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Introducción a la ingeniería de prompts

La ingeniería de prompts es una disciplina clave en la era de la inteligencia artificial. Su objetivo es perfeccionar la interacción entre humanos y AI mediante la creación, refinamiento y optimización de indicaciones estructuradas. En este artículo, exploraremos los conceptos fundamentales de la ingeniería de prompts y su importancia en el mundo actual de la IA.

Comprendiendo la IA

Antes de sumergirnos en la ingeniería de prompts, es esencial comprender qué es la inteligencia artificial (IA). En resumen, la IA es la simulación de procesos de inteligencia humana por máquinas. A menudo, cuando hablamos de IA, nos referimos al aprendizaje automático, que utiliza grandes cantidades de datos de entrenamiento para predecir resultados basados en patrones y correlaciones. Esto es fundamental para comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje.

Modelos de lenguaje

Los modelos de lenguaje, como ChatGPT, son la columna vertebral de la IA del lenguaje. Estos modelos pueden comprender y generar texto humano. Funcionan analizando el orden de las palabras, sus significados y cómo se relacionan. Luego, generan respuestas coherentes y naturales. Estos modelos se utilizan en asistentes virtuales, chatbots y más.

La importancia de la ingeniería de prompts

La ingeniería de prompts se vuelve crucial debido al crecimiento exponencial de la IA. A veces, incluso los desarrolladores tienen dificultades para controlar las respuestas de la IA. Un ejemplo simple es preguntar a un chatbot cuánto es cuatro más cuatro; esperaríamos que la respuesta sea \”ocho\”. Sin embargo, para un estudiante de inglés, las respuestas pueden variar según el prompt utilizado. La ingeniería de prompts permite personalizar las respuestas para brindar la mejor experiencia de aprendizaje.

Creando prompts efectivos

Crear prompts efectivos implica comprender la lingüística y utilizar estructuras gramaticales estándar. Los modelos de lenguaje se basan en datos que siguen normas lingüísticas universales. Por lo tanto, mantener la estandarización es clave para obtener resultados precisos y coherentes.

Historia de los modelos de lenguaje

La historia de los modelos de lenguaje se remonta a los años 60 con el programa Eliza, que simulaba conversaciones terapéuticas. Aunque no entendía realmente, la gente se sentía comprendida. Esto allanó el camino para sistemas más avanzados que podrían comprender y generar lenguaje humano de manera más auténtica.

Evolución de los modelos de lenguaje

A medida que avanzaba la tecnología, surgieron modelos como Shudlu en la década de 1970, capaces de interactuar en un mundo virtual. Con el tiempo, los modelos de lenguaje se han vuelto más sofisticados y pueden realizar tareas como escribir historias, componer música y mucho más.

Conclusiones

La ingeniería de prompts desempeña un papel fundamental en la optimización de la interacción entre humanos y AI. Comprender la IA y cómo funcionan los modelos de lenguaje es esencial para crear prompts efectivos. A medida que la tecnología continúa evolucionando, podemos esperar avances aún más emocionantes en el campo de la inteligencia artificial y la ingeniería de prompts.

La Evolución de los Modelos de Lenguaje y la Ingeniería de Prompts

Los Inicios de la Comprensión del Lenguaje

Aunque Shudlu no era un modelo de lenguaje en sí, sentó las bases para la idea de que las máquinas pudieran comprender el lenguaje humano. Sin embargo, los verdaderos modelos de lenguaje comenzaron alrededor de 2010, con el auge del aprendizaje profundo y las redes neuronales. El GPT (Generative Pre-trained Transformer) se convirtió en el protagonista de esta revolución. En 2018, OpenAI presentó GPT-1, un modelo impresionante pero pequeño en comparación con sus sucesores. Con el tiempo, surgieron GPT-2 en 2019 y GPT-3 en 2020, este último con más de 175 mil millones de parámetros. GPT-3 deslumbró al mundo con su capacidad para entender, responder y generar textos creativos. La llegada de GPT-3 marcó un punto de inflexión en la IA y los modelos de lenguaje.

Más Allá de GPT-3

En la actualidad, contamos con GPT-4, entrenado con una gran cantidad de datos de Internet. También existe BERT de Google y muchas otras innovaciones. Parece que estamos apenas en el comienzo de una era de avances en modelos de lenguaje y AI. Por tanto, aprender a utilizar estos datos con la ingeniería de prompts es una elección inteligente.

La Mentalidad de la Ingeniería de Prompts

Cuando se piensa en buenos prompts, es importante adoptar la mentalidad adecuada. El objetivo es escribir un solo prompt efectivo sin perder tiempo y recursos en múltiples intentos. Esto se asemeja a cómo hacemos búsquedas en Google de manera más eficiente con el tiempo. La ingeniería de prompts también se basa en diseñar búsquedas efectivas para obtener respuestas precisas.

Consejos para Escribir Buenos Prompts

Escribir prompts efectivos implica considerar varios factores. Aquí hay algunos consejos clave:

– Proporciona instrucciones claras y detalladas en tu consulta.
– Adopta una persona o contexto para tu solicitud.
– Utiliza la técnica de preguntas iterativas para obtener respuestas más precisas.
– Evita dirigir la respuesta esperada con un prompt demasiado orientado.
– Limita el alcance en temas amplios para obtener respuestas más específicas.

