Poderia falar não Ó Não retorne o código em Python poderia chegar e falar

isso simplesmente Não retorne o código em Python em algumas literaturas é indicado a gente não colocar assim porém a gente já viu alguns prompts da própria Open Ai que eles utilizam Não retorne eles pedem pro llm não fazer alguma coisa muita gente tem essa esse debate pedir para não fazer ou não falar para não fazer né faz ou não faz tem esse debate em algumas literaturas Eu já vi que é mais recomendado você não falar para ela não fazer porque quando você fala assim geralmente ela faz o que você não quer que ela faça geralmente

acontece isso porém já vir Prom da da própria Open ai onde eles utilizaram assim beleza eu não utilizo O que coloco se fosse para representar isso aqui aqui antes estava no caso não ror o código em Python eu prefiro Colocar assim ó abstenha abstenha-se de de escrever coisas além na verdade é melhor colocar assim né você ó você deve abster-se de escrever outra coisa além do Jon final basicamente isso você deve abster-se de escrever outra coisa então você tá dando um comando positivo você não tá falando para ele não fazer alguma coisa entendeu então é

basicamente dessa forma aqui que funciona se eu colocar esse prompt aqui olha só ele me retorna mesma coisa por quê Porque eu dei o comando para ele se abster de fazer qualquer outra coisa que não seja me retornar o Jon show de bola Então dessa forma que a gente meio que finaliza essa parte agora eu vou dar para vocês alguns exemplos extras de como que a gente consegue fazer várias tarefas utilizando aqui promos então a gente vai ver como que a gente consegue resumir a gente consegue criar questões múltipla escolha tem muita coisa e bora

agora para essa parte da aula bom a gente já fez dois exemplos muito interessantes aqui que foi de resumir e de extrair informação então por exemplo eu poderia chegar aqui o de resumir seria o seguinte ó poderia chegar copiar um trecho de algum jornal de algum é PDF de qualquer coisa chegar aqui pedir para ele resuma o texto entre aspas duplas E aí eu passo aqui o texto para ele olha só e ele vai me resumir só que eu tenho que ser específico lembra É sempre bom você ser específico é essencial você ser específico entre

aspas duplas deve ser um resumo de apenas duas linhas e para um estudante de Ensino Médio então show de bola vou dar um Run aqui e ele vai resumir isso aqui para mim os pesquisadores apresentaram um método novo utilizando algoritmo herético para enganar modelos de linguagem gerando respostas indesejadas e prejudiciais mesmo sem acesso direto ao modelo show de bola ele já resumiu aqui para mim Outra coisa que eu poderia fazer é extrair informação modelos de linguagem são muito bons para poder extrair informação então poderia copiar aqui eu vou copiar todo esse artigo Então você tá

vendo aqui ó copiei todo o artigo e vou falar com ele o seguinte Olha só entre aspas duplas há informações sobre uma nova descoberta descoberta por exemplo Então vamos procurar uma informação específica aqui para ele poder responder pra gente e deixa eu ver aqui eh the append the appendix shows the Main results with the comprehensive findings available em e aquele colocou o nome do artigo e deixa eu ver The MPN Tex better consistently Y The Highest Average adversarial success rate show de bola então vou perguntar para ele o seguinte aqui ele tá falando que essa

arquitetura ela foi melhor do esses dois modos aqui show de bola esse modelo foi melhor do que esses dois eu perguntar qual modelo superou o vicuna e o lama ele tem que responder o MPN show de bola então Qual modelo superou o vicuna e o lama dois vou perguntar para ele na asr que no caso aqui é o adversarial success rate então Ó vocês estão vendo aqui a Sr adversarial success rate show de bola como a gente consegue ver aqui e aí eu vou perguntar isso aqui para ele então vou colocar aqui entre aspas duplas

todo o artigo copiei todo o artigo e eu quero que ele me responda Vou colocar até o seguinte ó responda eu acho que não vai caber né Mas vamos vamos tentar responda em uma única frase Run vamos ver o modelo que superv com New lama é o MPN e você pode ver MPN text embed como a gente viu aqui então ele consegue extrair informação de um artigo todo a gente pode perguntar para um artigo todo inclusive uma coisa muito interessante que a gente tem que é chamada de hag é hag assim escreve assim tá bom

rag que é justamente essa ex de informação de pdfs de artigos de vários documentos entendeu Você consegue de livros você consegue extrair informação e como que eles fazem eles fazem o seguinte eles fornecem aquele e o contexto Então você tá vendo aqui que esse aqui o meu artigo seria o contexto e eu consigo fazer perguntas com base nesse contexto que eu tenho entendeu o hag utiliza justamente isso show de bola aí beleza a gente já sabe que consegue resumir a gente já sabe que consegue extrair informação e uma coisa que eu quero mostrar para vocês

é que a gente acabou de ver também de respostas a perguntas que a gente tem gerar código o nosso nosso modelo aqui llm o nosso modelo de a ele consegue gerar código como que a gente consegue fazer isso bom posso pedir para ele Gere um código em HTML para e por exemplo um código em Python código em Python para sei lá e mandar e-mails automáticos Olha só Run ele vai gerar um e-mail aqui para mim então ele na verdade vai gerar um e-mail vai gerar o código então instalando as bibliotecas ele vai fazer aqui todo

o código em Python e você pode ver que ele consegue gerar código então se você é um desenvolvedor aí você consegue de fato gerar códigos utilizando um modelo de a beleza uma outra coisa também que é muito bom aqui de um llm é a linha de raciocínio a linha de raciocínio dele então você pode por exemplo aqui colocar ó Qual é a soma Na verdade eu posso colocar a soma dos números e ímpares ímpares é par vou colocar um ponto de interrogação e aqui eu posso chegar a colocar 3 7 8 10 29 e 547

por exemplo aqui a gente tem quantos números ímpares a gente tem 1 2 então Ó a soma dos números ímpares é pá vamos ver aqui 3 com 7 10 aqui a gente tem 29 então 39 9 mais 547 vai dar um número par show de bola porque vai ter seis no final então é par de fato Vamos dar um Run aqui vamos ver se ele vai acertar Olha só Epá para determinar se e para determinar se a soma dos números ímpares em uma lista é para o ímpar primeiro identificamos Quais números na lista são ímpares

depois Samos esses números então Note que ele tem linha de raciocínio ele tem linha de raciocínio e se ele não tivesse a gente poderia especificar que ele chegou na mesma conclusão de ag gente de que o número é par que a gente chegou né então posso falar para ele Ó primeiro passo não verdade vou falar com ele o seguinte ó siga esses Passos um identifique Quais números são ímpares identifique Quais números são ímpares dois some esses números três Veja se o resultado da soma é par quatro tire as conclusões finais vamos ver V Olha só

eu consego eu consigo dar para ele aqui uma linha de raciocínio E aí vai um bônus para quem ficou até o momento dessa aula essa técnica aqui onde a gente fornece a cadeia de pensamento é justamente chamada de Chain of thought cadeia de pensamento é essa técnica que a gente chama de CT que eu passei para vocês mais cedo show de bola onde a gente consegue de fato mostrar a linha de raciocínio aqui para Iá então ó passo um identificar os números ímpares passo dois somar os números ímpares e ele chega no mesmo resultado de

que é um número par de bola é basicamente isso que acontece e uma coisa muito interessante agora para quem é professor e eu utilizo muito isso aqui é o seguinte Olha só vou copiar um trecho aqui por exemplo vou copiar um trecho aqui da metodologia e vou falar para ele ó sou professor quero formular questões questões de múltipla escolha então de múltipla escolha da letra A até a letra D então qu alternativas quatro alternativas sobre um trecho de um artigo científico para por exemplo meus alunos de doutorado faça quatro questões quatro questões de múltipla escolha

onde cada questão tem apenas uma alternativa alternativa correta diga qual é a correta ao final e o porquê show de bola então vou colocar aqui eh quero formular questões sobre o trê de um artigo científico que está entre aspas duplas Beleza vou copiar aqui e vou dar um Run olha só ele vai formular para mim questão Um Olha só de acordo com o artigo qual o principal objetivo do ataque Universal Black Box então vocês estão vendo aqui que ele consegue de fato eh criar questões multipla escolha pra gente então ó melhorar a velocidade e induzir

os modelos de linguagem gerar conteúdo não intencional então ele coloca alternativa também e o porqu dela tá correta entenderam Então galera isso aqui é é um universo de possibilidades que você pode extrair da engenharia de prompt fala pessoal tudo de boa seguinte vamos agora pra nossa quarta aula aqui do curso completo de chat IPT e se você caiu aqui nesse vídeo de paraquedas saiba que a gente já tem três outros vídeos que a gente já postou a gente já falou o que que é o chat PT como o chat de PT funciona por trás dos

panos Falamos também sobre prompt Engineering que é uma das principais partes aqui do curso de chat GPT e agora a gente vai ver na nossa quarta aula as definições para você poder configurar o seu chat GPT da melhor maneira possível vou te passar as configurações que você pode manipular aqui dentro para poder tornar o chat GPT o melhor possível para você show de bola e como toda a aula aqui no primeiro link da descrição você vai poder encontrar o material de apoio para você poder baixar de forma 100% gratuita Então toca aqui no primeiro link

da descrição e pega o material de apoio dessa aula porque tá bem completo assim como todas as outras aulas também tem o material de apoio show de bola Então vem aqui pra tela pra gente poder começar vocês vão vir aqui no perfil de vocês vão clicar em definições e nessa aula aqui a gente vai explorar tudo sobre essas definições Tá bom então primeira coisa é que você pode colocar o tema aqui tanto no tema sistema quanto no tema escuro também então você pode colocar aqui no tema escuro e poder utilizar seu chat PT no tema

