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A procura por uma nova disciplina eletiva da graduação do Insper confirma o interesse pelos modelos de linguagem de grande escala (LLMs), popularizados por ferramentas como ChatGPT, Gemini e Llama e sacudidos pela apresentação do DeepSeek, no dia 20 de janeiro.

 

Oferecida pela primeira vez, no primeiro semestre de 2025, LLM: Prompts and Application teve três candidatos por vaga. A demanda não é infundada. Os alunos terminarão o curso habilitados a aplicar as principais ferramentas de inteligência artificial (IA) e, por meio delas, extrair os melhores resultados possíveis na sua atividade profissional.

 

Outra peculiaridade é que a matrícula é aberta para estudantes de quaisquer cursos, portanto, as turmas contarão com graduandos da Administração, da Ciência da Computação, do Direito, da Economia e das Engenharias. Isso vai proporcionar uma experiência enriquecedora aos alunos, que aplicarão os conhecimentos em equipes multidisciplinares em atividades práticas e estudos de casos, tal qual ocorre no mercado de trabalho. Alunos de fora do Brasil também puderam se matricular, porque as aulas serão em inglês.

 

O professor Fabio de Miranda, coordenador do curso de Ciência da Computação do Insper, lembra que, durante o lançamento do ChatGPT, algumas pessoas presumiram o desenvolvimento imediato de LLMs absurdamente inteligentes. “Por um instante, se considerou que os sistemas ficariam tão bons que você poderia fazer uma pergunta de qualquer jeito e conseguir a resposta”, diz Miranda. Mas logo ficou claro que a utilidade dessas ferramentas de IA dependeria de planejamento. Essa necessidade deu origem a duas frentes de trabalho principais, que serão abordadas pela nova disciplina eletiva: a engenharia de prompt e a arquitetura de agentes.

 

Quando o usuário interage com a ferramenta, a forma como ele faz perguntas e passa instruções por texto ou outra linguagem natural (os prompts) ajuda a refinar o resultado da pesquisa. Esse processo ficou conhecido como engenharia de prompt (embora não seja uma atividade essencialmente de engenheiros). Segundo Miranda, a experiência mais notável veio da Universidade Vanderbilt, nos Estados Unidos, pioneira na criação de uma disciplina de engenharia de prompts para cursos de pós-graduação. “Essa decisão ajudou a tornar a engenharia de prompt uma área de conhecimento respeitável”, afirma.

 

A outra grande frente, de arquitetura de agentes, ajuda a consolidar pontos de vista distintos obtidos nas ferramentas de LLM, orientando as perguntas de acordo com o tipo de especialista – uma decisão que envolve um médico e um preparador físico, por exemplo. Além de fazer um prompt para cada especialista, considera-se também uma pergunta feita por um arbitrador. Essa arquitetura de agentes, que tenta separar os papéis e os perfis de quem está dando as respostas, tornou-se popular no mundo corporativo.

 

Com essa linha de agentes, conecta-se ainda o Retrieval-Augmented Generation (RAG), ou geração aumentada de recuperação. É um processo de otimização dos resultados por meio da alimentação prévia da IA com informações confiáveis. “As implantações bem-sucedidas de LLM, chatbots e sistemas de IA que geram certo auxílio conseguem colocar um agente com papel de conciliador ou verificador”, diz Miranda. “Assim, em cima dessa IA treinada, que não é à prova de falha, tenta-se impor algum controle maior em busca de uma garantia do melhor resultado.”

 

Passado o deslumbramento com a capacidade de raciocínio das ferramentas de LLM, o salto de produtividade será dado mesmo por quem souber usar as dezenas de produtos de IA. Esse é o objetivo da disciplina LLM: Prompts and Application ao abordar a resolução de problemas aplicados com IA tanto com a engenharia de prompt como o sistema com agentes. Serão usadas as ferramentas de chat, de geração de vídeo, imagem e voz e de transcrição. “Mesmo sem experiência ou conhecimento técnico, o aluno vai conseguir programar com assistência dessas ferramentas”, garante o professor Diego Soler, especialista em IA e robótica, que vai ministrar a disciplina.

 

Soler acredita que a oportunidade de negócios e o receio pelo uso da IA andam lado a lado. Os alunos podem ter medo de serem mal avaliados pela adoção das ferramentas, e os professores temem prejudicar o ensino por causa da utilização exagerada em sala de aula. “A nossa ideia com essa disciplina foi exatamente ensinar, na prática, a usar a tecnologia e ensinar de uma forma mais correta e inteligente”, diz Soler. “Estou animado com a primeira turma, porque à medida que formos trabalhando em conjunto os alunos poderão me ajudar a desenvolver o curso. É uma oportunidade que não se encontra em tantas universidades.”

 

Até o ano passado, os conteúdos de LLM: Prompts and Application eram tratados na disciplina Natural Language Processing (NLP). No entanto, a matéria é focada em modelos matemáticos, estatística e álgebra linear, pois a ideia é saber criar e treinar uma ferramenta de LLM. A nova disciplina eletiva abre espaço para aqueles que desejam explorar a aplicação dessa área da computação. Quem se matricular em NLP, porém, continuará a trabalhar com matemática e estatística.



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