¿Qué es la ingeniería rápida?
La ingeniería rápida de IA es el arte y la ciencia de diseñar las instrucciones dadas a los modelos de lenguaje poderosos para obtener los mejores resultados posibles. Piense en ello como elegir cuidadosamente sus palabras para guiar a un amigo increíblemente inteligente, pero a veces de mente literal.
Los ingenieros utilizan su comprensión de los modelos de IA y sus habilidades creativas de resolución de problemas para crear preguntas que ayuden a estos modelos a generar texto creativo, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de texto y responder a sus preguntas de manera informativa.
Comprender la IA generativa
La IA generativa se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que pueden producir nuevo contenido, como texto, imágenes, audio u otros datos, sobre la base del aprendizaje profundo de los patrones y la estructura aprendidos de su entrenamiento.
Los aspectos clave de las soluciones de IA generativas son que pueden crear resultados novedosos, en lugar de sólo hacer predicciones o clasificaciones sobre la información existente. Esto contrasta con los modelos más tradicionales de aprendizaje automático.
Los modelos de IA generativa aprenden los patrones y relaciones subyacentes en su entrenamiento, y luego usan este conocimiento para generar nuevo contenido que se asemeja a la información original. Los tipos comunes de IA generativa incluyen modelos de lenguaje como ChatGPT que pueden generar texto similar al humano y modelos de generación de imágenes como DALL-E y Difusión estable que pueden crear nuevas imágenes a partir de descripciones textuales.
La IA generativa tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales, desde la creación y el trabajo creativo hasta el aumento de datos y la generación de datos sintéticos. Sin embargo, también genera preocupación en torno a cuestiones como el sesgo, el plagio y el potencial de mal uso.
La tecnología central detrás de la IA generativa involucra técnicas como autocodificadores variacionales, redes generativas de confrontación y modelos de lenguaje de gran tamaño basados en arquitecturas de transformadores. Estos modelos aprenden representaciones eficientes de los datos de capacitación y los utilizan para producir texto nuevo.
Diferentes tipos de GenAI
Existen varios tipos principales de modelos de IA generativa. Los modelos de lenguaje grande (LLMs, Large Language Models) son un tipo especializado de IA generativa centrada en el procesamiento de lenguaje natural y la generación de texto, entrenado en conjuntos masivos de datos de texto para aprender los patrones y la estructura del lenguaje. Algunos ejemplos son GPT-4, ChatGPT y Microsoft's Copilot.
Los modelos de generación de imágenes utilizan técnicas como redes de confrontación generativa (GAN) y modelos de difusión para crear nuevas imágenes, entrenadas en grandes conjuntos de datos de imágenes para comprender los patrones y características visuales. Considere DALL-E, Difusión estable y Trayectoria media.
Del mismo modo, los modelos de generación de audio y música están entrenados en conjuntos de datos de audio y música para captar patrones y estructuras de sonido. La IA generativa también se puede aplicar a la generación de código, aprendiendo de los repositorios de código para generar código nuevo que funcione, así como a la síntesis, creando datos sintéticos que imitan información del mundo real.
La tecnología central detrás de la IA generativa involucra técnicas como autocodificadores variacionales, GANs y modelos de lenguaje grande basados en arquitecturas de transformadores, que aprenden representaciones eficientes de la capacitación y las usan para generar nuevo texto. La IA generativa tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales, desde la creación de contenido y el trabajo creativo hasta el aumento de la información y la generación sintética, pero también genera preocupaciones en torno a cuestiones como el sesgo, el plagio y el posible mal uso.
¿Qué es un mensaje?
Un prompt es la instrucción o solicitud que se da a un sistema de IA generativo para producir un resultado deseado. Los mensajes pueden abarcar varios componentes clave:
Pregunta/instrucción de tarea
Este es el núcleo del mensaje, que especifica la acción o información que la IA debe proporcionar, como "Escriba una guía sobre cómo hacer un tostadillo de queso".
El contexto
Detalles adicionales sobre el trabajo o escenario para ayudar a guiar la respuesta de la IA, como "El lector tiene herramientas e ingredientes básicos para cocinar".