Dark né muita gente gosta de utilizar no tema Dark aí vamos ver a outra definição que é justamente essa parte de mostrar sempre o código a utilizar o analista de dados a gente vai ter uma aula aqui na nossa no nosso curso de chat APT que se você tá vendo esse vídeo depois o momento que eu tô lançando esse provavelmente já tem essa aula disponível se não tem ainda vai ter mas é basicamente uma aula onde a gente vai analisar dados com o chat ept Beleza então não vou falar sobre essa funcionalidade agora vou falar

somente quando a gente for analisar dados e a gente pode seguir idioma você coloca aqui o idioma que você quer normalmente já vai vir de forma automática o português do Brasil eu coloquei português aqui e aqui tem uma coisa muito interessante que é chats arquivados se eu clicar aqui eu não tenho conversa arquivada porém se eu vier aqui no meu histórico chegar por exemplo receita mahlab Damasco que é um doce árabe beleza Beleza vou colocar aqui e vou clicar em arquivar Olha só vou clicar em arquivar então ele vai sumir daqui só que para onde

ele foi Eu não excluí eu só arquivei para onde ele foi ele vai vir aqui em definições Olha só chats arquivados gerir se eu clicar aqui ele vai mostrar para mim olha só o meu chat arquivado e eu posso vi desarquivar esse chat que aí beleza ele já vai aparecer aqui para mim novamente show de bola Além disso nos chats eu posso compartilhar Esse chat com outra pessoa então clico em partilhar e crio a ligação no caso o link para eu poder compartilhar com outras pessoas Beleza então outras pessoas que acessarem por esse link vão

poder ver a conversa então só você clicar aqui em copiar e você pode divulgar no Linkedin no Facebook no Reddit aqui no no ex né agora o ex não tem mais no Brasil a gente não pode acessar o antigo Twitter e é basicamente isso que a gente consegue fazer você consegue renomear também então posso colocar receita de por exemplo dealab tá aqui show de bola consigo renomear mas basicamente a principal parte que eu queria falar para vocês era sobre essa parte de chart arquivado show então você pode arquivar as conversas você pode deixar todas aqui

de forma bem tranquila Além disso você também pode arquivar todos os chatos de uma vez Então você pode clicar aqui em arquivar tudo vai vir tudo aqui pra parte de arquivados e show de bola você pode também eliminar todos os chats então ao invés de por exemplo excluir você pode clicar aqui também ó por exemplo receita marab eu posso clicar em eliminar show de bola vou aqui deletar Esse chat permanentemente eu não consigo acessar ele mais beleza e aí você pode eliminar todos de uma vez também aqui em definições eliminar tudo essa parte de personalização

é muito importante e eu quero frisar com vocês como ela funciona aqui vocês estão vendo instruções personalizadas se eu clicar aqui o que que ele fala o que gostaria que o chat IPT soubesse sobre si para disponibilizar melhores respostas e aqui ó ele até tem essa informação saber mais sobre as instruções personalizar de que forma são utilizadas para utilizar o chat ept a disponibilizar a resposta melhor se eu clicar aqui ele vai mandar para um artigo da própria Open ai a empresa do chat IPT E ele fala aqui um pouco sobre instruções personalizadas que que

ele fala ó se eu ver aqui embaixo ele pode falar o seguinte quão formal casual você quer que o o chat IPT seja né e ele pergunta quão longo ou curto é as respostas geralmente serão no caso da sua preferência Então posso chegar aqui ó olha só é aqui no caso que você gostaria que o chat PT soubesse sobre você se eu clicar aqui por exemplo em mostrar dicas ele não vai mostrar nada não sei por Mas eu posso por exemplo ó meu nome é anuar sei lá meu nome é anar É moro ó moro

em Lavras Minas Gerais e sou descendente de árabe beleza Sou descendente de árabe eu quero que chat PT saiba isso sobre mim de que forma você gostaria que o chat PT respondesse gostaria que não é sempre de forma por exemplo descontraída e nunca formal use sempre gírias gírias do dia a dia e neologismos então eu quero que ele responda sempre dessa forma aqui show de bola posso aqui ocultar essas capacidades dele então posso dar para ele por exemplo ó posso desabilitar essa capacidade dele de Navegar ou seja pesquisar cois na internet nesse caso para mim

não faz sentido então vou deixar tudo ligado o Doly a gente vai ver também que a a função dele é um modelo de geração de imagens a gente vai ter também um vídeo aqui na nossa série de chat APT sobre isso e aqui a função de código dele poder escrever código e executar código show de bola Então olha só vou ativar isso aqui para nov chats e vou guardar na verdade na verdade deixa eu fazer o seguinte deixa eu fazer o seguinte eu vou copiar isso aqui eu vou cancelar Olha só vou cancelar e vou

fazer o seguinte ó Qual o meu nome vou perguntar para ele Qual o meu nome seu nome é Ana beleza onde eu moro você mora em Lavras aí eu não sei porque que ele tá conseguindo saber isso Será que tá na memória deixa eu ver memória tá tá na memória Então vou esquecer aqui na memória e é inclusive o próximo tópico que a gente vai falar olha só limpar a memória do chat PT beleza limpei a memória dele aqui que que eu vou fazer aqui agora ó eu vou excluir esse chat Então vou excluir aqui

esse chat vou vou criar aqui um novo chat e vou perguntar para ele novamente Olha só Qual o meu nome provavelmente ele pode responder por causa da minha conta mas vamos ver ó você ainda não me disse seu nome Beleza então ele não soube responder aqui vou excluir esse chat vou excluir aqui esse chat vou criar um novo chat e vou chegar aqui agora e vou configurar essa parte aqui de instruções personalizadas vou copiar isso aqui beleza vou copiar isso aqui vou copiar isso aqui guardar show de bola olha só ele guardou as instruções personalizadas

agora ele sabe por exemplo olha o seguinte ó sou descendente de qu sou descendente de qu você contou que é descendente de árabes isso pode significar que sua família veio de alguma região do mundo árabe que inclui Paraíso do Oriente Médio e do norte da África como Síria Líbano Egito entre outros Então olha só e meu nome Qual é seu nome é ano é um nome árabe que significa luzo brilhante bem estiloso né e Então você tá vendo como ele tá sempre escrevendo aqui o né Por exemplo que é um é uma expressão é um

neologismo né Na verdade nem sei se é um neologismo mas é uma expressão aqui mais coloquial não é tão formal Então vou pedir para ele o seguinte ó qual cidade eu moro meu nobre por exemplo vou falar como se fosse um e brincando com ele né então qual cidade eu moro meu nome você mora em Lavras meu camarada então ele tá sempre respondendo do jeito que eu pedi ele tá sempre respondendo aqui como vocês podem ver de forma descontraída e nunca formal então eu posso configurar o chat ept posso dar informações por exemplo se você

tiver e utilizando chat ept majoritariamente para fazer coisas suas fornece informação sobre você se for sobre o seu negócio informa e algumas coisas sobre o seu negócio então a sua empresa chama tal coisa ela Aton em tal segmento tem tantos funcionários então você pode configurar isso aqui entendeu e ela vai ter essas informações guardadas sempre Então isso é muito bom isso é uma funcionalidade excelente e eu vou guardar aqui não quero que ele lembre de nada e e agora vamos falar um pouco sobre memória o chat PT ele aqui Inclusive tem até um artigo da

própria openi também falando um pouco sobre memória e eu pedir ele o seguinte Olha só como que a memaar aqui você podem ver que a memória tá vazia então se eu chegar aqui personalização gerir a gente tem a mória do chat PT vazia porém se eu chegar e pedir pre faça uma receita de Hambúrger caseiro ó deve ser bem suculento por exemplo vou mandar aqui para ele aqui está uma receita de Hambúrger caseiro que você pode fazer 500 g de carne moída beleza vamos supor que eu se eu que eu fosse vegano Tá então vamos

