La Ingeniería de Prompts en AI es un proceso fundamental utilizado en el campo de la Inteligencia Artificial, donde una o varias tareas se convierten en un conjunto de datos basado en instrucciones, el cual es luego utilizado para entrenar un modelo de lenguaje. Al igual que en la mayoría de los procesos, la calidad de las entradas determina la calidad de las salidas.

Introducción a la Ingeniería de Prompts en AI

La Ingeniería de Prompts en AI es un proceso fundamental utilizado en el campo de la Inteligencia Artificial, donde una o varias tareas se convierten en un conjunto de datos basado en instrucciones, el cual es luego utilizado para entrenar un modelo de lenguaje. Al igual que en la mayoría de los procesos, la calidad de las entradas determina la calidad de las salidas.

Este proceso se centra en diseñar instrucciones efectivas que aumenten la probabilidad de que el modelo devuelva una respuesta favorable y contextual. La Ingeniería de Prompts en AI es clave en la utilización de la IA Generativa y su objetivo principal es diseñar instrucciones que logren obtener respuestas deseadas del modelo de lenguaje.

Importancia de la Ingeniería de Prompts en AI

La calidad de las entradas, es decir, las instrucciones proporcionadas al modelo de lenguaje, juega un papel crucial en la calidad de las salidas, es decir, las respuestas generadas por el modelo. Una instrucción efectiva es aquella que tiene mayor probabilidad de producir una respuesta favorable y coherente por parte del modelo de lenguaje.

Para escribir buenas instrucciones para el modelo GPT-3, es necesario comprender profundamente lo que el modelo "sabe" sobre el mundo, y luego aplicar ese conocimiento en el diseño de la instrucción. Podemos pensar en la Ingeniería de Prompts como un juego de charadas, donde el objetivo es proporcionar al modelo la cantidad justa de información para que pueda descubrir patrones y llevar a cabo la tarea asignada.

Consideraciones para diseñar instrucciones efectivas

El primer paso para diseñar instrucciones efectivas es tener un profundo entendimiento del conocimiento que el modelo de lenguaje tiene sobre el mundo. Esto nos permitirá crear instrucciones que se ajusten adecuadamente a ese conocimiento y, por lo tanto, aumenten la probabilidad de obtener respuestas precisas y coherentes.

En el juego de charadas, el actor proporciona solo la información necesaria para que su compañero adivine la palabra o frase utilizando su ingenio. De manera similar, en la Ingeniería de Prompts, el objetivo es proporcionar al modelo de lenguaje solo la información suficiente para que descubra los patrones y pueda llevar a cabo la tarea asignada.

El enfoque de la Ingeniería de Prompts como un juego de charadas

Comparando la Ingeniería de Prompts con el juego de charadas, vemos que el enfoque es proporcionar solo la información esencial al modelo. De esta manera, el modelo puede utilizar su capacidad cognitiva para comprender y generar respuestas precisas y contextuales.

El objetivo de la Ingeniería de Prompts es, por lo tanto, descubrir patrones y llevar a cabo tareas asignadas por medio de instrucciones cuidadosamente diseñadas, que brinden al modelo la información adecuada.

Estrategias para el diseño de instrucciones

Una estrategia efectiva en la Ingeniería de Prompts es apuntar a obtener respuestas "Zero-Shot" del modelo. Esto significa que el modelo puede proporcionar respuestas precisas incluso sin haber sido entrenado específicamente para la tarea en cuestión.

Si esto no es posible, es preferible avanzar con algunos ejemplos de entrenamiento específicos para GPT-3 en lugar de proporcionar al modelo un corpus completo de datos de entrenamiento. Esta estrategia permitirá obtener respuestas coherentes y contextualizadas del modelo de lenguaje.

Flujo estándar para el diseño de instrucciones

El flujo estándar para el diseño de instrucciones se puede resumir en tres pasos: Zero-Shot, Few Shots y Corpus-based Priming. Comenzamos apuntando a obtener respuestas sin entrenamiento específico, luego proporcionamos algunos ejemplos de entrenamiento y, finalmente, utilizamos un corpus de datos más amplio para perfeccionar el rendimiento del modelo.

Este flujo maximiza la eficiencia y efectividad de la Ingeniería de Prompts en AI, permitiendo obtener respuestas precisas y coherentes de manera más rápida y precisa.

