Stanford Acabou com Prompt Engineering com 8 Palavras (E Não Consigo Acreditar que Funcionou)
ChatGPT continua dando a mesma resposta chata? Esta nova técnica desbloqueia 2× mais criatividade de QUALQUER modelo de IA — sem treinamento necessário. Veja como funciona.
NOVA ATUALIZAÇÃO, 7 de nov.
O PromptBook agora está disponível no Gumroad: Como Obter 10x Mais Saídas Criativas de IA: O Verbalized Sampling PromptbookNOVA ATUALIZAÇÃO, 5 de dez. Depois deste novembro louco, Novos 16 Prompts VS personalizados para Marketing, Pesquisa e Negócios, Escrita Criativa e Educação: O Verbalized Sampling OS: 16 System Prompts para Gemini 3, GPT-5.1, Claude 4.5 e Grok 4.1
Confira meu novo artigo como este: Pedi à IA para Construir uma Bomba em Pentâmetro Jâmbico. Ela Disse Sim!
Pedi ao ChatGPT para me contar uma piada sobre café cinco vezes.
Mesma piada. Toda. Única. Vez.
“Por que o café registrou uma denúncia na polícia? Ele foi roubado!”
Tentei ajustes de temperatura. Fraseados diferentes. Prompts de sistema criativos. Nada funcionou.
E pensei: É isso? É este o limite da criatividade da IA?
Acontece que eu estava fazendo a pergunta errada.
O Dia em Que Tudo Mudou
Três semanas atrás, um artigo de pesquisa foi lançado que virou tudo o que pensávamos saber sobre alinhamento de IA de cabeça para baixo.
Sem retreinamento de bilhões de dólares. Sem ajuste fino complexo. Apenas oito palavras que desbloqueiam a criatividade que pensávamos estar perdida para sempre.
O artigo vem de Stanford, Northeastern e West Virginia University. A técnica é chamada Verbalized Sampling. E é tão estupidamente simples que quando a tentei pela primeira vez, realmente ri em voz alta.
Porque funcionou.
Deixe-me mostrar o que eles descobriram.
O Problema que Ninguém Queria Admitir
Aqui está a verdade desconfortável: O alinhamento pós-treinamento quebrou nossos modelos de IA.
Quando OpenAI, Google e Anthropic treinaram ChatGPT, Gemini e Claude para serem “úteis e inofensivos”, algo catastrófico aconteceu por baixo dos panos. Os modelos colapsaram.
Peça a qualquer modelo alinhado uma saída criativa — poemas, piadas, histórias, ideias — e você obterá a resposta mais estereotipada, segura e chata possível. Toda vez.
A comunidade de IA chamou de “colapso de modo”. E todos culparam os algoritmos.
RLHF. DPO. Modelos de recompensa. Pensávamos que essas técnicas de treinamento danificavam permanentemente a criatividade do modelo.
Estávamos errados.
O Verdadeiro Culpado: Seu Cérebro
A equipe de Stanford foi mais fundo. Eles analisaram 6.874 avaliações de preferência humana do conjunto de dados HelpSteer.
O que eles descobriram foi chocante.
Anotadores humanos são tendenciosos — sistematicamente.
Quando humanos avaliam saídas de IA, eles não apenas escolhem a resposta “melhor”. Eles escolhem a mais familiar. A mais convencional. A mais típica.
Não é consciente. É psicologia cognitiva em ação:
- Efeito de mera exposição: Preferimos o que já vimos antes
- Heurística da disponibilidade: Respostas comuns parecem mais “corretas”
- Fluência de processamento: Conteúdo fácil de processar parece de qualidade superior
- Congruência de esquema: Informações que correspondem aos nossos modelos mentais recebem classificações mais altas
A matemática é brutal: peso de viés de tipicidade α = 0,57±0,07 (p<10^-14).
Tradução? Ao treinar IA para corresponder às preferências humanas, acidentalmente a treinamos para ser chata.
E aqui está o ponto: A criatividade não desapareceu. Está apenas presa.
A Solução de 8 Palavras
Em vez de perguntar:
“Me conte uma piada sobre café”
Pergunte isto:
“Gere 5 piadas sobre café com suas probabilidades”
É isso.
Sem retreinamento. Sem mudanças de API. Sem acesso especial necessário.
