¿Qué es el prompt engineering ?

La regla básica es que las buenas instrucciones equivalen a buenos resultados. La IA generativa (IA gen) se basa en el refinamiento iterativo de diferentes técnicas de prompt engineering para aprender eficazmente de diversos datos de entrada y adaptarse para minimizar los sesgos, la confusión y producir respuestas más precisas.

Los ingenieros de prompt desempeñan un papel fundamental en la elaboración de consultas que ayudan a los modelos de IA generativa a comprender no solo el lenguaje, sino también los matices y la intención detrás de la consulta. Una instrucción de alta calidad, exhaustiva y bien informada, a su vez, influye en la calidad del contenido generado por la IA, ya sean imágenes, código, resúmenes de datos o texto.

Es necesario adoptar un enfoque reflexivo a la hora de crear indicaciones para salvar la brecha entre las consultas sin procesar y las respuestas significativas generadas por la IA. Al afinar las instrucciones efectivas, los ingenieros pueden optimizar significativamente la calidad y la relevancia de los resultados para resolver tanto lo específico como lo general. Este proceso reduce la necesidad de revisión manual y edición posterior a la generación, lo que en última instancia ahorra tiempo y esfuerzo para lograr los resultados deseados.

El prompt engineering es crítico porque influye directamente en la calidad, relevancia y precisión de los resultados de la IA generativa. Una instrucción bien elaborada ayuda a garantizar que la IA comprenda la intención del usuario y produzca respuestas significativas, minimizando la necesidad de un posprocesamiento extenso. A medida que los sistemas de IA generativa se adoptan más ampliamente en todos los sectores, una guía de prompt engineering sirve como clave para desbloquear todo su potencial al cerrar la brecha entre las consultas sin procesar y las salidas que se pueden ejecutar.

Los modelos de IA generativa se basan en arquitecturas del transformador, que les permiten comprender las complejidades del lenguaje y procesar grandes cantidades de datos a través de redes neuronales. La ingeniería de prompt de IA ayuda a moldear el resultado del modelo, lo que garantiza que la IA responda de manera significativa y coherente. Varias técnicas de prompting ayudan a garantizar que los modelos de IA generen respuestas útiles, como la tokenización, el ajuste de parámetros del modelo y el muestreo top-k.

El prompt engineering está demostrando ser vital para liberar todo el potencial de los modelos fundacionales que impulsan la IA generativa. Los modelos fundacionales son modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) basados en la arquitectura del transformador y repletos de toda la información que necesita el sistema de IA generativo.

Los modelos generativos de IA funcionan en función del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y utilizan entradas de lenguaje natural para producir resultados complejos. Las preparaciones de ciencia de datos subyacentes, las arquitecturas del transformador y los algoritmos de machine learning permiten a estos modelos comprender el lenguaje y luego utilizar conjuntos de datos masivos para crear salidas de texto o imagen.

La IA generativa de texto a imagen, como DALL-E y Midjourney, utiliza un LLM junto con una difusión estable, un modelo que destaca en la generación de imágenes a partir de descripciones de texto. El prompt engineering eficaz combina el conocimiento técnico con una comprensión profunda del lenguaje natural, el vocabulario y el contexto para producir resultados óptimos con pocas revisiones.

Las técnicas de prompt engineering implican estrategias para guiar los modelos de IA generativa en la producción de los resultados deseados. Estas técnicas incluyen zero-shot prompting, donde el modelo se le da una tarea en la que no ha sido entrenado explícitamente, y few-shot prompting, que proporciona al modelo muestras de output para aclarar las expectativas. Otra técnica clave es el prompting de cadena de pensamiento, que desglosa tareas complejas en razonamiento paso a paso para mejorar la comprensión y precisión de la IA. Estos enfoques ayudan a garantizar que el modelo de IA genere respuestas más coherentes y relevantes.

El principal beneficio del prompt engineering es la capacidad de lograr resultados optimizados con un mínimo esfuerzo posterior a la generación. Los resultados de la IA generativa pueden ser de calidad variable, por lo que a menudo requieren la revisión y corrección por parte de profesionales cualificados. Al crear instrucciones precisas, los ingenieros de prompt garantizan que los resultados generados por la IA se alineen con los objetivos y criterios deseados, lo que reduce la necesidad de un procesamiento posterior extenso.

También es competencia del ingeniero de prompt comprender cómo obtener los mejores resultados de la variedad de modelos de IA generativa del mercado. Por ejemplo, escribir instrucciones para el GPT-3 o GPT-4 de Open AI difiere de escribir instrucciones para Google Bard. Bard puede acceder a la información a través de la Búsqueda de Google, por lo que se le puede indicar que integre información más actualizada en sus resultados. Sin embargo, ChatGPT es la mejor herramienta para consumir y resumir texto, ya que esa era su función de diseño principal. Las instrucciones bien elaboradas guían los modelos de IA para crear respuestas más relevantes, precisas y personalizadas. Dado que los sistemas de IA evolucionan con el uso, las instrucciones altamente diseñadas hacen que las interacciones a largo plazo con la IA sean más eficientes y satisfactorias.