Función
La perspectiva o persona que la IA debe adoptar al generar el resultado, por ejemplo, "como un experto culinario, proporcionar consejos prácticos con un tono amistoso".
Formato
Instrucciones sobre cómo la IA debe estructurar el resultado, como "Presente su guía con pasos numerados".
¿Ejemplos?
Proporcionar resultados de ejemplo o puntos de partida para ayudar a la IA a comprender el formato y el estilo deseados.
La combinación de estos elementos en un mensaje ayuda a dirigir el sistema de IA generativa para producir una salida relevante, de alta calidad y personalizada que satisfaga las necesidades y preferencias específicas del usuario. La elaboración de indicadores eficaces es una habilidad clave para aprovechar al máximo las tecnologías de IA generativa.
¿Cómo se aplican los mensajes a los LLM?
Los mensajes son un componente crucial para utilizar eficazmente modelos de lenguaje grandes como ChatGPT. Las peticiones de datos sirven como entrada que utiliza el LLM para generar su respuesta. La petición de datos puede incluir varios elementos, como la instrucción/pregunta del trabajo, la función y el formato.
La práctica de crear mensajes efectivos se conoce como "ingeniería rápida". Esto implica experimentar con diferentes estructuras y componentes de prompt para optimizar los resultados del LLM. Prompt es una habilidad crucial para obtener el máximo provecho de los modelos como ChatGPT.
La reciente popularidad de ChatGPT ha resaltado aún más la importancia de los mensajes. A medida que más personas interactúan con este poderoso LLM, hay un creciente interés en aprender a crear impulsos eficaces para liberar todo su potencial.
Los mensajes permiten a los usuarios adaptar las respuestas de ChatGPT a sus necesidades, ya sea que se trate de generar contenido, resolver problemas o explorar perspectivas. Como resultado, la ingeniería rápida ha surgido como una habilidad a la carta, con personas que buscan dominar el arte de la motivación para maximizar su productividad y creatividad con ChatGPT y otros.
En resumen, los mensajes son esenciales para utilizar eficazmente los modelos, incluido ChatGPT. Al comprender los componentes de una ingeniería rápida y práctica, los usuarios pueden dirigir estos modelos para producir resultados altamente relevantes y útiles, adaptados a sus necesidades.
¿Por qué es importante obtener el mensaje correcto?
La especificidad lleva a la relevancia:
Las peticiones de datos genéricas y amplias producirán resultados genéricos sin foco. La elaboración de mensajes específicos que proporcionen detalles claros sobre el trabajo, el formato y el tono/perspectiva deseado ayuda a garantizar que la salida de la IA sea altamente relevante y se adapte a las necesidades del usuario.
El contexto permite una comprensión matizada:
Proporcionar al modelo de IA información adicional sobre el mensaje, como la audiencia o el propósito previsto, le ayuda a comprender los matices de la solicitud y a generar una respuesta más adecuada.
La iteración desbloquea mejores salidas:
La ingeniería rápida es un proceso iterativo. Si el mensaje inicial no genera el resultado deseado, los usuarios deben intentar redactar de nuevo o agregar más detalles. Este enfoque iterativo les permite guiar la IA hacia el resultado óptimo.
Desbloquear todo el potencial de la IA:
La promoción efectiva es esencial para aprovechar al máximo las herramientas generativas de IA. Diseñando mensajes y refinándolos, los usuarios pueden desbloquear todas las capacidades de estos modelos poderosos y obtener salidas relevantes de alta calidad adaptadas a sus necesidades.
En resumen, los resultados de la búsqueda enfatizan que obtener el acierto inmediato es crucial porque determina directamente la calidad, relevancia y utilidad de la respuesta de la IA. La pronta ingeniería permite a los usuarios aprovechar todo el potencial de los sistemas de IA generativa guiándolos hacia salidas que cumplan con precisión sus requerimientos.
