Pode parecer que a IA “entende” o que você diz — mas sejamos honestos: ela não tem ideia do que está acontecendo no sentido humano da coisa. O que ela faz, com maestria, é reconhecer padrões linguísticos e responder com base em estatísticas. Isso é magia? Não. É matemática aplicada com muito (muito!) texto.

O básico da mágica

Quando você digita algo como:

"Crie um resumo deste texto..."

A IA não suspira, pega um café e começa a refletir profundamente. Ela:

• Analisa as palavras que você usou,
• Deduz o tom (sério? engraçado? passivo-agressivo?),
• E busca em sua vastíssima memória estatística o que geralmente vem depois de uma frase como essa.

Ela já viu esse pedido (ou variações dele) milhões de vezes. Ela não “sabe” o que um resumo é, mas sabe o que um resumo “parece” baseado nos exemplos que viu. Então ela faz... uma previsão.

Tokens: as "peças" da linguagem, ou "contexto"

A IA não vê palavras do jeito que você vê. Ela transforma tudo em tokens — as menores unidades com significado útil para o modelo.

Exemplos:

• “banana” pode ser 1 token (vitamina natural!)
• “extraordinária” pode virar 2 ou 3 tokens (porque claro, por que simplificar se podemos tokenizar?)

Essa divisão é parte do segredo da eficiência. Com tokens, o modelo calcula melhor probabilidades do que vem antes ou depois — como quem monta um quebra-cabeça usando estatísticas ao invés da imagem da caixa. Saiba mais sobre tokens aqui

Modelos modernos (como GPT-4o ou Claude 3) têm uma memória de contexto impressionante. Eles podem lidar com milhares de tokens ao mesmo tempo, o que permite:

• Entender referências feitas várias mensagens atrás
• Manter o fio da meada em longas conversas
• Resumir documentos de 20 páginas sem entrar em pânico

Mas — e sempre tem um “mas” — existe um limite. Quando esse contexto estoura, a IA simplesmente “esquece” partes anteriores da conversa. Tipo aquela pessoa que concorda com tudo, mas não lembra o que você falou há 10 minutos.

Quanto mais claro, melhor

Se você quer que a IA brilhe (ou pelo menos não responda coisas sem sentido), ajude-a com:

• Clareza: frases curtas e diretas funcionam melhor.
• Exemplos: mostre o que você quer, em vez de só dizer.
• Formatos e objetivos: diga o que espera ver no final.

Esse é o coração do tal do Prompt Engineering — que é basicamente aprender a pedir bem. Pedir com classe. Pedir com propósito. Pedir como se você soubesse que está falando com um papagaio estatístico superdotado. Quanto mais você trata a IA como um estagiário bem-intencionado e um pouco literal, mais produtiva (e divertida) a relação se torna.