supor que eu fosse vegano aqui vou falar com ele ó lembre-se de que eu sou vegano Então olha só memória vocês viram aqui memória atualizada usuário é vegano Então olha só se eu vier aqui em definições em personalização em gerir o que que vai acontecer Opa vamos ver aqui deixa eu atualizar aqui o chat PT vamos ver se já tá aqui na memória dele aqui em cima definições personalização gerir usuário é vegano então ele já tem na memória de que eu sou vegano e provavelmente Se eu pedir uma outra receita ele vai lembrar disso e

vai me dar uma receita vegana por exemplo então ó se eu chegar aqui novo chat faça uma receita de pizza é por exemplo de de pizza suculenta eu não sei se faz sentido muito gostosa ó muito gostosa que vai uma receita de pizza vegana deliciosa e fácil de fazer Tá vendo como ele consegue memorizar alguns critérios então ó vou falar o seguinte não Sou alérgico alérgico na verdade sou intolerante à lactose vamos falar isso então ó sou intolerante à lactose memória atualizada usuário é intolerante à lactose tá vendo Então você consegue à medida que você

vai conversando com o chat PT ele vai lembrando de algumas informações sobre você mesmo que você não as forneça Opa aqui nas instruções personalizadas entendeu então vamos supor que você não mencionou aqui que você é vegano porém a medida que você vai conversando ele vai aprendendo também entretanto vai chegar um momento vai chegar o momento onde ele vai ter 100% de memória ocupada e aí você pode de limpar a memória dele entendeu E então vai chegar um momento que se quandoo mais você for utilizando mais inteligente ele vai ficar E aí você vai ter que

limpar a memória em algum momento porque ele vai ficar de memória cheia entendeu vai ser vai acontecer isso mas não tem nenhum problema outra coisa que pode acontecer aqui é que você pode mudar a voz então por exemplo pode usar a voz aqui do sei lá Amber ó e na verdade aqui eu tenho que pedir para ele pronunciar alguma coisa né Então olha só ótimo saber na receita de pizza que passei já não há ingredientes com lactose pois o queijo usado é vegano isso garante que você possa desfrutar da pizza sem preocupações se precisar de

mais receitas sem lactose estarei à disposição viu que interessante Então a gente tem aqui essa parte você pode mudar a voz também do seu chat de GPT você vem aqui em definições outra coisa controle de dados isso aqui a gente já viu basicamente melhorar modelo para todos é o seguinte você vai permitir que o chat ept seja aprimor ele fique mais inteligente com as perguntas e respostas que você faz é isso a gente até comentou sobre isso na primeira aula Se você não viu Veja a primeira aula aqui do curso a gente comentou sobre isso

então é basicamente você permite que o chat PT Aprenda com as suas conversas é isso tá bom é isso aqui outra coisa ligação compartilhada se eu clicar aqui em gerir eu já compartilhei algum chat por exemplo se eu esqueci eu falo Nossa será que eu compartilhei isso aqui será que tem alguma coisa que eu compartilhei que na verdade não poderia vai tá tudo aqui entendeu então todos os chat que você tem dúvida se compartilhou ou não vai tá aqui nesse caso eu não tenho nenhuma conversa compartilhada então ele não mostrou nenhum outra coisa exportar dados

isso aqui você consegue exportar todo o seu histórico de conversa com o chat IPT você consegue baixar vai chegar um arquivo no seu e-mail para você poder baixar esse arquivo geralmente fica em torno de 100 m é é um pouco pesado dependendo do histórico de conversa que você tem mas você consegue fazer isso tá bom e eliminar conta basicamente você consegue excluir a sua conta aqui do chat PT emcontro de dados beleza perfil de consultor a gente vai falar quando a gente tiver falando sobre chat GPT personalizado que é a nossa próxima aula a gente

vai construir um chat GPT personalizado o seu próprio GPT essa aula vai est excelente eu tenho certeza você vai gostar muito mas a gente vai voltar aqui na próxima aula aqui em apps ligados você basicamente consegue conectar o seu Google Drive então se você tem arquivos em pdfs arquivos em áudio você consegue conectar seu Google Drive aqui no chat PT para poder pegar esses arquivos lá da nuvem e trazer para ele poder analisar por exemplo você consegue conectar com Microsoft onedrive você consegue conectar aqui com o onedrive também só que de trabalho escola então vai

depender beleza e aqui na parte de segurança Eu recomendo fortemente que você ative a autenticação multifator você tem que baixar uma aplicativo que chama Authenticator no seu celular seja no iOS seja no Android você baixa esse aplicativo escaneia o QR Code Que ele vai colocar aqui para vocês e ative a autenticação multifator Beleza o 2fa para de fato para proteger a sua conta ainda mais se você tem aqui a assinatura é premium do chat PT beleza E além disso você pode terminar sua sessão em todas as contas para você de fato Ah será que eu

loguei em alguma conta que eu não lembro Será que eu conectei em algum dispositivo por exemplo na escola no trabalho que eu não lembro meu chat PT tá logado lá você pode terminar a sessão Ou seja você pode meio que sair da sua conta em todos os dispositivos beleza a partir do momento que você ativa isso aqui justamente para te manter em segurança mas galera no mais é isso essa aula foi de fato para mostrar as capacidades que o chat GPT tem então a memória as instruções personalizadas tudo isso é fundamental beleza para vocês poder

aprender fala pessoal tudo de boa seguinte vamos agora para mais um vídeo aqui da nossa série de chat GPT para iniciantes e nesse vídeo aqui a gente vai ver como você consegue criar o seu chat ept personalizado então o que que é um chat ept personalizado né antes de te responder eu quero deixar claro algumas coisas a primeira coisa que o material gratuito dessa aula tá aqui na descrição do vídeo se você ainda não acessou só clicar aqui no primeiro link da descrição para você poder pegar o material gratuito é o pdf basicamente do que

eu vou falar aqui na aula tá então você pode baixar de forma totalmente gratuita e a outra coisa que pô já tem aqui uma série de vídeos se você não sabe temos muitos vídeos aqui esse é o quinto vídeo aqui da nossa série então já tem quatro outros e se você quiser ver toda a Playlist É só tocar no card que tá aparecendo aqui em cima no Vídeo Show de bola agora sim eu posso te explicar o que que é um GPT per personalizado é basicamente um chat PT com pré instruções então ao invés de

ser um chat PT geral como a gente já viu que são todos os outros né aqui você vai ter um chat APT com instruções específicas Então você vai poder personalizar da maneira que você quiser vai poder fazer diversas alterações no seu chat ept show de bola e a gente vai fazer isso aqui agora então o que que vai acontecer ó eu vou vir aqui e vou explorar alguns gpts com vocês então vou clicar aqui em explorar gpts vamos ver a gente tem vários aqui ó gpts de escrita gpts de produtividade gpts aqui de pesquisa e

análise Olha só temos vários e vários aqui então deixa eu pegar um específico que é que é esse cara aqui ó esse cara aqui vamos ver esse copywriter GPT Então a gente tem esse cara aqui que eu vou falar o seguinte ó quero por exemplo quero que você faça um por exemplo uma copy e um anúncio tá um anúncio para um produto de cabelo show de bola para um produto de cabelo então ele vai falar o seguinte ó a procurar no meu conhecimento vamos ver vamos criar seu script aí vai perguntando tá vendo que isso

aqui não é o chat PT tradicional é um chat PT personalizado outras pessoas criaram esse cara aqui tá e tem como você criar o seu como você consegue criar o seu chat ept basicamente você vai vir aqui na barra lateral explorar gpts e vai vir aqui em criar então você vai clicar aqui em Criar e aqui sim você vai poder ter configurar todo o seu GPT show de bola personalizado aqui e o que que a gente vai criar aqui qual que vai ser o nosso GPT personalizado né basicamente a gente vai criar o nosso GPT

para poder responder perguntas sobre esse cara aqui que é basicamente o report anual da NVidia é basicamente um e tudo que aconteceu na empresa da NVidia de 2023 em termos econômicos termos financeiros enfim tem muita coisa aqui entendeu E aí eu quero que ele me ajude a responder perguntas sobre sobre esse documento entenderam então o intuito é esse então vou falar o seguinte NVIDIA e deixa eu ver ajudante com documento com report da NVidia show de bola esse vai ser aqui o nosso GPT personalizado da descrição e adiciona uma curta descrição do que faz ajuda

com informações ajuda a eh responder informações sobre o o annual o report né anual Report anual da NVidia no ano de 2023 show de bola é isso que ele faz agora as instruções O que é que esse GPT faz como se comporta o que deveria evitar fazer entendeu aqui você vai detalhar aqui a engenharia de prompt entra em Ação eu não vou fazer um prompt tão detalhado Claro porque tomaria muito tempo desse vídeo mas eu vou fazer um prompt aqui um pouco mais tranquilo então qual prompt que eu vou fazer ó vou falar o seguinte

