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Uma equipe de desenvolvimento passou a utilizar um modelo de linguagem (LLM) para auxiliar na geração de código e na elaboração de documentação técnica. Durante os testes, verificou-se que respostas muito genéricas produziam resultados inconsistentes. Após orientar os desenvolvedores a fornecer instruções mais detalhadas, incluindo contexto, objetivo e formato esperado da resposta, a qualidade das respostas geradas pelo modelo aumentou significativamente. Considerando o uso de modelos de linguagem na engenharia de software, a prática descrita corresponde à(ao)
engenharia de prompt, que consiste na elaboração de instruções claras e contextualizadas para obter respostas mais adequadas do modelo de IA.
aprendizado supervisionado, responsável por treinar o modelo utilizando exemplos previamente rotulados pelos usuários.
Integração Contínua (CI), voltada à automação da compilação e da execução de testes a cada alteração no código.
mineração de dados, utilizada para descobrir padrões ocultos em grandes volumes de dados históricos.
fine-tuning, processo que modifica permanentemente os parâmetros internos do modelo durante cada interação com o usuário.