La Ingeniería de Instrucciones en AI es una herramienta poderosa que puede ser utilizada por usuarios principiantes y avanzados para optimizar el rendimiento de GPT-3. Si estás empezando a explorar las capacidades de este modelo de lenguaje, aquí tienes 5 consejos para obtener resultados efectivos:

1. Resumir un texto

Una gran aplicación para GPT-3 es resumir grandes bloques de texto. Para lograr esto, puedes utilizar el siguiente diseño de instrucciones:

Escribe un resumen conciso del siguiente texto:

– tu texto de entrada –

ESCRIBE UN RESUMEN CONCISO:

Además, establece la temperatura en 0 para obtener resultados más consistentes. Con esta estructura, casi siempre obtendrás un resumen breve y conciso de las partes más importantes del texto de entrada.

Este enfoque es especialmente útil para aquellos que necesitan extraer rápidamente la información esencial de un documento extenso. También es una excelente manera de resaltar los puntos clave en un texto complejo, lo que facilita su comprensión y uso posterior.

2. Crear preguntas a partir de un texto

Otra forma útil de usar GPT-3 es extraer preguntas a partir de un bloque de texto. Puedes diseñar las instrucciones de la siguiente manera:

Construye 3 preguntas importantes a partir del siguiente texto:

– tu texto de entrada –
CONSTRUYE 3 PREGUNTAS:

Usando esta estructura, generalmente obtendrás 3 preguntas relevantes del texto, y luego puedes pedir respuestas a esas preguntas, como por ejemplo:

RESPONDE LAS PREGUNTAS ANTERIORES:

Con este diseño de instrucciones, obligarás al modelo a responder las preguntas que formulaste.

Esta estrategia es ideal para profesionales que necesitan identificar información específica en un texto y desean obtener respuestas detalladas y contextualizadas para avanzar en su investigación o análisis.

3. Analizar un texto

Una forma interesante de utilizar GPT-3 o cualquier otro modelo de lenguaje es para realizar un análisis breve del texto. Puedes probar con el siguiente diseño de instrucciones:

Analiza el siguiente texto:

– tu texto de entrada –

Analiza el texto y responde las siguientes preguntas:

1. ¿Cuántas palabras tiene el texto?

2. ¿Cuál es el sentimiento del texto?

3. ¿Cuál es la palabra más utilizada?

4. ¿De qué tipo de artículo se trata?

RESPONDE LAS PREGUNTAS ANTERIORES:

Este diseño de instrucciones ha demostrado tener buenos resultados en mi experiencia.

La opción de análisis de texto es ideal para aquellos que necesitan realizar tareas de procesamiento de lenguaje natural, como contar palabras, determinar el tono del texto o identificar términos más utilizados. Es especialmente útil para resúmenes estadísticos y análisis de contenido.

4. Crear una publicación para redes sociales a partir de un texto

Si eres activo en redes sociales y publicas mucho contenido, utilizar GPT-3 u otros modelos de lenguaje puede ahorrarte tiempo. Una forma sencilla de hacerlo es con el siguiente diseño de instrucciones:

Escribe un post para Twitter con hashtags relevantes a partir del texto:

– tu texto de entrada –

Escribe un post para Twitter:

Este diseño funciona mejor con una temperatura alta, pero siempre verifica la información antes de publicar. El modelo también tendrá en cuenta el límite de caracteres de Twitter.

El uso de GPT-3 para crear publicaciones en redes sociales es una excelente manera de generar contenido rápido y atractivo para tus seguidores. Además, los hashtags relevantes ayudarán a aumentar la visibilidad de tus publicaciones.

5. Crear un asunto de correo electrónico a partir de un texto

Redactar asuntos para correos electrónicos puede ser complicado, por lo que suelo recurrir a GPT-3 cuando tengo dificultades. Aquí tienes una forma de hacerlo:

Escribe un asunto de correo electrónico con un máximo de 60 caracteres a partir del siguiente texto:

– tu texto de entrada –

ESCRIBE UN ASUNTO DE CORREO ELECTRÓNICO:

Puede que tengas que intentarlo varias veces para encontrar uno bueno, pero siempre termino con un asunto que me gusta.

Esta técnica te ahorrará tiempo al redactar correos electrónicos, y obtendrás asuntos concisos y llamativos que captarán la atención de tus destinatarios.

Con estos consejos, podrás sacarle el máximo provecho a GPT-3 y aprovechar sus capacidades para diversas tareas. La Ingeniería de Instrucciones en AI te permitirá obtener resultados precisos y coherentes, optimizando tu experiencia con este modelo de lenguaje.