você é o você é um analista analista da NVidia e é um dos responsáveis por tirar dúvidas sobre o report anual do ano de 2023 você tem esse documento na sua base de conhecimento e por que que eu tô falando isso porque eu vou fornecer para ele entendeu então vou fornecer para ele esse documento que eu mostrei para vocês para ele poder utilizar de contexto com Quando ele precisar então vou falar sobre isso responda responda de forma curta e Direta em parágrafos em parágrafos Vou colocar aqui ó nunca responda em tópicos nunca responda em tópicos

nunca utilize emoji nunca utilize comunicação informal sempre se refira ao ao usuário como Senhor ou senhora é basicamente isso que eu quero Beleza então ó sempre responda em parágrafos curtos de duas a três linhas cada beleza é isso aqui então esse é o nosso GPT personalizado show de bola já coloquei aqui o prompt dele e aqui eu posso ter um iniciador de conversa que é basicamente o seguinte ó Olá me tire dúvidas ó me tire dúvidas do dúvidas sobre o report anual Então já aparece aqui para eu poder clicar ó se eu clicar aqui olha

só deixa carregar se eu clicar aqui ele já vem esse aqui é o tema de conversa entendeu Então ele já coloca aqui ó olá senhor por favor me informe quais dúvidas específicas O senhor possui sobre o relatório nov 2023 e aqui eu vou fazer uma pergunta bem específica que tá na página 23 Olha só na página 23 aqui o que que eu tenho eu tenho o revenue de cada serviço então aqui por exemplo deixa eu descer aqui ó compute e networking tá aqui 15 bilhões e eu vou perguntar o seguinte qual foi o revenue de

compute e networking então ó Qual foi o revenue de computing e networking networking show de bola e aqui percebam que eu não carreguei nenhum conhecimento para ele não carreguei nenhum conhecimento vamos ver se ele vai responder Olha só no relatório anual tá 41 bilhões tá errado Vocês estão vendo aqui que tá errado por que tá errado ora na verdade Ixe Será que eu será que eu fechei ele para sempre nossa galera eu acho que eu dei uma bobeira gigantesca aqui de não ter salvado esse cara os meus gpts vamos ver ajudante com repor anual show

de bola então ele Tá salvo aqui então vocês viram que ele não funcionou muito bem né porque Claro não adicionei nenhum conhecimento então ele inventou inclusive Aqui tem uma das principais falhas dos llms hoje que a gente chama de alucinação uma coisa bônus aqui para vocês Alucinação é quando um llm um modelo de linguagem como chat GPT ele diz alguma informação com veemência que é verídica no caso aqui que é verdade mas na verdade não é então ele é um bom convencedor mas a gente tem que sempre conferir os fatos e aquele 41 bilhões ali

foi uma Alucinação desse modelo show de bola então vamos carregar esse ficheiro né Deixa eu baixar aqui o report anual da NVidia então vou baixar esse cara e vou jogar ele aqui show de bola vou jogar ele aqui vamos ver se ele vai adicionar vamos ver aqui Nasdaq show de bola já fiz aqui o upload desse arquivo Então vamos esperar carregar aqui o pdf Olha só vamos esperar carregar aqui o pdf Pera aí que aí a gente pode começar a fazer perguntas então vou fazer a mesma pergunta do revenue show de bola Olha só carregou

beleza ó lá já vou colocar aqui ó me tire dúvida sobre o report anual olá senhor a dúvida pode ser respondida com base das informações est relatório anual o documento destaca como a empresa tem sido Então tá vendo que aqui ele já traz informações do documento aqui eu vou falar o seguinte qual foi o revenue revenue por segmento poss segmento principalmente computer e como é que é o nome compute e networking deixa eu até copiar esse cara compute e networking show então apareceu aqui ó no relatório anual olha só comp working gerou é quanto que

tá aqui é que não tá aparecendo para mim deixa eu ver quanto que tá Opa deixa eu sair com minha minha câmera daqui tá 15.1 bilhões 15.1 bilhões 15.1 bilhões exatamente o que a gente perguntou segmento Graphic teve uma receita de 11.9 vamos ver aqui Graphic 11.9 então você pode ver que agora a gente tem um GPT especializado para tirar dúvida desse documento entendeu do report anual da NVidia Então olha o tanto de coisa que a gente pode fazer a gente pode inclusive fazer o seguinte ó é instruções Vou colocar aqui as instruções dele inclusive

eu posso até trocar de ordem aqui Opa deixa eu trocar esses caras aqui de ordem para colocar esses essas restrições aqui no final falar assim um pergunte eh pergunte educadamente o nome da pessoa pergunte é por exemplo como você pode ajudar responda Com base no banco de conhecimento utilizando o arquivo Nasdaq Nasdaq nvda 2023 é como referência sempre entendeu E aqui show de bola então agora a gente já coloca um passo a passo para ele poder seguir Então olha só ele tá atualizando aqui meu GPT eu posso criar esse GPT apenas para mim por exemplo

então Ó vou guardar ele aqui para poder utilizar vamos vamos ver aqui o resultado disso vamos esperar um pouco que ele já tá criando aqui ele tá guardando pra gente poder utilizar show de bola ver GPT então aqui ó vou falar o seguinte ol lá ó vamos ver vamos esperar a procurar no meu conhecimento Então vamos ver que que vai acontecer aqui ó lá como posso ajudar o senhor ou a senhora hoje quero tirar uma dúvida Quero tirar uma dúvida vamos ver aqui na verdade escrevi dúvida errado né mas não tem problema claro como posso

ajudar o senhor com essa dúvida qual por exemplo aqui eu vou fazer uma outra pergunta que tá na página 76 página 76 que é o salário do CEO né salário do co Total aqui 21 milhões coisa pouca Então vamos perguntar aqui qual o salário do CEO e aqui eu vou falar o nome dele que é esse cara aqui então deixa eu copiar ele vai colocar o CEO foi de aproximadamente 1.2 milhão e além de ser a maior parte da sua compensação então aqui a gente pode ver que 21.356 aqui ó 21.35 milhões show de bola

no caso nos prêmios de ações dele né então de fato ele acertou novamente agora eu quero mostrar para vocês um outro tipo de GPT que é um GPT que pouca gente ensina de fato sobre isso mas que ele consegue ele consegue criar ações então ele tem ações que ele pode realizar e no caso aqui a gente vai fazer utilizando apis a a gente vai comunicar com apis tá se você não sabe o que é api é basicamente api é uma sigla né um acrônimo para application programming interface então é uma interface de aplica de de

programação né de aplicação é como se fosse isso tá é basicamente um intermediador entre uma aplicação e outra tá é uma é um intermediador entre uma aplicação e outra então aqui a gente vai criar uma ação e Qual ação vai ser essa vai ser para consultar essa essa aqui que é pública tá aqui basicamente ó ela seleciona deixa eu mostrar para vocês ela seleciona aqui refeições aleatórias então ó toda vez que eu atualizo vem uma refeição aleatória aqui tá vendo Então refeição aleatória refeição aleatória toda vez vem uma refeição e eu quero que o chat

GPT utilize essa Api para poder gerar as respostas para mim como que eu vou fazer vou primeiro dar o nome aqui meu GPT é especialista especialista em refeições refeições show de bola descrição é ajuda donas de casa com refeições refeições show de bola você é um GPT personalizado que tem o único intuito de ajudar donas de casa a prepararem prepararem receitas sempre seja descontraído sempre seja descontraído e faça piadas refira-se a elas como menina ou sei lá como Geralmente eu escuto a minha avó falando com outras pessoas né menina você não vai acreditar então vou

vou deixar só menina mesmo e show de bola por exemplo né menina você ó você não não vai acreditar então é isso sabe eu vou vou dar esse exemplo aqui e aí vou falar o seguinte você possui uma ação para por exemplo buscar conhecimento da refeição você tem uma ação para buscar Olha só no caso aqui uma refeição aleatória quando quiser show de bola então é basicamente isso aqui e eu vou criar essa nova ação agora em entretanto entretanto poderar essa nova ação eu sair por que eu sair na verdade eu sair por um instante

porque a gente vai precisar desse cara aqui Actions vamos entrar nele aqui Action GPT então iniciar o chat Olha só Action GPT porque a gente vai precisar eu mostar o agora olha s osus GPT aud com report nvia não não ess cadê o será que é esse cara aqui untitle deixa eu ver acho que não não é será que eu perdi perfeito acabei aqui o meu prompt então um prompt bem simples e agora eu vou criar uma nova ação então quando eu clicar aqui olha só aparece essa parte adicionar ações que que eu tenho que

fazer Bom basicamente aqui ele me dá algumas coisas né então eu posso vir aqui em Meteorologia Jon você pode ver que aqui é um exemplo de esquema aqui no caso de esquema né pra gente poder utilizar apis para consultar o clima em algum determinado local entendeu então você consegue pegar essas informações externas e trazer pro seu GPT e nesse caso aqui a gente vai utilizar esse esse cara aqui show de bola e aí eu vou precisar de ajuda do Action GPT para ele poder gerar o esquema dessa api aqui beleza então vou falar o seguinte