Beneficios de una ingeniería rápida
La ingeniería rápida permite a los usuarios crear mensajes muy específicos que guían a los modelos de lenguaje de gran tamaño para producir respuestas adaptadas a la intención exacta del usuario. Al proporcionar instrucciones detalladas, los mensajes pueden alejar el modelo de la producción de resultados genéricos o irrelevantes y, en su lugar, generar respuestas que se alinean con precisión con las necesidades del usuario. Este nivel de especificidad es crucial en aplicaciones donde la precisión y la relevancia son primordiales, como el servicio al cliente, el soporte técnico o la creación de contenido.
Menor Número De Malentendidos
Los mensajes mal diseñados pueden llevar a que los modelos malinterpreten la intención del usuario, lo que resulta en respuestas que no cumplen con la marca o incluso contienen sesgos o imprecisiones dañinos. La ingeniería rápida ayuda a mitigar este riesgo al garantizar que los indicadores sean claros, inequívocos y proporcionen suficiente información para que el modelo comprenda el trabajo en cuestión. Al reducir la posibilidad de malentendidos, la ingeniería rápida mejora la confiabilidad y confiabilidad de las aplicaciones que funcionan con LLM.
Personalización de tareas
Los LLM son muy versátiles y se pueden aplicar a una amplia gama de tareas, desde la generación de texto escrito hasta el análisis de datos. La ingeniería rápida permite a los usuarios adaptar el comportamiento del modelo a dominios o casos de uso específicos, asegurando que las respuestas del modelo se optimizan para la tarea en cuestión. Esta personalización puede implicar ajustar el tono, el estilo, el nivel de detalle o incluso la base de conocimientos subyacente a la que se basa el modelo, lo que da como resultado resultados más relevantes, útiles y alineados con los requisitos del usuario.
Desbloqueando Ideas Novedosas
La pronta ingeniería puede liberar el potencial creativo de los modelos, permitiéndoles producir ideas, conceptos y soluciones novedosas que van más allá de su capacitación. Al crear mensajes que alienten al modelo a explorar territorios inexplorados, los usuarios pueden estimular la imaginación del modelo y descubrir conocimientos inesperados. Esto puede ser particularmente valioso en campos como la investigación, el desarrollo de productos o la escritura creativa, donde el pensamiento innovador es altamente apreciado.
Explorando territorios inexplorados
Los LLMs están capacitados en grandes cantidades de información, pero su conocimiento está limitado en última instancia por la información a la que fueron expuestos durante la capacitación. La pronta ingeniería permite a los usuarios dirigir el modelo más allá de su entrenamiento, lo que les pide que dibujen conexiones y hagan inferencias que pueden no haber sido cubiertas explícitamente. Esto puede llevar al descubrimiento de nuevas aplicaciones, la identificación de patrones que antes se pasaban por alto o la generación de soluciones únicas a problemas complejos.
Experimentación optimizada
La ingeniería rápida facilita la experimentación y la iteración rápidas, lo que permite a los usuarios probar rápidamente los enfoques y refinar sus indicaciones para lograr la respuesta deseada. Este proceso iterativo permite la exploración eficiente de diversas variaciones rápidas, lo que permite a los usuarios identificar las solicitudes más eficaces para sus necesidades. Este enfoque optimizado de la experimentación puede acelerar significativamente el desarrollo y la optimización de las aplicaciones que funcionan con LLM.
Resultados más rápidos
Diseñando mensajes precisos y bien diseñados, los usuarios pueden obtener la respuesta deseada de un LLM sin necesidad de iteraciones o mejoras exhaustivas. Esto puede suponer un ahorro de tiempo considerable, ya que el modelo es capaz de producir resultados precisos y relevantes con mayor rapidez. Esta eficacia es especialmente valiosa en aplicaciones o escenarios en los que el tiempo de respuesta es crucial, como el servicio al cliente o la toma de decisiones en tiempo real.
Reducción de las Necesidades de Ajuste
En algunos casos, una ingeniería rápida eficaz puede eliminar o reducir la necesidad de un ajuste preciso costoso y lento del modelo en sí. Al aprovechar las capacidades existentes del modelo y guiarlo a través de mensajes bien diseñados, los usuarios a menudo pueden lograr la respuesta deseada sin tener que invertir recursos significativos en ajustes específicos del modelo. Esto puede generar ahorros sustanciales en los costos y hacer que las soluciones basadas en LLM sean más accesibles para una amplia gama de organizaciones.
