Prompt engineering: todo lo que debes saber

La ingeniería de instrucciones, también conocida como "prompt engineering" en inglés, es una metodología esencial en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural. En un mundo cada vez más impulsado por los avances tecnológicos, comprender y utilizar eficientemente esta técnica se ha vuelto fundamental para aquellos que desean aprovechar al máximo el potencial de los modelos de lenguaje, como GPT.

En este artículo, exploraremos a fondo el prompt engineering y proporcionaremos una guía completa sobre todo lo que necesitas saber para aplicarlo de manera efectiva. ¿Empezamos?

¿Qué es el Prompt engineering?

El prompt engineering se refiere al proceso de diseñar y perfeccionar las instrucciones que se dan a los modelos lingüísticos, como Chat GPT 4, para obtener las respuestas deseadas. Se trata de elaborar cuidadosamente la entrada o consulta que se proporciona al modelo para obtener resultados específicos o alcanzar determinados objetivos.

Los modelos lingüísticos son potentes sistemas de inteligencia artificial capaces de generar textos coherentes y contextualmente relevantes. Sin embargo, necesitan una orientación adecuada para producir respuestas precisas y útiles. El prompt engineering se centra en adaptar las instrucciones para guiar el comportamiento del modelo y garantizar que genere resultados que se ajusten al propósito o la tarea previstos.

El objetivo del prompt engineering es optimizar el rendimiento y controlar los resultados de los modelos lingüísticos mediante diversas técnicas. Entre ellas se incluyen la elección de frases adecuadas, la provisión de contexto, la especificación del formato o la estructura deseados e incluso la utilización de técnicas como el aprendizaje de pocos disparos o de disparo cero.

Mediante el empleo de técnicas de ingeniería de avisos, los desarrolladores e investigadores pueden mejorar la calidad, pertinencia y especificidad del texto generado. Permite a los usuarios ajustar las respuestas del modelo a dominios, tareas o aplicaciones específicas, lo que la convierte en una herramienta valiosa en diversos campos, como la comprensión del lenguaje natural, la generación de contenidos o la respuesta a preguntas, entre otros. 

En general, el prompt engineering desempeña un papel crucial en el aprovechamiento eficaz de las capacidades de los modelos lingüísticos, permitiendo a los usuarios obtener los resultados deseados y alcanzar sus objetivos en el procesamiento del lenguaje natural y las aplicaciones basadas en inteligencia artificial.

Cuál es el proceso del prompt engineering

Al adentrarte en el mundo del prompt engineering, es normal preguntarte cómo es el proceso en realidad. Aunque pueda parecer una tarea sencilla formular preguntas o afirmaciones para un modelo de IA, la realidad implica un proceso bien estructurado e iterativo. Desglosémoslo y exploremos algunos ejemplos tangibles para comprender mejor el proceso.

Definir el objetivo

El primer paso en el proceso de ingeniería de modelos de IA consiste en establecer un objetivo claro. ¿Qué quieres que genere la IA? Si eres un creador de contenidos que busca ideas para blogs sobre energías renovables, tu objetivo puede ser que la IA genere una lista de posibles títulos o temas para blogs.

Elaborar la pregunta inicial

Con el objetivo en mente, es el momento de redactar una pregunta inicial. Puede ser una pregunta, una orden o incluso un escenario, dependiendo del objetivo. Siguiendo con el ejemplo anterior, la pregunta inicial podría ser: "Sugiere cinco temas para un blog sobre energías renovables".

Prueba de la pregunta

La pregunta inicial se introduce en el modelo lingüístico y se analiza la respuesta. En este caso, el modelo puede generar una lista de temas generales sobre energías renovables. Aunque podrían ser relevantes, podrían carecer del ángulo único o la especificidad que esperabas.

Análisis de la respuesta

Este paso consiste en revisar detenidamente los resultados generados por la IA. ¿Se ajusta a su objetivo? Si no se ajusta totalmente a tus expectativas, anota las áreas en las que se ha quedado corta. En nuestro ejemplo de generación de temas de blog, puede que descubras que los temas carecen de especificidad o son demasiado generales.

Afinar el tema

Con la información obtenida de las pruebas y el análisis, ha llegado el momento de revisar el tema. Esto podría implicar hacerla más específica, añadir más contexto o cambiar la redacción. Por ejemplo, puedes modificar la sugerencia inicial de la siguiente manera: "Sugiere cinco temas de blog centrados en soluciones innovadoras en el sector de las energías renovables".

Iterar el proceso

Los pasos de prueba, análisis y perfeccionamiento se repiten hasta que estés seguro de que la sugerencia guía al modelo de forma coherente hacia la generación de la respuesta deseada. En el ejemplo de generación de temas de blog, esto podría implicar varias iteraciones hasta que el modelo sugiere temas que sean únicos, específicos y alineados con tus necesidades.

Puesta en práctica

Una vez que el prompt produce consistentemente los resultados deseados, está listo para ser desplegado en aplicaciones del mundo real, ya sea como parte de una conversación de chatbot, una herramienta de investigación impulsada por IA, un generador de contenidos, o cualquier otra aplicación.

¿Por qué es importante el Prompt engineering?

El prompt engineering es un concepto nuevo en el ámbito de los sistemas de chat y los modelos lingüísticos que ha ido adquiriendo importancia a medida que nos adentrábamos en el siglo XXI. 

La clave para escribir el mejor prompt es asegurarse de que se tiene en cuenta el contexto relevante y de que se esboza una tarea bien definida para que el modelo lingüístico la complete. 

En concreto, el contexto debe tenerse en cuenta a la hora de diseñar el estímulo, la definición de la tarea debe ser muy específica, concisa y libre de ambigüedades, y debe adoptarse un enfoque iterativo para garantizar la mejora continua de los resultados del modelo lingüístico.

En resumen, prompt engineering requiere una consideración cuidadosa y detallada de cada uno de los consejos enumerados anteriormente con el fin de escribir una instrucción eficaz y alineada con los resultados. 

Solo a través de este enfoque iterativo se puede lograr un modelo lingüístico que produzca los resultados deseados. La aplicación de estos consejos permite mejorar y optimizar el contenido generado.