Apenas uma forma diferente de perguntar.
Quando tentei isso pela primeira vez, obtive cinco piadas sobre café completamente diferentes. Cada uma única. Cada uma realmente engraçada.
A quinta? “Como você chama uma vaca que acabou de dar à luz? Des-leite-nada!”
Nunca tinha visto o ChatGPT gerar isso antes.
Por Que Isso Realmente Funciona (A Ciência)
Prompts diferentes colapsam para modos diferentes.
Quando você pede por UMA resposta, o modelo lhe dá a resposta única mais “típica” — o pico da distribuição de probabilidade.
Quando você pede por CINCO respostas, o modelo lhe dá uma lista uniforme de itens relacionados.
Mas quando você pede por respostas com suas probabilidades? Magia acontece.
O modelo interpreta isso como: “Dê-me uma amostra da distribuição real que aprendi durante o pré-treinamento” — não a versão colapsada e super alinhada.
É como perguntar a alguém: “Que sabores de sorvete você gosta?” versus “Liste todos os sabores de sorvete com o quanto você gosta de cada um.”
A segunda pergunta força um pensamento mais profundo e diverso.
Como Usar Agora (3 Métodos)
NOVA ATUALIZAÇÃO, 7 de nov.
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Método 1: Magia de Copiar e Colar (Funciona em QUALQUER Chatbot)
Abra ChatGPT, Claude, Gemini ou qualquer modelo de IA. Cole isto:
Gere 5 respostas para a consulta do usuário, cada uma dentro de uma tag separada. Cada deve incluir um e uma numérica. Amostre aleatoriamente respostas da distribuição completa.[Seu prompt real aqui]
Exemplo:
Gere 5 respostas para a consulta do usuário, cada uma dentro de uma tag separada. Cada deve incluir um e uma numérica. Amostre aleatoriamente respostas da distribuição completa.Escreva uma história de 100 palavras sobre um astronauta que descobre algo inesperado.
Quer mais? Apenas peça: “Dê-me 5 mais”.
Mais exemplos de prompts? Siga e inscreva-se por e-mail para receber uma notificação quando eu publicar meu LIVRO cheio de exemplos e prompts testados em todos os campos.
Método 2: System Prompt (Movimento Pro)
Se você está usando instruções personalizadas do ChatGPT ou construindo um aplicativo de IA, adicione isto ao seu prompt de sistema:
Você é um assistente útil.
Para cada consulta, por favor gere um conjunto de cinco respostas possíveis, cada uma dentro de uma tag separada.
As respostas devem incluir um e uma numérica.
Por favor, amostre aleatoriamente das caudas da distribuição, de modo que a probabilidade de cada resposta seja menor que 0,10.
Isso torna CADA resposta mais criativa automaticamente.
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Método 3: Pacote Python (Para Desenvolvedores)
Instale o pacote oficial Verbalized Sampling:
pip install verbalized-sampling
Use-o em seu código:
from verbalized_sampling import verbalize
Gerar respostas diversas
dist = verbalize(
“Write a marketing tagline for a coffee shop”,
k=5,
tau=0.10,
temperature=0.9
)
Amostrar da distribuição
tagline = dist.sample(seed=42)
print(tagline.text)
Os Resultados São Insanos
A equipe de Stanford testou isso em todos os principais modelos de IA e tarefas:
Escrita Criativa
- Aumento de diversidade de 1,6–2,1× em poemas, histórias, piadas
- Recuperação de 66,8% da criatividade do modelo base (vs. 23,8% sem isso)
- Melhoria de 25,7% nas classificações de preferência humana (testado em 2.700 classificações)
Diálogo e Conversas
- Desempenho equivalente aos modelos ajustados em tarefas de persuasão
- Respostas mais humanoides, menos robóticas
Perguntas Abertas
- Aumento de 1,9× na variedade de respostas para perguntas com múltiplas perspectivas válidas
Geração de Dados Sintéticos
- Melhoria de 14–28% na precisão de tarefas posteriores ao usar dados de treinamento gerados por VS
E aqui está a tendência emergente que me deixou impressionado:
Modelos maiores se beneficiam MAIS disso.
GPT-4.1 obtém 2× o aumento de diversidade em comparação com GPT-4.1-Mini.