Optimización de recursos
La ingeniería rápida ayuda a las organizaciones a obtener el máximo valor de sus recursos de modelo existentes. Diseñando mensajes que extraen el máximo potencial del modelo, los usuarios pueden optimizar la utilización de sus inversiones en modelos, ya sean modelos internos o los proporcionados por proveedores externos. Este enfoque puede conducir a un mejor retorno de la inversión y a una mejor eficiencia general en la implementación y administración de aplicaciones que funcionan con LLM.
¿Cómo funciona la ingeniería rápida?
Comprender los fundamentos de la PNL y los modelos lingüísticos: Obtenga una comprensión sólida de las técnicas de procesamiento del lenguaje natural y las arquitecturas subyacentes de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
Instrucciones específicas y detalladas:
Defina claramente la instrucción o pregunta de trabajo, proporcione información relevante sobre el escenario, la audiencia o el tono deseado e incluya instrucciones de formato sobre cómo se debe estructurar la salida. Opcionalmente, proporcione resultados de ejemplo o puntos de inicio para guiar el modelo.
Probar e iterar en los mensajes:
Pruebe el indicador en diferentes modelos de lenguaje para ver cómo responden, analizar los resultados e identificar áreas que se pueden mejorar y, a continuación, redefina el indicador reformulando, agregando más detalles o cambiando la estructura. Repita el proceso de pruebas y afinamiento hasta obtener el resultado deseado.
Escale y automatice los mensajes:
Explore formas de generalizar peticiones de datos correctas para aplicaciones más amplias e investigue opciones como el encadenamiento de peticiones de datos o la programación de peticiones de datos para automatizar la generación de peticiones de datos.
Durante todo el proceso de ingeniería, el ingeniero debe considerar la relevancia, claridad, parcialidad y ética, iteración y experimentación, habilidades técnicas y habilidades blandas. Siguiendo estos pasos y teniendo en cuenta estas consideraciones, los ingenieros rápidos pueden desbloquear todo el potencial de los modelos lingüísticos y producir resultados altamente relevantes y personalizados que satisfagan las necesidades del usuario.
¿Cuáles son los diferentes tipos de ingeniería rápida?
Considerando los diferentes tipos de modelos de IA, las opciones de ingeniería rápida varían de la siguiente manera:
Mensaje de disparo cero:
Éste es el formulario más básico en el que se presenta el modelo sólo con una descripción de la tarea, sin ejemplos. Piense en ello como diciendo "Traduce esta frase al español: El perro cruzó la calle corriendo".
Solicitud de pocas tomas (aprendizaje en contexto):
La descripción de la tarea se complementa con algunos ejemplos para ayudar al modelo a identificar patrones. Por ejemplo: "Traducir a español: El gato es negro. El gato es negro. Mi casa es roja. -> Mi casa es roja. El perro cruzó la calle corriendo. -> ?"
Cadena de pensamiento (CoT) que provoca:
Aquí, uno anima al modelo a dividir los problemas complejos en pasos más pequeños, mostrando explícitamente su razonamiento. Así pues: "John tiene 5 manzanas. Mary le da 3 más. ¿Cuántas manzanas tiene John ahora? Pensemos paso a paso: Juan empieza con 5 manzanas, María le da 3 más, así que añadimos 3...etc."
Meta-prompt:
Esto implica la creación de indicadores adaptables que mejoran sus instrucciones con el tiempo, haciendo que el modelo mejore en la auto-mejora.
Mensaje negativo:
Se indica al modelo qué no incluir en su respuesta, útil para filtrar la salida no deseada. Así pues: "Escribe un poema, pero no incluyas ninguna referencia a las flores".
La mejor técnica de ingeniería rápida depende del tipo de modelo de IA. Recuerde, la ingeniería rápida es tanto un arte como una ciencia. El trabajo al alcance de la mano y el propio modelo de IA influirán en el mejor enfoque. La calidad de los datos es importante, especialmente para el aprendizaje de pocas tomas, y el lenguaje preciso en los mensajes ayuda a guiar la salida.