Ejemplos de Prompts Efectivos

Un buen prompt debe ser claro y específico. En lugar de preguntar \”¿Cuándo es la elección?\”, es preferible preguntar \”¿Cuándo es la próxima elección presidencial en Polonia?\”. La claridad ahorra tiempo y recursos.

Para tareas de programación, un prompt claro puede ser \”Escribe una función de JavaScript que filtre la edad de un arreglo de objetos y los coloque en un nuevo arreglo. Explica cada paso del código.\”.

En resumen, la ingeniería de prompts es esencial para aprovechar al máximo los modelos de lenguaje avanzados. Al seguir estas pautas y escribir prompts precisos, puedes obtener resultados más satisfactorios y eficientes en tu interacción con la IA.

Uso de Chat GPT de OpenAI

En este curso, utilizaremos el modelo GPT-4 de Chat GPT de OpenAI. Para comenzar, regístrate en openai.com y selecciona el modelo GPT-4. Puedes crear nuevos chats y mantener conversaciones interactivas con la IA. Además, puedes aprender a utilizar la API de OpenAI para crear tus propias aplicaciones basadas en IA.

Tokens y Consumo de Recursos

Es importante tener en cuenta el consumo de tokens al interactuar con Chat GPT. GPT-4 procesa el texto en trozos llamados tokens, y se te cobra por la cantidad de tokens utilizados en tus consultas. Puedes verificar cuántos tokens se consumen en tus solicitudes utilizando la herramienta de tokenización proporcionada por OpenAI.

Conclusiones

La ingeniería de prompts y el uso de modelos de lenguaje avanzados como GPT-4 abren un mundo de posibilidades en la interacción con la IA. Con una mentalidad adecuada y la escritura de prompts precisos, puedes aprovechar al máximo estas herramientas. A medida que la tecnología avanza, la comprensión del lenguaje y la ingeniería de prompts seguirán siendo fundamentales en la era de la inteligencia artificial

Ingeniería de Prompts: Optimizando la Interacción con Modelos de Lenguaje Avanzados

Introducción

La ingeniería de prompts se ha convertido en un componente fundamental para optimizar la interacción con modelos de lenguaje avanzados como GPT-4. En este artículo, exploraremos cómo escribir prompts efectivos, adoptar personajes, usar el aprendizaje por ejemplo y comprender los conceptos de alucinaciones y vectores de texto. Estas técnicas te ayudarán a obtener respuestas más precisas y útiles de la inteligencia artificial (IA) en una variedad de tareas.

Especificación de Formato

Una de las claves para obtener respuestas precisas de los modelos de lenguaje es especificar el formato deseado en tu prompt. Por ejemplo, si deseas una síntesis breve de un ensayo en formato de viñetas con una breve conclusión al final, debes expresarlo claramente en tu solicitud. Esto evita respuestas largas e innecesarias y te ayuda a obtener la información que realmente necesitas.

Adoptar un Personaje

En ocasiones, es útil crear un personaje al escribir prompts. Esto implica pedir a la IA que responda desde la perspectiva de un personaje específico. Por ejemplo, puedes pedirle a la IA que escriba un poema como si fuera un escritor famoso o que responda como un maestro de inglés. Adoptar un personaje en la ingeniería de prompts puede garantizar que las respuestas sean relevantes y coherentes con las necesidades y preferencias de la audiencia objetivo.

Aprendizaje por Ejemplo: Zero Shot y Few Shot Prompting

El aprendizaje por ejemplo es una técnica poderosa para mejorar las respuestas de la IA. Zero shot prompting permite que un modelo comprenda y responda a una tarea sin haber sido entrenado específicamente para esa tarea. Por ejemplo, puedes preguntar \”¿Cuándo es Navidad en América?\” y obtener una respuesta precisa sin proporcionar ejemplos adicionales.

En el caso del few shot prompting, se brindan algunos ejemplos de la tarea que deseas que la IA realice. Por ejemplo, si deseas que la IA conozca tus comidas favoritas, puedes proporcionar ejemplos como \”Ania disfruta de hamburguesas, papas fritas y pizza\”. Esto enriquece el modelo y mejora la precisión de las respuestas.

Alucinaciones de la IA

Las alucinaciones de la IA son resultados inusuales que los modelos pueden producir cuando interpretan datos de manera incorrecta. Esto puede incluir respuestas inexactas o creativas. Las alucinaciones ocurren porque los modelos se basan en gran cantidad de datos y pueden hacer conexiones inesperadas. Aunque a menudo son divertidas, las alucinaciones nos muestran cómo los modelos de IA interpretan y comprenden los datos.

Vectores de Texto y Text Embeddings

Los vectores de texto, o text embeddings, son representaciones numéricas de texto que permiten a los modelos procesar información textual. Estos vectores capturan el significado semántico del texto y son esenciales para comprender y comparar palabras y frases de manera eficiente.

Para crear vectores de texto, se utiliza la técnica de text embedding, que convierte el texto en vectores de alta dimensionalidad que capturan su significado. Esto permite encontrar palabras o frases similares en grandes conjuntos de datos.

Conclusiones

La ingeniería de prompts es esencial para aprovechar al máximo los modelos de lenguaje avanzados como GPT-4. Al especificar el formato deseado, adoptar personajes, utilizar aprendizaje por ejemplo y comprender alucinaciones y vectores de texto, puedes obtener respuestas precisas y útiles de la IA en una variedad de aplicaciones. Estas técnicas son herramientas poderosas para interactuar de manera efectiva con la IA y aprovechar su potencial en diversas áreas.