ó crie para mim o esquema para o end Point o end Point é justamente esse link aqui tá bom é o link que retorna todos esses caras Tá bom então vou falar aqui para end Point que retorna os que retorna o seguinte vou copiar tudo isso aqui olha só deixa eu copiar pera aí Opa aqui beleza copiei tudo uma o esquema para o end Point no estilo Open a pera aí endp um esquema no estilo Open ai no estilo Open A tá para Point show de bola então vamos pedir para ele poder criar aqui olha

só ele já tá criando aqui pra gente poder consultar então quando ele acabar de escrever a gente vai copiar esse código e vai jogar ali dentro Então olha só vamos esperar aqui vamos esperar pera aí ele tá acabando de fazer tudo olha que massa né como que a gente consegue integrar várias coisas fazer muitas eh muitas funcionalidades né diferentes aqui dentro vamos esperar aqui deixa eu ver quero que me retorne tudo sem falar que vai até o 29 quero tudo por que que eu tô pedindo porque aqui ele meio que ficou com preguiça de escrever

tudo né e eu quero que ele escreve tudo então vou falar de novo com ele aqui então Ó eh sem abreviações contendo todas as medidas show de bola agora ele vai me retornar tudo enquanto isso que que a gente pode fazer a gente vai vir aqui é na verdade a gente podia até testar esse cara mas eu não quero testar por agora eu quero esperar que ele Gere aqui tudo para mim para poder testar a api junto com vocês Beleza então vamos esperar ele gerar aqui ó 8 9 10 11 e por aí vai até

o 29 vamos esperar ele acabar de gerar show de bola acabou de gerar aqui vou copiar esse cara e vou colar aqui a partir disso eu vou clicar em formatar vamos ver ã tá deixa eu não poss analar analisar uma especificação da Open ai válida vamos ver aqui galera depois de algum tempo eu consegui fazer isso aqui então olha só chegou toda essa parte aqui se você quiser acesso a todo todo esse esquema eu vou deixar um link aqui embaixo para um DOC para você poder baixar todo esse esquema do formato que ele tá correto

para poder utilizar API mas basicamente é você pedir para ele poder criar né um no seguindo o esquema da Open api 3.1 né ponto z0 e aí você vai falar com ele ó utilize isso aqui como referência e vai colar tudo isso que eu vou te passar entendeu aí vai dar certo então ó clicando aqui em formatar ele vai dar aqui pra gente a o método pra gente poder testar Então vou testar aqui olha só menina olha só essa receita mal verosa que eu achei para você é um ticken H diretamente da culinária paquistanesa então

ela vai já conta aqui ó entendeu olha como que a gente consegue fazer isso aqui muito legal muito muito legal né Então deixa eu voltar olha só ele já tem aqui uma ação que a gente tem a gente pode criar várias ações para ele poder eh eh como é que fala para ele poder interagir né com com outras ações com outras apis então vou clicar aqui em ver GPT Olha só pra gente poder conversar e aqui eu vou falar o seguinte Olá gostaria de uma receita gostaria de uma receita que que vai acontecer Vou permitir

que ele acesse a api então ele tá querendo acessar a api que a gente acabou de fazer Vou permitir e olha só ele falou com essa pii olha só essa receita de crock Pock Chicken baked tacos então ele já vai e conta toda a receita o modo de preparo do jeito que eu pedi para ele entendeu Ó Menina olha só tal coisa certo igual a gente tinha definido no prompt Então olha só tá tudo aqui nossa até Caraca isso aqui eu não tava esperando não isso aqui eu não tava esperando ele mandou um vídeo pra

gente colocou até uma foto aqui olha só ó o que que a gente pegou É isso que eu tô falando então tem como você personalizar bastante o seu GPT e deixar ele do jeito que você quiser com as ferramentas que você quiser show de bola consultando uma pii Claro Então galera é isso não se esqueçam o primeiro link da descrição aqui é o Mat gratuito para você poder baixar o material em PDF e nele também vai ter esse aquele esquema que eu tinha passado para vocês né então se eu vier aqui em editar GPT Olha

só e editar GPT ele vai abrir aquela aba para mim que eu tava editando então todo esse script aqui que eu falei para vocês vai estar também no pdf Aqui de baixo show de bola é clica nele que lá que você vai poder acessar toda essa parte do esquema beleza Fala pessoal tudo de boa seguinte Vamos começar agora nossa aula de chat PT para iniciantes e nessa aula eu vou te mostrar tudo que você precisa saber para poder criar e interpretar imagens utilizando o chat ept e se você não sabe o chat ept aqui eu

vou utilizar a versão 4 o dele tá bom a gente vai utilizar a versão 4 o e ela é capaz de gerar todas essas imagens É capaz também de interpretar imagens que a gente vai mandar para ele aqui hoje então pode ficar bem tranquilo que nessa aula a gente vai ver tudo o que você precisa saber sobre geração de imagens com inteligência artificial e interpretação de imagens também só que antes de continuar eu quero dar alguns avisos aqui para você o primeiro deles é que se você caiu nesse vídeo aqui de paraquedas a gente tem

uma playlist completa de chat GPT para iniciantes então eu falo sobre engenharia de prompt O que é o chat GPT como ele funciona falo também sobre como analisar documentos criar chat GPT personalizado Então já falamos muita coisa aqui é só você conferir o Card que tá passando aqui em cima agora para você show de bola outra avisa importante é que sempre o primeiro link da descrição é o material gratuito em PDF dessa aula então você vai receber aqui o material dessa aula em PDF de forma 100% gratuita no primeiro link da descrição show de bola

então vamos aqui pra tela como vocês podem ver a gente vai utilizar o GPT 4oe no primeiro vídeo aqui da nossa série de chat GPT para iniciantes Eu já falei um pouco sobre ele beleza e aqui a gente pode a gente vai ver isso aqui deixa eu traduzir para vocês poderem eh todo mundo vê aqui quem não sabe inglês quem sabe inglês para todo mundo ficar no mesmo nível Então olha só basicamente aqui a gente tem uma entrada então aqui ele fala ó uma visão em primeira pessoa de um robô digitando as seguintes entradas de

diário então você pode ver o seguinte ele tá dando um prompt um comando para ya poder gerar uma imagem e a gente vai fazer isso no final dessa aula Show de bola então aqui ó ele mostra como a gente consegue criar imagens então ele a partir dessa imagem Ele usou como contexto para poder modificar então ele falou agora eu quero que mostre por exemplo deu meio que um zoom né nessa imagem aqui de cima e aí ele falou a mesma coisa então você pode ver o seguinte a gente tem várias aplicações possíveis sabe aquelas histórias

em quadrinho que a gente tem né então você pode gerar aí e desenhos animados onde você pede uma história você pede para ele gerar de fato ali os desenhos de durante uma história né de um enfim um desenho animado infantil você tem várias e várias aplicações geração de imagens para capa de blog enfim tem muita coisa mesmo só que eu não vou ler tudo aqui Claro o link aqui desse site tá na descrição também para vocês poderem ler todos se vocês quiserem a gente vai mais pra prática e para praticar eu separei duas imagens aqui

uma imagem aqui de um cachorro e uma imagem de uma tabela porque o xpt consegue também interpretar tabelas tem alguns pequenos eh como é que eu posso falar não defeitos Mas ele tem algumas fraquezas para interpretar tabelas isso a maioria das inteligências artificiais tem e é inclusive um campo de pesquisa muito grande é na parte de identificação de entidade é nomeada que é chamado né E aqui no caso a gente tem as tabelas então a gente pode reconhecer o nome a no caso o cargo a idade se é um trabalhador remoto ou não então tem

muita coisa que a gente vai fazer aqui hoje a primeira delas é eu vou pegar a foto desse cachorro vou copiar a imagem e vou colar aqui no GPT então paste e vou perguntar para ele o que você ó o que você vê nessa imagem já vou perguntar para ele aqui tranquilo e vamos ver o que que ele vai responder pra gente olha só que você vê nessa imagem ele tá pensando e aqui ele vai responder pra gente ó tô utilizando o GPT 4oe se você não tiver o pago Provavelmente o seu vai ser o