Ejemplo de ingeniería rápida
Cuando se le asigna la tarea de diseñar un plan de enseñanza integral, es crucial proporcionar al modelo lingüístico una estructura clara y bien definida a seguir. En lugar de dejar que se tambalee, tratando de adivinar el formato ideal por sí solo, su mensaje ofrece un andamiaje de encabezados de sección y directrices.
Imagine, si lo desea, solicitar un plan de lecciones de álgebra de 45 minutos con los siguientes componentes delineados: Objetivos de la Lección, Materiales Necesarios, una Actividad de Calentamiento instantánea de 10 minutos, 15 minutos de Fascinante Instrucción Directa, 15 minutos de Práctica Independiente para que los estudiantes pongan a prueba sus habilidades recién descubiertas y, finalmente, un sucinto Tíquet de Salida para evaluar el aprendizaje. Este enfoque metódico garantiza que el modelo produzca un diseño pulido y pedagógicamente sólido, sin dejar piedra sin remover.
Paso a paso
A veces, un único mensaje monolítico puede abrumar incluso al modelo de lenguaje más sofisticado. En tales casos, un buen ingeniero rápido sabe descomponer la tarea en una serie de pasos más manejables que la IA puede abordar de uno en uno.
Imagínese, por ejemplo, solicitar primero una visión sucinta de los conceptos clave que los estudiantes deben comprender acerca de la resolución de ecuaciones lineales. Con ese conocimiento fundacional asegurado, el próximo indicador podría pedirle al modelo que describa un interesante segmento de instrucción directa de 15 minutos para enseñar esas ideas críticas. Por último, el último paso clave es una solicitud para diseñar una actividad de práctica independiente de 15 minutos que permita a los estudiantes aplicar su nuevo entendimiento.
Al guiar el modelo a través de esta secuencia cuidadosamente coreografiada, se asegura de que cada pieza del rompecabezas encaje perfectamente, lo que da como resultado un plan de lección completo y bien estructurado.
Considere usar el juego de roles
A veces, un poco de juego de rol puede hacer maravillas en la obtención de una respuesta realmente adaptada del modelo lingüístico. Imagínese, si lo desea, solicitando un plan de enseñanza sobre la representación gráfica de ecuaciones lineales, pero con un giro: le pide al modelo que responda desde la perspectiva de un profesor de matemáticas experimentado de octavo grado.
Es posible que descubran que el lenguaje de la modelo se infunde con la sabiduría ganada con esfuerzo por un educador veterano. Sus sugerencias rebosan de una comprensión de la psicología del adolescente y la técnica pedagógica que más probablemente cautivará a ese público en particular. Atrás quedaron las trivialidades genéricas, reemplazadas por una apreciación matizada de lo que realmente atraerá e iluminará a estas jóvenes mentes matemáticas.
Incluir ejemplos en los mensajes
Y no olvidemos el poder de proporcionar al modelo lingüístico ejemplos brillantes de los que inspirarse. Imagine que ha tenido que crear un plan de enseñanza para representar gráficamente funciones lineales, pero está dibujando un espacio en blanco. ¿Por qué no ofrecer al modelo un plan magníficamente diseñado para resolver ecuaciones cuadráticas como plantilla?
Ahora, el modelo puede diseccionar la estructura, el contenido y el tono de ese ejemplar, usándolo como trampolín para crear una lección igualmente pulida y efectiva sobre el tema deseado. Es similar a regalarle una obra maestra a un artista en ciernes y decirle: "¡Ve y crea algo igual de impresionante!" Los resultados seguramente deslumbrarán.
Al abrazar estas variadas y rápidas opciones de ingeniería -desde salidas estructuradas hasta exhortaciones iterativas, juegos de rol e inspiración basada en ejemplos-, se desbloquea el verdadero potencial de los modelos lingüísticos, persuadiendo respuestas que no son meramente competentes, sino que son cautivadoras de manera positiva.
