El concepto de ingeniería de prompts implica la habilidosa construcción de instrucciones o preguntas claras, específicas y contextualmente relevantes para guiar a los modelos de lenguaje de IA hacia la generación de salidas precisas y significativas. Es un aspecto fundamental en el trabajo con modelos de IA y ha sido ampliamente adoptado y discutido dentro de la comunidad de investigación y desarrollo de IA.
Si bien la frase puede no tener un único inventor, se ha convertido en una práctica estándar en el campo del procesamiento del lenguaje natural y los modelos de lenguaje de IA para lograr interacciones más controladas y con propósito con estas poderosas herramientas. A medida que la investigación en IA continúa progresando, los métodos y técnicas asociadas con la ingeniería de prompts probablemente evolucionarán y desempeñarán un papel crucial en mejorar las capacidades y la usabilidad de los modelos de lenguaje de IA.
Aquí tenemos esta sección sobre ingeniería de prompts. Lo primero que quiero que hagas es descargar esta guía de ingeniería de prompts que he preparado para proporcionarte todos los recursos que necesitarás para esta sección. Puedes descargarla ahora mismo en la pestaña de Recursos. Esta guía es una descripción general de la ingeniería de prompts. Lo que quiero hacer en estas clases es simplemente leerla para que puedas seguir y utilizarla como una guía completa y una hoja de trucos para todas tus futuras prompts. Comencemos con la visión general.
Como mencioné, la ingeniería de prompts está diseñada para optimizar tu proceso de generación de ideas y mejorar la calidad de tus resultados. Este documento consta de dos secciones principales. Hay una sección simplificada y luego una sección avanzada de prompts. La sección simple es ideal para crear ideas rápidas. Estas serán probablemente la mayoría de tus prompts. En general, cuando usas ChatGPT, generalmente tienes una pregunta rápida y no necesitas detallar una prompt completa. Pero, por otro lado, cuando necesitas hacerlo, la sección avanzada se adentrará en las complejidades de crear salidas detalladas que puedas usar para fines personales y profesionales.
La ingeniería de prompts implica elaborar la prompt, como mencionamos, de una manera clara, concisa y efectiva para obtener la salida deseada. Permíteme usar una pequeña metáfora aquí: la ingeniería de prompts es como crear un señuelo de pesca efectivo. Al igual que un señuelo bien diseñado es más probable que capture el pez que deseas cuando pescas, una prompt bien elaborada es más probable que obtenga la respuesta específica o la salida deseada.
Ahora, pasemos a los tres principios principales de la ingeniería de prompts. En primer lugar, deseas ser específico. Cuantos más criterios proporciones, más enfocada será la salida. También deseas trabajar en pasos y dividir tus tareas en partes más pequeñas, tal como lo harías con un ser humano. Le pedirías a un amigo que realice varias tareas consecutivas, lo harías de manera metódica. Primero, creamos nuestro horario para la semana. Luego, hablamos sobre nuestro horario para el próximo mes. Después, abordamos nuestros objetivos a largo plazo. Finalmente, llevamos a cabo actividades específicas.
Lo mismo se aplica a ChatGPT; al abordar tareas más grandes, evita pedirle que escriba un libro completo. Es más efectivo comenzar con los capítulos o el índice, luego profundizar en los capítulos, explorar el contenido de cada uno y luego continuar detallando aún más. Esto resultará en una salida más sólida y efectiva.
El tercer principio se refiere a iterar y mejorar. Una de las características más sorprendentes es que puedes ajustar tus entradas para que ChatGPT mejore iterativamente su propia salida. Ahora, hablemos sobre lo que hace una buena prompt. El resultado final de la interacción depende de los datos en los que el modelo fue entrenado, como mencioné, sus parámetros (es decir, cómo fue entrenado para usar esos datos) y, por supuesto, de tu entrada o prompt. Dado que solo podemos controlar la prompt, no podemos cambiar el modelo en sí o la forma en que fue programado para usar los datos. Por lo tanto, aquí radica la importancia de una prompt clara y concisa, directa y sin ambigüedades, así como la elección de la personalidad que deseas asignar a ChatGPT.
Por ejemplo, puedes hacer que ChatGPT actúe como un experto en marketing, un biólogo, un matemático o un psicólogo. Luego, se trata de la información y ejemplos que proporcionas. Lo interesante es que ChatGPT podrá recordar y referenciar cualquier información o ejemplos en la conversación anterior. Incluso si no están presentes en la prompt directa que ingreses en ese momento específico, si en conversaciones anteriores pegaste información de ejemplo, ChatGPT podrá referenciar esos datos.
Otro aspecto importante de una buena prompt es tener una tarea específica que solicites claramente a ChatGPT que complete, es decir, tu salida deseada. Por último, la clave para una buena prompt es la mejora continua. Una vez que recibes la primera respuesta, puedes iterar y refinar la prompt hasta obtener la salida deseada. Esta es una descripción general de lo que hace que una buena prompt sea efectiva.
Ahora, hablemos de los pasos principales que debes tener en cuenta al crear una prompt. En primer lugar, define el objetivo o el problema y articúlalo de manera clara para que ChatGPT pueda ayudarte de manera efectiva. Esto es similar a lo que mencionábamos antes sobre lo que hace una buena prompt, pero aquí lo enfocamos desde otro ángulo para que tengas en mente con claridad qué es lo que deseas obtener.
Debes comunicar tu objetivo o problema y lo que deseas que ChatGPT arregle o responda. Utiliza palabras clave relevantes y frases que puedas ingresar, lo cual ayudará a guiar las respuestas hacia lo que deseas. El siguiente paso es redactar y escribir tu prompt de manera clara, incluyendo la información y tareas necesarias, y utilizando las palabras clave y todo lo que definiste en el primer paso de tu prompt específica.
Por último, viene la prueba, evaluación e iteración. Generamos respuestas, evaluamos los resultados, ajustamos la prompt según sea necesario y luego repetimos el proceso hasta obtener una prompt exitosa que genere consistentemente la respuesta deseada.
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