4oin inclusive deixa eu até mudar aqui ó 4 o mini vou mudar para ele e vou mandar a mesma imagem Olha só vou pedir para regenerar a resposta utilizando o GPT 4oe que no caso é o gratuito Tá bom então vamos pedir para ele aqui na imagem vemos cachorro da raasta Boston terrier em um ambiente que parece ser um banheiro vamos ver se é verdade mesmo Boston terrier Vou pesquisar aqui no Google isso Caraca exatamente a raça então Ele identificou até a raça do cachorro Olha só cachorro tá olhando diretamente pra câmera com uma expressão

curiosa preocupada ao fundo uma porta de madeira que está visivelmente danificada com a madeira lascada em pedaço no chão então a gente pode ver que de fato ele é conseguiu reconhecer tudo né então eu vou perguntar alguma coisa para ele aqui dessa imagem por exemplo deixa eu ver é Vou perguntar o que tem atrás do cachorro né O que tem atrás do cachorro vamos ver se ele acerta o que tem atrás do cachorro vamos dar uma esperada aqui para ele poder pensar atrás do cachorro há uma porta de madeira que está bastante identificado com partes

lascadas e pedag de madeira pelo chão beleza e não estou falando da porta deixa eu ver é possível a parte de um lavatório branco é exatamente isso que eu ia falar que é isso aqui atrás que é no caso é parece que é uma pia né então ele conseguiu identificar tranquilamente então você pode ver que de fato é o chat PT ele tem essa habilidade de poder interpretar imagens a gente pode jogar aqui e ele consegue você consegue perguntar muita coisa para ela beleza muita muita coisa vou criar um novo chat e agora a gente

vai interpretar essa tabela aqui para interpretar essa tabela eu vou jogar vou fazer algumas perguntas o primeiro deles é deixa eu ver qual pergunta que eu vou fazer quem é o designer por exemplo Qual é o nome do designer vou perguntar aqui no caso o nome do designer é Eric é Jackson Eric Jackson ó o nome do designer é Eric Jackson Então beleza ele já acertou vamos ver o seguinte vou perguntar para ele vou fazer uma pergunta um pouco mais difícil que é qual a média das idades dos trabalhadores remotos por qu Qual são os

trabalhadores remotos bom 28 aqui no caso é o a Carla Stevens Eric Jackson e aqui o Jake hobs então eu vou pegar as idades dessas pessoas e vou tirar a média no caso 30 + 32 62 62 + 28 A gente vai ter 90 90 divido por 3 a gente vai ter 30 então a média das idades é 30 anos aqui vamos perguntar para ele Ó qual a média das idades dos trabalhadores remotos vamos ver se ele vai acertar E aí eu vou mostrar provavelmente uma técnica de de prompt aqui se ele não acertar no

caso aqui ele errou então você pode ver que deu 30 anos mas na verdade ele errou Por que que ele errou ó porque ele desconsiderou esse de 30 só que a média de 28 e 32 é 30 Então ele acertou só que não acertou é de fato de forma justa porque ele esqueceu desse cara então vou falar o seguinte ó vou utilizar uma técnica aqui de Chain of touch então eu vou perguntar o seguinte deixa eu criar novo chatar novo chat e colar aqui mesma imag mesma qual a média a média das idades dos trabadores

remotos um descubra quem trabalha de forma remota dois eh deixa eu ver descubra as idades desses trabalhadores três tire a média das idades quatro retorne o resultado então explicite para ele qual cadeia de pensamento que eu quero e vamos ver aqui ó Desculpe os trabalhadores de forma remota eu acho que eh que eles vão fazer isso né então ó ele ele tá carregando aqui a imagem que eu passei para ele tá vendo aqui a imagem vamos ver se ele vai acertar Eh vamos esperar um pouco aqui tá analisando deixa eu ver ó Carl Stevens Jake

hobs no caso ele não tá identificando olha só o Eric Jackson então vocês podem ver que de fato ele tem uma uma limitação para poder interpretar tabelas que é o que eu falei com vocês tem uma área de pesquisa só para isso hoje então uma área de pesquisa toda voltada para interpretação de tabelas reconhecimento de entidades nomeadas que é o que eu falei para vocês então de fato ele não identificou todos ele acertou o resultado final porque coincidentemente a média de 28 e 32 é 30 também e enfim no caso aqui a outra idade seria

30 então a média de 30 e 30 também é 30 né E aqui então deu certo só que não de forma 100% correta né então ele não acertou a gente teve algum algumas falhas só que vocês podem ver o seguinte ele acertou por exemplo qual que era o nome do designer entendeu ele acertou o nome do designer então enfim a gente consegue interpretar tabelas sim consegue interpretar imagem só que tem algumas limitações é justamente por isso que eu trouxe esse exemplo aqui para vocês porque eu quero que vocês saibam que O xat IPT é muito

bom para poder interpretar imagens interpretar e tabelas nem tanto então tem limitações Beleza tem limitações não confiem 100% no resultado que ele trouxer de interpretação de imagens e principalmente de tabelas Beleza agora o que que a gente vai fazer a gente vai gerar imagens então Eh vamos pedir aqui vou vou falar o seguinte para você gerar uma imagem é só você pedir para ele gerar então ó Gere uma imagem sobre e aqui eu falo tudo que eu quero então por exemplo um robô vou falar aqui ó um robô digitando em uma máquina de de datilografia

né datilografia uma máquina de datilografia onde a foto é em primeira pessoa como se fosse a visão do robô digitando na máquina está saindo um papel com o seguinte texto deixa eu colocar o texto aqui vou colocar é I am a Human então eu sou humano vamos ver aqui ele tá gerando então você pode ver que para você gerar uma imagem basicamente você vai falar gera uma imagem sobre e pronto ele vai gerar imagem aqui para você e tem muita coisa que a gente consegue manipular olha só ele já gerou a imagem aqui então como

se fosse um robô de tando em primeira pessoa ele colocou o texto que eu queria aqui então show de bola agora eu vou falar o seguinte para ele olha só eu vou copiar isso aqui vou copiar vou criar um novo chat e vou colocar isso aqui no final ó ar19 que que é esse é dois traços né dois iens ar 169 a r significa aspect ratio que é como se fosse a dimensão da imagem Então quero que a dimensão seja 16x 9 por quê Porque ela vai vir naquele formato meio que de capa entendeu de

YouTube de thumbnail de YouTube pode ser uma capa de blog também então ele vai vir nesse formato então vamos esperar ele gerar aqui olha só deixa ele acabar de gerar e vamos esperar realmente demora um pouco tá demora um pouco e até uma curiosidade para vocês enquanto gera é que o modelo por trás que gera imagens aqui do chat PT é chamado de Dolly esse modelo aqui ó Doll beleza D 3 Então esse é o nome do modelo de fato que gera as imagens show de bola então uma curiosidade aí para vocês então ele já

acabou de gerar Olha só pó eu tive que pedir para ele gerar outra imagem porque enfim deu algum erro na outra eu só escrevi de novo promp de Criei um novo chat e ele gerou aqui e você pode ver que ele gerou no formato que eu queria Então olha só no formato que eu queria o robô digitando aqui a frase que eu pedi então de fato a gente tem muitas e muitas possibilidades aqui tá bom então foi no formato é muito bom vocês saberem esses termos tá bom Por exemplo esse aqui é muito bom porque

eu vou pedir uma outra imagem para ele então olha só vou pedir uma outra imagem só que agora uma imagem diferente então vou falar o seguinte ó é no caso aqui vamos supor que eu sou uma nutricionista e eu quero fazer algum post nos Stories do meu Instagram sobre alimentação saudável então ó uma foto de um prato de comida repleto de saladas arroz feijão carne realmente um prato colorido e saudável ao lado da mesa cujos deixa eu colocar aqui cujos é pratos e talheres são lindos temos uma bela e como é que fala um belo

jarro né um belo jarro de suco de laranja um belo jarro de suco de laranja show de bola vou falar isso aqui para ele só que agora eu vou colocar o aspect ratio 9 por 16 porque que é o formato dos Stories Então vamos esperar aqui um pouco ele tá gerando aqui de novo a imagem é só É de fato só a gente aguardar que ele vai gerar uma imagem aqui muito boa e dá pra gente utilizar em muitas aplicações como eu tô falando aqui com vocês então capa de de posts e dá para você

utilizar por exemplo fazer algum quadrinho de fato mesmo né um desenho animado Inclusive eu quero fazer esse teste aqui com vocês do quadrinho animado né olha só ele acabou de gerar aqui então você pode ver o prato de comida aqui o suco de laranja né com jarro os talheres bonitos então isso aqui já tá no formato de Story para poder postar é muito bom é muito bom utilizar isso aqui vamos fazer agora então para finalizar o quadrinho animado então vou fazer o seguinte ó Gere uma imagem sobre então imagine um quadrinho animado onde o personagem

principal é um pesquisador em ia característica ner Vou colocar aqui n características nerd aí eu vou deixar que ele se vire para poder criar inclusive isso aqui não é uma boa prática de prompt tá bom não é uma boa prática de prompt mas pra gente ser um pouco mais rápido vou colocar característica nerd e seu amigo é um sei lá é um bodybuilder Olha só um bodybuilder o desenho deve ser Dev retratar uma cena onde o pesquisador e seu amigo se encontram na academia não deve haver texto algum lembre-se de que é para uma um

quadrinho animado infantil Então vou pedir para ele gerar aqui quadrinho animado infantil aí tem o pesquisador de a tem o amigo dele que é bodybuilder se encontrando na academia vamos pedir aqui para ele gerar ele tá carregando que aí a gente vai poder A partir dessa imagem que ele gerar eu vou pedir variações de outras cenas entendeu E ele vai poder trazer essas outras cenas para mim essas outras variações Então olha só quadrinho animado infantil tá aqui o pesquisador o amigo porque que é bodybuilder agora esses mesmos dois personagens se encontram deixa eu ver se

