¡Descubre el potencial del Prompt Engineering en la IA!

Contenido:

1. Introducción al prompting y prompt engineering
2. ¿Qué es un Prompt?
3. Inference vs. Prompting
4. Elementos de un prompt
   • 4.1. Instrucciones
   • 4.2. Contexto
   • 4.3. Indicador de salida
   • 4.4. Datos de entrada
   • 4.5. Ejemplos
5. Tipos de prompting
   • 5.1. Few-shot prompting
   • 5.2. Zero-shot prompting
   • 5.3. Role prompting
6. Estructura y formato de un prompt
7. Técnicas avanzadas de prompting
   • 7.1. Chain of Thought
   • 7.2. Self-consistency
   • 7.3. Conocimiento general

🌟 Prompting y Prompt Engineering: Un vistazo a las habilidades más demandadas en 2023 🌟

¿Quieres marcar la diferencia en el mundo de la inteligencia artificial? No busques más, porque el prompting y el prompt engineering son las habilidades más codiciadas en el ámbito de la IA en 2023. En este video, exploraremos qué es el prompting y qué hacen los prompt engineers. Además, entenderemos la diferencia entre el inference y el prompting, y descubriremos los diversos elementos que componen un prompt. ¡Prepárate para adentrarte en este emocionante mundo del AI!

1. Introducción al prompting y prompt engineering

El rápido crecimiento de los modelos de lenguaje masivos, conocidos como LLMs, ha dado lugar a la aparición de una nueva disciplina de la inteligencia artificial: el prompt engineering. Pero, ¿qué es exactamente el prompting y cómo se relaciona con el prompt engineering? En pocas palabras, el prompting se refiere a la técnica de proporcionar una entrada específica a un modelo entrenado para guiar su comportamiento y obtener los resultados deseados. Por otro lado, el prompt engineering es el arte de diseñar y crear estos inputs inteligentes para adaptar el modelo a un problema específico.

2. ¿Qué es un prompt?

Antes de sumergirnos en el mundo del prompting, es importante comprender qué es un prompt en sí mismo. En su forma más simple, un prompt es la entrada que se proporciona a un modelo entrenado. Cuando hablamos de un modelo entrenado, nos referimos a que los pesos del modelo están fijos o congelados y no cambiarán durante el proceso de prompting. Ahora, te preguntarás, ¿cómo se diferencia el prompting del inference? En el inference, la entrada se mantiene fija y se acepta la salida que el modelo nos proporciona como resultado. Por ejemplo, en una tarea de clasificación de imágenes, nunca se cambia la entrada, simplemente se acepta la salida del modelo. Sin embargo, con el prompting, la entrada no está restringida a un solo valor, sino que se puede modificar según tus necesidades para influir en el comportamiento del modelo.

[La tabla de contenido ha sido recortada debido a restricciones de caracteres. Continuará en el próximo punto.]

3. Inference vs. Prompting

El inference y el prompting son dos enfoques diferentes que se utilizan en el procesamiento de modelos de machine learning. Con el inference, la entrada se mantiene constante y se acepta la salida proporcionada por el modelo. Por otro lado, el prompting permite modificar la entrada y personalizarla según tus necesidades para influir en el comportamiento del modelo. El prompting te da la capacidad de instruir al modelo con el objetivo de obtener la respuesta correcta, mientras que con el inference simplemente aceptas la respuesta proporcionada por el modelo.

4. Elementos de un prompt

Un prompt puede contener varios elementos que ayudan a guiar el comportamiento del modelo. Estos elementos incluyen:

4.1. Instrucciones

Las instrucciones son directivas dadas al modelo para que realice una determinada acción. Por ejemplo, se puede proporcionar un gran cuerpo de texto y pedirle al modelo que lo resuma.

4.2. Contexto

El contexto es información adicional proporcionada al modelo para ayudarlo a comprender mejor el problema en cuestión. Por ejemplo, si tienes preguntas sobre los sitios del Patrimonio Inglés, puedes proporcionar un contexto sobre los monumentos históricos en Inglaterra.

4.3. Indicador de salida

Un indicador de salida se utiliza para especificar el formato en el que deseas ver los resultados. Por ejemplo, puedes pedir una lista de todos los sitios del Patrimonio Inglés en Inglaterra, junto con su ubicación y especialidad, y solicitar que los resultados se presenten en formato de tabla.

4.4. Datos de entrada

Los datos de entrada son ejemplos que se proporcionan al modelo como referencia de lo que se espera obtener. Por ejemplo, puedes proporcionar ejemplos de clasificación de sentimientos para que el modelo los utilice como guía al clasificar un determinado pasaje.

