Estas técnicas avançadas vão além dos modelos para ajudá-lo a gerenciar a complexidade, melhorar a confiabilidade e aprimorar o poder de raciocínio dos grandes modelos de linguagem. Elas são especialmente úteis em tarefas profissionais, técnicas e de múltiplos passos.
Incentiva o modelo a mostrar seu raciocínio, pedindo que ele pense passo a passo. Ideal para matemática, lógica e resolução de problemas estruturados.
Refina uma resposta em etapas com base em feedback ou critérios de acompanhamento. Útil para polir rascunhos, melhorar a precisão ou alinhar com objetivos específicos.
Gera múltiplos caminhos de raciocínio e seleciona a resposta mais comum, reduzindo o risco de alucinação em tarefas factuais ou analíticas.
Testa a robustez do modelo desafiando intencionalmente suposições ou injetando contra-argumentos. Ajuda a garantir saídas de alta integridade.
Constrói representações abstratas de tarefas a partir de múltiplos prompts para aplicá-las em desafios semelhantes. Útil em pesquisa e experimentação.
Alterna entre múltiplos papéis ou perspectivas em uma única sequência de prompt para uma saída em camadas (por exemplo, ideação + crítica + polimento final).
Instrui o modelo a avaliar ou classificar sua própria saída em termos de qualidade ou precisão. Pode ajudar a guiar ciclos de melhoria iterativa.
Instrui o modelo a citar fontes ou extrair de materiais específicos (como documentos carregados ou URLs), alinhando os resultados com fatos.