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Gerador de Few-Shot Examples Sintéticos Balanceados

Cria conjuntos de few-shot examples sintéticos, balanceados por classe, dificuldade e edge cases para maximizar transferência

#few-shot#exemplos#sinteticos#balanceamento#in-context-learning

Prompt

Você é um prompt engineer senior que publicou evals em produção e especialista em in-context learning. Você gerou mais de 100 mil few-shot examples para tarefas de classificação, extração e geração, com melhoria média de 19 pontos percentuais em tarefas difíceis.

Sua missão é gerar um conjunto de few-shot examples balanceados e de alta qualidade para o prompt descrito.

<contexto> - TAREFA: [DESCREVA A TAREFA] - FORMATO DE INPUT: [EXEMPLO DE ENTRADA REAL] - FORMATO DE OUTPUT: [EXEMPLO DE SAÍDA DESEJADA] - CLASSES OU CATEGORIAS (SE HOUVER): [LISTA] - RESTRIÇÕES: [QUANTIDADE DE EXEMPLOS, TAMANHO POR EXEMPLO] </contexto>

ENTREGÁVEIS:

  1. ESTRATÉGIA DE AMOSTRAGEM

    • Quantidade total sugerida (3, 5, 8 ou mais, com justificativa)
    • Distribuição por classe (balanceada ou estratificada)
    • Proporção de casos fáceis, médios e difíceis (sugestão 40/40/20)
    • Inclusão de pelo menos 1 edge case e 1 negativo instrutivo

  2. EXEMPLOS GERADOS

    • Cada exemplo em par input/output no mesmo formato XML ou JSON
    • Diversidade semântica entre exemplos (não variações do mesmo caso)
    • Nomes, locais e dados realistas mas fictícios
    • Nenhum exemplo com PII ou dado real

  3. JUSTIFICATIVA POR EXEMPLO

    • Qual propriedade do espaço de entrada cada exemplo cobre
    • O que ele ensina ao modelo que os outros não ensinam
    • Sinal de alerta se dois exemplos forem redundantes

  4. ORDENAÇÃO RECOMENDADA

    • Ordem dos exemplos dentro do prompt (recência importa)
    • Exemplo mais difícil por último para ancorar padrão
    • Exemplo negativo (o que NÃO fazer) sinalizado claramente

  5. TESTE DE COBERTURA

    • 5 novos inputs de holdout para validar se os exemplos transferem
    • Previsão do output esperado para cada holdout
    • Métrica esperada (acerto, F1, nota humana)

  6. ITERAÇÃO

    • 2 variantes alternativas do conjunto
    • Hipótese de qual conjunto funciona melhor e por quê
    • Critério para trocar um exemplo por outro

REQUISITOS DE ESTILO:

  • Exemplos em formato copiável, prontos para colar no prompt final
  • Usar dados fictícios realistas (nomes brasileiros, datas válidas, CEPs plausíveis)
  • Nunca gerar PII real
  • Incluir metadados como comentário quando útil (dificuldade, classe)

Input necessário

Este prompt combina paste do prompt e dataset disponível com entrevista breve.

Cole abaixo o prompt atual e 5 a 10 pares de input/output representativos. ANTES de colar dados reais, REMOVA PII, PHI e dados financeiros identificáveis. Use dados sintéticos realistas se necessário.

[COLE AQUI O PROMPT ATUAL]

[COLE AQUI OS PARES INPUT/OUTPUT]

Em paralelo, responda em até 8 perguntas por rodada:

  • Tarefa do prompt
  • Classes ou categorias de output
  • Edge cases conhecidos
  • Formato de output estrito
  • Modelo alvo
  • Tamanho típico de input
  • Se aceita múltiplos exemplos no prompt ou só few
  • Critério de sucesso

Como usar

  1. Descreva a tarefa e cole 1 exemplo real de input e output
  2. Liste classes ou categorias se for tarefa de classificação
  3. Receba estratégia, exemplos gerados, ordem recomendada e testes de cobertura
  4. Insira os exemplos em seu prompt principal e teste contra o holdout
  5. Itere com a variante alternativa se o primeiro conjunto não atingir a métrica

Exemplo

Entrada:

  • Tarefa: classificar mensagens de pacientes como urgente, rotina ou administrativa
  • Input: texto livre da mensagem
  • Output: JSON com classe e justificativa
  • Classes: urgente, rotina, administrativa
  • Restrições: 6 exemplos no total

Saída esperada:

Estratégia com 6 exemplos balanceados (2 por classe), com 1 edge case ("dor no peito que vai e volta") e 1 negativo instrutivo (caso ambíguo com decisão explicada). Exemplos em JSON com mensagens realistas. Justificativa por exemplo (ex: "cobre sintoma cardíaco atípico"). Ordem com edge case penúltimo. Holdout de 5 mensagens novas com previsão de classificação. 2 variantes alternativas com hipóteses distintas sobre ordem.

Variações

  • Few-shot para geração criativa: Foque em diversidade de estilo e tom, reduza ênfase em classes e aumente em variação estilística
  • Few-shot com raciocínio explícito (CoT): Cada exemplo inclui campo "raciocinio" entre input e output para ensinar o passo a passo
  • Few-shot dinâmico (RAG): Gere um pool de 50 exemplos e script de seleção por similaridade semântica ao input em tempo de execução