4.5. Ejemplos

Los ejemplos, también conocidos como few-shot prompting, son una parte fundamental del prompting. Proporcionar ejemplos de Alta calidad, que contengan tanto la entrada como la salida esperada de una tarea, permite al modelo comprender con mayor precisión tus intenciones y generar una respuesta más adecuada.

5. Tipos de prompting

Hay diferentes enfoques que se pueden utilizar para el prompting. Aquí te presentamos tres tipos principales:

5.1. Few-shot prompting

El few-shot prompting implica proporcionar al modelo un conjunto reducido, pero de alta calidad, de ejemplos que ilustran la tarea que se desea realizar. Al darle al modelo algunos ejemplos relevantes, éste puede comprender mejor tus intenciones y generar una respuesta más precisa.

5.2. Zero-shot prompting

El zero-shot prompting es una técnica que no requiere proporcionar ejemplos al modelo. En cambio, esperas que el modelo responda correctamente sin ninguna pista explícita sobre lo que se espera. Esta es la forma más simple de prompting y se utiliza como punto de partida para evaluar el rendimiento del modelo.

5.3. Role prompting

Con el role prompting, puedes asignar un "rol" específico al modelo para guiar su comportamiento. Por ejemplo, puedes pedirle al modelo que actúe como un poeta y escriba un poema sobre inteligencia artificial o que se comporte como una terminal de Linux y siga instrucciones específicas para copiar y guardar archivos.

6. Estructura y formato de un prompt

Para que un prompt sea efectivo, es importante seguir una estructura y un formato adecuados. Aquí hay algunas pautas a tener en cuenta:

• Comienza con un rol específico que quieras asignar al modelo, especialmente si estás trabajando en un tema especializado.
• Luego, proporciona instrucciones claras sobre lo que deseas que el modelo haga.
• Si es necesario, puedes incluir información adicional después de las instrucciones para brindar más contexto.
• Si estás utilizando few-shot prompting, puedes proporcionar ejemplos relevantes de alta calidad para guiar al modelo.
• Si tienes alguna pregunta, puedes incluirlas al final del prompt para realizar una tarea de preguntas y respuestas.

Además, es importante seguir un formato claro en el prompt. Por ejemplo, menciona explícitamente el formato deseado, el contexto y los ejemplos, según sea necesario. Para indicar el final del prompt, puedes utilizar una secuencia de cierre como un salto de línea.

7. Técnicas avanzadas de prompting

Hasta ahora, solo hemos rascado la superficie de lo que se puede lograr con el prompting. Si quieres llevar tu experiencia de prompting al siguiente nivel, hay técnicas avanzadas que puedes explorar, como:

7.1. Chain of Thought

La técnica de Chain of Thought se basa en la idea de guiar al modelo a través de un razonamiento secuencial, donde cada paso se basa en los resultados obtenidos anteriormente. Esto permite una mayor coherencia y un proceso de razonamiento más profundo.

7.2. Self-consistency

La técnica de Self-consistency consiste en guiar al modelo para que genere salidas coherentes consigo mismo. En otras palabras, se le pide al modelo que genere diferentes versiones de la misma respuesta y que Evalúe su propia coherencia.

7.3. Conocimiento general

El conocimiento general se refiere a proporcionar al modelo información previa sobre una amplia gama de temas para que pueda utilizar ese conocimiento al generar respuestas. Esto ayuda a mejorar la calidad y relevancia de las respuestas generadas.

¡Y eso es solo la punta del iceberg! Si te quedaste con ganas de aprender más sobre estas técnicas avanzadas y cómo aplicarlas en el prompting, no te preocupes. En mis próximos videos, exploraré en detalle cada una de estas técnicas para que puedas llevar tus habilidades de prompting al máximo nivel. ¡Nos vemos en el próximo video!

FAQs (Preguntas frecuentes)

Q: ¿El prompting es lo mismo que el machine learning?

A: No, el prompting se refiere a la técnica de proporcionar una entrada específica a un modelo entrenado, mientras que el machine learning es un campo más amplio que abarca el entrenamiento y uso de modelos para realizar tareas específicas.

Q: ¿Cuándo debo utilizar el few-shot prompting en lugar del zero-shot prompting?

A: El few-shot prompting es útil cuando tienes algunos ejemplos de referencia y deseas guiar al modelo en función de esos ejemplos. Por otro lado, el zero-shot prompting se utiliza cuando esperas que el modelo responda correctamente sin proporcionar ejemplos.

Q: ¿Puedo utilizar el prompting en tareas de generación de código?

A: ¡Claro que sí! El prompting se puede aplicar a una amplia variedad de tareas, incluida la generación de código. Al proporcionar instrucciones claras y ejemplos de entrada, puedes guiar al modelo para que produzca código específico.

Recursos recomendados:

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