Lab 097: Interativo: Tokens, Amostragem e Janelas de Contexto¶
Desenho gratuito primeiro
Conclua o exercício com Copilot Free ou com a simulação incluída. Recursos pagos são opcionais e marcados claramente.
Impacto em AI Credits
Baixo no exercício guiado; médio/alto em execuções agênticas ou repetidas. Prefira seleção automática de modelo, planeje antes de agir, mantenha o contexto focado e evite sessões paralelas desnecessárias.
O que Você Aprenderá¶
- Estimar tokens a partir de texto
- Explicar temperatura, top-k e top-p
- Planejar uma janela de contexto
- Reconhecer truncamento e diluição de contexto
Alinhamento GH-300¶
Prompt and context foundations. Este mapeamento segue o recorte curricular GH-300 de 07/08/2026. O escopo oficial pode manter termos antigos como “Copilot Edits”; este lab ensina a experiência atual e sinaliza a diferença.
Mapa Conceitual¶
flowchart LR
I[Instructions] --> W[Context window]
U[User input] --> W
R[Retrieved context] --> W
T[Tool output] --> W
W --> O[Reserved output]
W --> M[Safety margin]
Exercício Prático¶
Etapa 1: Estime tokens¶
Use o widget abaixo. A estimativa usa aproximação transparente, não um tokenizer específico. Compare prosa, código, JSON e texto acentuado.
Etapa 2: Explore amostragem¶
Mova temperatura, top-k e top-p. Preveja se a saída fica mais determinística ou diversa e revele a explicação.
Etapa 3: Planeje a janela¶
Aloque instruções, entrada, contexto recuperado, saída de ferramentas e resposta. Preserve margem de segurança e remova contexto de baixo valor.
Kit de apoio¶
O build do site gera downloads estáveis em PDF e ZIP. O ZIP contém o guia do lab e todos os arquivos de apoio declarados para este lab.