encontram no laboratório do pesquisador faça uma cena onde o sei lá o bodybuilder esteja espantado com a nova descoberta do pesquisador Então vou pedir para ele gerar aqui então você pode ver que a gente pode pedir para ele gerando essas histórias gerando essas imagens conforme uma determinada Linha do Tempo alguma coisa nesse sentido né então a gente começou aqui com os dois na academia agora os dois vão estar no laboratório do pesquisador então ele vai gerar aqui pra gente vamos só esperar um pouco mesmo e note que eu coloquei esses mesmos dois personagens então ele

tem o contexto de que a gente quer utilizar esse mesmo dois caras aqui beleza Olha só olha como que a gente conseguiu gerar essas coisas né então a gente começou aqui com bodybuilder com pesquisador de a eles na academia aí a gente poderia colocar se você quisesse fazer um quadrinho animado algum texto ali do lado e contando essa história aí depois você pede uma outra cena e ele gera essa outra cena aqui para você com os mesmos dois personagens então é muito amplo o o a Gama de possibilidades que a gente a gente tem aqui

show de bola e galera o que eu queria falar para vocês sobre gerar imagens era praticamente isso tá bom tem muitas aplicações o que o que limita de fato é a é a criatividade que você tem para poder escrever esses prompts porque o quanto mais específico você for quanto mais criativo você for e você pode especificar eu quero fotos realistas eu quero fotos é tiradas por uma câmera profissional entendeu por uma câmera antiga você pode especificar de fato tudo que você quer ali na imagem e o chat PT vai gerar para você você fala pessoal

tudo de boa seguinte Vamos começar agora mais um vídeo aqui no canal e nesse vídeo A gente vai ver como a gente pode utilizar o chat GPT para poder analisar dados só que não da maneira tradicional vou te dar algumas dicas muito boas para você poder analisar de uma melhor forma o seus dados utilizando o chat ept e já a primeira coisa que eu quero falar para você é a seguinte se você não sabe a gente tem uma playlist completa aqui no canal só sobre chat GPT mas não daquela forma básica que vocês estão acostumados

a gente fala sobre o que é o chat gp T como criar gpts personalizados prompting e muita muita coisa o Card tá aparecendo aqui agora para você poder conferir a Playlist completa Show de bola e o primeiro link aqui da descrição é o material em PDF dessa aula então essa aula tem um material gratuito em PDF que você pode baixar só tocar aqui no primeiro link da descrição então bom antes de começar aqui a analisar os dados de fato eu já quero tirar algumas coisas que muita gente tem na cabeça muita gente pensa o seguinte

pô ano agora que o chat PT consegue analisar dados Será que é o fim dos profissionais de dados né e para quem não sabe eu sou um profissional de dados então eu atuo como cientista de dados já atuei mais de 2 anos como freelancer analista de dados então sobre essa parte de dados eu tenho bastante experiência eu posso falar para vocês uma coisa e eu não vou ser hipócrita de falar que por exemplo o chat PT faz análises ruins porque não faz só que uma coisa é muito interessante ele já faz um trabalho de um

Júnior tá então um Sênior que consegue manipular essa ferramenta muito bem ele já faz o trabalho de um Júnior Então de fato provavelmente as vagas de Júnior vão sumir um pouco que é o que já tá acontecendo hoje a gente vê mais vagas de sor no mercado por essa ferramenta tem uma capacidade muito boa de analisar dados só que precisa dos Comandos corretos então por exemplo o seu gestor que não sabe o que é um outlier ele não vai conseguir por exemplo chegar aqui e falar ó faz uma análise de dados mas desconsidere os outliers

por exemplo utilizando ali o método dos quartil né Então pegando o terceiro quartil menos o primeiro quartil fazendo multiplicando ali pelo por 1.5 né para poder verificar os ranges dos outliers se você não sabe se você não estudou estatística Provavelmente você nem entendeu o que eu falei aqui agora e é justamente esse o meu ponto quem não entende de fato como fazer esses tratamentos de dados um pouco mais complexos ainda eh não vai conseguir tipo substituir 100% no trabalho de um analista de dados bom entendeu e geralmente é a gente tá falando aí do pessoal

mais pleno ou Senior Então esse cargo né um pouco mais alto eu acho que ainda tá longe de ser substituído mas talvez um Júnior o chat de PT né com Senior utilizando Eu acho que já substitui sim um Júnior o que não significa também que as vagas de Júnior vão sumir e a gente ainda vê vagas de Júnior por aí então sempre vai ter espaço Mas eu acho que com essa com essa nova habilidade com essa nova metodologia que o chat PT tem de analisar dados eu acho que pode vir a reduzir um pouco show

de bola então era praticamente isso que eu tinha para falar para vocês só que aqui tem uma coisa muito interessante hoje a gente vai analisar esse esses dados aqui a gente vai analisar dados de supermercados de vendas de supermercados então basicamente aqui eu tô no site do kegle tá esse site tá na descrição do vídeo também para você poder chegar aqui baixar os dados e basicamente aqui a gente tem informação por exemplo da nota fiscal a gente tem informação aqui é de qual que é a filial a cidade e o tipo aqui de de cliente

né no caso se é o membro se é normal a gente tem informação de gênero aqui no caso é homem e mulher a gente tem informação da linha do produto o preço unitário a entidade enfim a gente tem várias e várias coisas show de bola que é de fato uma base de dados de vendas tradicional pra gente poder analisar e eu quero analisar junto com você então vou falar o seguinte quero que você me ajude a analisar dados Então já quero fazer o seguinte já mandei para ele aqui e olha só o seguinte eu vou

enviar para ele aqui o csv então eu baixei isso aqui desse site tá bom esse csv esse arquivo eu cliquei aqui em download e cliquei aqui em download s Zip beleza ele vai pedir para você poder fazer uma conta quando você fizer a conta só clicar aqui em download você vai baixar esses dados show de bola então Ó vou mandar aqui para ele vou mandar aqui para ele esses dados vamos ver o que que ele vai fazer né A primeira coisa sem eu pedir nada só falei que eu quero analisar os dados vamos ver o

que que ele vai retornar aqui pra gente Então olha só tá analisando aqui mandou pra gente as primeiras cinco linhas tá então você pode ver aqui ó a filial a cidade o tipo de cliente o gênero tudo aquilo que a gente já viu Então tem tudo aqui ó e ele já fornece tudo pra gente eh falando o que que é né Então olha só quero uma análise detalhada sobre todos os dados e aqui eu vou fazer algumas especificações que um profissional de dados geralmente faz tá Então olha só Primeiro de tudo o que que eu

vou fazer quero que você faça uma análise dos dados em si e aqui eu vou colocar quantidade de linhas quantidade de linhas eh quantidade de colunas que no caso é a dimensão da tabela então eu posso resumir isso tudo para dimensões da tabela Tá bom a gente pode fazer isso outra coisa que eu gosto de ver bastante quantidade de de valores nulos quantidade de valores nulos é muito importante a gente ver isso aqui e eu gosto de ver também quando eu tô fazendo essa análise um pouco menos detalhada né olhando pro geral pro todo eu

gosto de ver aqui também quantidade de valores únicos por eh por coluna pra gente poder saber ah por exemplo quantos quantidad de valores únicos no caso se a gente analisasse esse esse essa informação paraa cidade a gente saberia quantas cidades a gente tem no total né quantas cidades diferentes a gente tem no total então basicamente isso depois que ele fizer essa análise o que que eu quero que ele faça eu quero que você faça uma análise análise Opa análise tá difícil e aqui eu vou colocar o seguinte 2.1 univariado 2.2 bivariada 2.3 multivariada correlações entre

variáveis e mapa de calor tá isso aqui vai ser importante pra gente também depois que ele fizer tudo isso eu quero que ele faça o seguinte um relatório completo sobre vendas e utilize um relatório completo sobre vendas Tá show de bola focado em performance para um gestor poder tomar decisões decisões estratégicas e aqui no quarto eu vou falar o seguinte utilize algum algoritmo de machine learning para poder por exemplo eh fazer projeções de vendas Então olha essa essa metodologia de análise que eu tô fazendo aqui né isso aqui provavelmente alguém que não é técnico não

saberia nem pedir é isso isso que eu tô falando entendeu então aqui a gente tem de fato é análise dos dados em si né Então as dimensões da tabela quantidade de valores nulos já começa por aí pra gente poder entender os dados e aqui ele tá utilizando uma biblioteca do Python se você não conhece essa biblioteca chama pandas você pode ver que ele importou essa biblioteca aqui e é geralmente a biblioteca a gente como profissional de dados utiliza no dia a dia tá bom então você consegue ver que ele utiliza aqui vários comandos dessa biblioteca