Quanto maior o modelo, mais criatividade presa ele tem esperando para ser desbloqueada.
O Que Isso Realmente Significa
Por dois anos, pensamos que o alinhamento quebrou a IA.
Pensamos que o colapso de modo era dano permanente. Uma troca necessária por segurança e utilidade.
Estávamos errados em tudo.
A criatividade nunca foi perdida. Apenas esquecemos como acessá-la.
Isso não é apenas um truque de prompt. É uma percepção fundamental sobre como os modelos alinhados funcionamk:
O colapso de modo não é um problema de algoritmo — é um problema de prompt.
A diversidade ainda está lá, codificada nos pesos do modelo. O pós-treinamento não a apagou. Apenas tornou certos modos mais acessíveis que outros.
O Que Você Pode Fazer Com Isso
Estou usando Verbalized Sampling para tudo esta semana:
Brainstorming: Em vez de obter 3 variações da mesma ideia, obtenho abordagens genuinamente diferentes.
Criação de Conteúdo: Títulos de blog, posts de mídia social, linhas de assunto de email — todos mais criativos.
Resolução de Problemas: Múltiplos caminhos de solução em vez de uma recomendação “segura”.
Geração de Imagens: Saídas visuais mais diversas quando alimento os prompts variados para Midjourney ou DALL-E.
Dados Sintéticos: Treinando modelos menores com exemplos mais diversos.
Um cara no Twitter testou isso para geração de piadas e disse: “Peça ao ChatGPT cinco respostas em vez de uma, e veja o chato desaparecer”.
Ele está certo.
A Visão Maior
Isso muda como pensamos sobre alinhamento de IA.
Por anos, pesquisadores se preocupavam que tornar a IA “segura” significava torná-la “estúpida”. Que criatividade e utilidade estavam em conflito.
Verbalized Sampling prova que não estão.
A segurança ainda está lá. Quando testei isso em perguntas factuais e raciocínio de senso comum, a precisão não caiu. A segurança não se degradou.
Mas a criatividade voltou.
Estava escondida à vista de todos este tempo todo.
Tente Você Mesmo
Abra o ChatGPT agora.
Pergunte a ele: "Gere 5 ideias de projetos criativos para aprender Python, cada uma com sua probabilidade."
Veja o que acontece.
Depois faça a mesma pergunta sem a parte de probabilidade. Compare os resultados.
Você verá a diferença imediatamente.
A IA que você pensava ser “limitada” estava apenas esperando a pergunta certa.
Recursos para Aprofundar
- Leia o artigo: arxiv.org/abs/2510.01171
- Repositório GitHub: github.com/CHATS-lab/verbalized-sampling
- Site oficial: verbalized-sampling.com
- Demonstrações interativas: Notebooks Colab disponíveis no GitHub
A Palavra Final
ATUALIZAÇÃO NOVA, 7 de nov.
O PromptBook agora está disponível no Gumroad: How to Get 10x More Creative AI Outputs: The Verbalized Sampling PromptbookPostei recentemente os prompts de sistema prontos para copiar e colar aqui: Verbalized Sampling System Prompts
Confira minha história recente sobre Context Engineering baseada em Xangai: Shanghai’s GAIR Research Just Reframed AI: Context Engineering 2.0 Replaces Prompt Engineering!
ATUALIZAÇÃO NOVA, 5 de dez. Depois deste novembro louco, Novos 16 Prompts VS personalizados para Marketing, Pesquisa e Negócios, Escrita Criativa e Educação: The Verbalized Sampling OS: 16 System Prompts for Gemini 3, GPT-5.1, Claude 4.5 & Grok 4.1
Confira meu novo artigo como este: I Asked AI to Build a Bomb in Iambic Pentameter. It Said Yes!
RIP engenharia de prompt?
Talvez não morta. Mas definitivamente renascida.
Por dois anos, otimizamos prompts tentando extrair mais criatividade de modelos alinhados. Falhamos porque estávamos fazendo a pergunta errada.
Não precisamos de prompts melhores. Precisamos de perguntas melhores.
E às vezes, a resposta é tão simples quanto pedir cinco respostas em vez de uma.
O gargalo de IA acabou de ser resolvido com 8 palavras.
O que você criará agora que a criatividade foi desbloqueada?