pandas e ele retornou que pra gente olha só a tabela contém 1000 linhas e 17 colunas show de bola não H valores nulos na coluna anál de valores únicos por coluna revela que inv voad tem 1000 valores únicos ou seja se tem 1000 valores únicos aqui nesse dessa coluna e a gente tem 1000 linhas significa que todas as linhas tem um valor diferente então é o identificador único show de bola aqui Branch City customer Type é gender e product Line payment são coluna com valores categóricos limitados então todas essas colunas aqui são colunas categóricas ele

coloca aqui que unit Price o valor da a taxa de 5% Total tudo isso são colunas e numéricas tá que ele tá falando aqui com valores contínuos e rating possui 61 valores únicos então o que que é o rating vamos olhar aqui deixa eu ver se eu encontro essa coluna deixa eu colocar aqui ó select All Vamos tentar encontrar o rating aqui deixa eu ver o que que é taxa ã Cadê rating aqui ó ah então é avaliação no caso que a pessoa deu tem 61 valores únicos tá bom é um é uma quantidade aceitável

aqui pra gente poder analisar e aqui a gente tem de fato a parte do da análise em si Então olha só aqui a gente vai ter a análise univariada que a gente consegue ver ó se eu clicar aqui em expandir a gente consegue ver essa análise Então olha só bran a gente consegue ver que a gente tem 300 linhas né com a Branch a um pouco mais de 300 e Branch B tem menos Branch c tem menos cidade a gente consegue analisar as cidades que mais aparecem também no caso que mais vendeu né em termo

de quantidade de vendas não em valor de vendas aqui a gente tem a o tipo né do cliente o gênero aqui a gente tem a linha de produto a o método de pagamento então a gente consegue ver que esse método e Wallet foi o mais utilizado para poder pagar o segundo foi dinheiro o terceiro aqui foi cartão de crédito então já é uma análise que a gente consegue ver aqui a gente tem um gráfico que a gente chama de gráfico de um histograma tá bom esse histograma ele fala o seguinte vamos pegar aqui olha só

distribuição do total né o total aqui no caso Olha só vamos vamos chegar aqui um pouco aqui tem a descrição bem certinha pra gente poder ver então Branch Cadê o total aqui ó Total aqui show de bola o total é o preço total incluindo a taxa Beleza então esse aqui no caso é é o que significa esse essa coluna total e aqui a gente consegue ver que o seguinte a maioria a maioria do do total né no caso do preço total ela tá abaixo aqui de 200 na verdade não é de fato olher a maioria

a maioria deveria ser mais que 50% né mas a gente consegue ver um pico aqui tá vendo no começo da distribuição essa é uma distribuição que a gente chama de assimétrica então a gente consegue ver que grande parte dos valores se concentram aqui abaixo de 200 no total tá bom na verdade abaixo de 400 e E aí são poucos de fato são poucos as transações que o valor total tá acima de 400 a gente consegue ver que diminui bastante show de bola e a mesma coisa aqui pro Gross income eh pro resto a gente consegue

ver que tem uma distribuição é bem uniforme aqui do preço a distribuição uniforme também aqui aqui do rating eh no caso da avaliação né Então essa é uma parte da análise que a gente tem aqui e aqui análise univariada das categóricas a gente vê o seguinte tem três filiais com uma distribuição semelhante entre elas e ele faz toda a análise detalhada aqui análise bivariada agora vamos ver o que que ele arrumou ó aqui no caso provavelmente ele colocou algum algum erro deu algum erro aqui deixa eu ver ã is Infinity que que ele fez não

entendi o que que ele fez eu só sei que deu erro aqui na análise a gente pode voltar para ver isso depois mas olha só esse mapa de calor das correlações que eu pedi para ele fazer fala o seguinte a gente vê que unit Price aqui ó com por exemplo vamos pegar unit Price com total é 0.63 é é como se fosse um pouco mais correlacionado entendeu o que que significa isso aqui quanto mais próximo de um mais correlacionado um tá do outro basicamente é o seguinte eh o total se ele cresce o unit Price

cresce também quando isso tá perto de um e quando tá perto de men-1 quando um cresce o outro diminui entendeu Então se a gente dar uma olhada aqui em alguma muito negativa a gente não tem nenhuma muito negativa a gente pode ver aqui que tem uma correlação de -0.01 e quanto mais próximo de zero significa que basicamente uma não interfere tanto assim na outra tá bom eh olha só a gente tem uma uma correlação até alta aqui da quantidade com o total quantidade com a taxa 5% então o que que significa quanto maior a quantidade

ali no caso a quantidade de itens provavelmente né Então vamos até dar uma olhada para não falar besteira aqui a quantidade tá descrita aqui cadê Aqui ó quantidade número de produtos comprados pelo consumidor Beleza então quanto maior a quantidade de produtos é certo a gente falar que maior vai ser o preço total só que nem sempre por isso que não tá um perfeito aqui por a gente pode comprar um produto muito caro ou por exemplo cinco produtos baratinhos que não vai dar o valor desse produto muito caro Então nem sempre a quantidade ela vai ser

de fato ali é uma maior quantidade Vai representar tá o maior valor necessariamente por isso que não deu um entendeu então a gente consegue fazer essa análise bem mais detalhada muito bem detalhada quando a gente faz essa essas análises um pouco mais complexas né Então olha só Aí você pode estar perguntando Nossa ano o total por exemplo com a taxa de 5% e o total com Gross income deu uma correlação perfeita né deu igual a um e deu igual a um por quê Porque o total e essa taxa de 5% aqui que que significa significa

que a gente tá multiplicando esse cara no caso por e por uma taxa né a gente tá pegando o valor de 5% dele entendeu então aqui você pode ver 5% de taxa pro da compra né do Consumidor então isso aqui tá relacionado Olha só no caso a gente tem aqui 58 P 9715 deixa eu abrir aqui a calculadora tô abrindo aqui a calculadora para poder calcular isso aqui junto com vocês então 548 não sei se tá aparecendo na tela para vocês tá eh 97 15 no caso aqui o total o valor da coluna total e

vou multiplicar isso aqui por 0,05 no caso 5% e dá realmente eh esse valor então o que que acontece galera a gente pega esse valor do total e multiplica por 5% logo sempre vai ser correlacionado entendeu se o valor total aumentar o outro também vai aumentar porque a gente tá multiplicando por 0.05 é meio que é uma função de primeiro grau tá bom para quem aí já é um pouco mais técnico a correlação vai dar realmente igual a um é o que a gente já tava esperando e aí ele vem pra análise multivariada correlação que

foi o que a gente viu ali é e no final Olha só um relatório focado em vendas que foi justamente o que eu pedi ele fala o seguinte a linha de food and beverages lidera com 56.000 seguida por Sports and Travel por 55.000 e Electronic accessories por 54.000 show de bola é basicamente isso que ele mostra aqui pra gente então pensa um gestor vendo isso ele fala o seguinte nossa então eu posso focar mais na parte de comida e na parte de esporte e viagem né Porque pô são os dois ali as duas linhas de

produto que mais tá dando retorno para mim financeiro vendas por filial as a melhor filial foi AC liderando com 11 110.000 em Venda seguida pela filial a com 06.000 e a b com $16.000 também Beleza tem aqui a venda por cidade quantidade vendida por linha de produto Então olha só o que que eu falei embora a Eletronic a os acessórios eletrônicos né tenham sido terceira posição aqui na quantidade de vendas né quantidade de de produtos ele foi o primeiro 971 entendeu então de fato a gente não tem uma correlação aí perfeita tá eh tem a

venda também por por tipo de cliente né então os membros eles gastam mais com a gente 164.000 e basicamente isso que tá acontecendo aqui agora a parte de projeção de vendas a gente consegue por exemplo fazer qual que vai ser Ah qual que é a Projeção de venda no próximo mês só que de fato aqui o chat GPT não vai conseguir ajudar a gente com isso show de bola Então galera basicamente era isso aqui que eu queria mostrar para vocês a gente pode fazer muitas e muitas coisas aqui utilizando chat APT mais uma análise mais

complexa mesmo a gente tem que fornecer prompts específicos Então esse prompt aqui que vocês viram eu vou tá deixando ele também na descrição aqui do vídeo para você poder utilizar só que varia também então por exemplo aqui eu falei que é um relatório com focado em vendas né se o seu Caso não for for focado em outra coisa você adapta o prompt também aqui é um prompt bem simples tá muito muito simples não tem nada aqui de de fato complexo mas já ajudou o modelo a poder identificar alguns padrões a gente viu isso né então

a gente consegue tirar muitas e muitas informações aqui entendeu então é isso se você gostou desse vídeo aqui deixa o like se você não é inscrito se inscreva no canal também E lembrando que o primeiro link da descrição é o material em PDF gratuito para você poder baixar show de bola então é isso tamos junto e até o próximo vídeo