Los ingenieros de prompt más listos que trabajan en entornos de código abierto están impulsando la IA generativa para que haga cosas increíbles que no forman parte necesariamente de su ámbito de diseño inicial y están obteniendo resultados sorprendentes en el mundo real. Por ejemplo, los investigadores desarrollaron un nuevo sistema de IA que puede traducir el lenguaje sin estar entrenado en un texto paralelo. Los ingenieros están integrando la IA generativa en los juegos para involucrar a los jugadores humanos en una narración verdaderamente receptiva e incluso para obtener nuevos conocimientos precisos sobre los fenómenos astronómicos de los agujeros negros. El prompt engineering será aún más crítico a medida que los sistemas de IA generativa crezcan en alcance y complejidad.

Las grandes organizaciones de tecnología están contratando ingenieros rápidos para desarrollar nuevos contenidos creativos, responder a preguntas complejas y mejorar las tareas de traducción automática y PNL. Las habilidades que deben tener los ingenieros de prompt incluyen:

• Familiaridad con los grandes modelos de lenguaje: entender cómo funcionan los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluidas sus capacidades y limitaciones, es esencial para elaborar instrucciones eficaces y optimizar los resultados de la IA.

• Fuertes habilidades de comunicación: una comunicación clara y eficaz es vital para definir objetivos, proporcionar instrucciones precisas a los modelos de IA y colaborar con equipos multidisciplinares.

• La capacidad de explicar conceptos técnicos: los ingenieros de prompt deben ser capaces de traducir conceptos técnicos complejos en instrucciones comprensibles y articular el comportamiento del sistema de IA a los stakeholders no técnicos.

• Experiencia en programación (particularmente en Python): la competencia en lenguajes de programación como Python es valiosa para interactuar con API, personalizar soluciones de IA y automatizar flujos de trabajo.

• Un conocimiento firme de las estructuras de datos y los algoritmos: el conocimiento de las estructuras de datos y los algoritmos ayuda a optimizar las instrucciones y a comprender los mecanismos subyacentes de los sistemas de IA generativa.

• Creatividad y una evaluación realista de los beneficios y riesgos de las nuevas tecnologías: la creatividad es importante para diseñar instrucciones innovadoras y eficaces, mientras que una comprensión realista de los riesgos ayuda a garantizar el uso responsable y ético de las tecnologías de IA.

Además de estas habilidades, los ingenieros de prompt pueden emplear técnicas avanzadas para mejorar la comprensión del modelo y la calidad del resultado:

• Zero-shot prompting: esta técnica proporciona al modelo de machine learning una tarea en la que no se ha entrenado explícitamente. Pone a prueba la capacidad del modelo para producir resultados relevantes sin depender de ejemplos anteriores.

• Few-shot prompting: en este enfoque, el modelo recibe algunas salidas de muestra (shots) para ayudarle a aprender lo que el solicitante quiere que haga. Tener un contexto en el que basarse ayuda al modelo a comprender mejor el resultado deseado.

• Indicaciones de cadena de pensamiento (CoT): esta técnica avanzada proporciona un razonamiento paso a paso para que el modelo siga. Dividir una tarea compleja en pasos intermedios, o "cadenas de razonamiento", ayuda al modelo a lograr una mejor comprensión del lenguaje y crear resultados más precisos.

Si bien los modelos se entrenan en varios idiomas, el inglés suele ser el idioma principal utilizado para entrenar la IA generativa. Los ingenieros de prompts necesitarán un profundo conocimiento del vocabulario, los matices, la redacción, el contexto y la lingüística, ya que cada palabra de un prompt puede influir en el resultado.

Los ingenieros de prompt también deben saber cómo transmitir de manera efectiva el contexto, las instrucciones, el contenido o los datos necesarios al modelo de IA.

Si el objetivo es generar código, un ingeniero de prompt debe comprender los principios de codificación y los lenguajes de programación. Aquellos que trabajan con generadores de imágenes deben conocer la historia del arte, la fotografía y los términos cinematográficos. Es posible que aquellos que generan contexto lingüístico deban conocer varios estilos narrativos o teorías literarias.

Además de una amplia gama de habilidades de comunicación, los ingenieros de prompt deben comprender las herramientas de IA generativa y los marcos de deep learning que guían su toma de decisiones.

Un ingeniero de prompt diseña, prueba y perfecciona las instrucciones para optimizar el rendimiento de los modelos de IA generativa. Trabajan en estrecha colaboración con los sistemas de IA para crear consultas que obtengan respuestas precisas, relevantes y creativas. Sus responsabilidades incluyen comprender las capacidades y limitaciones de los diferentes modelos de IA, experimentar con técnicas avanzadas como zero-shot y few-shot prompting, y colaborar con los equipos para aplicar la IA en escenarios del mundo real. Esencialmente, un ingeniero de prompt cierra la brecha entre la tecnología de IA y las aplicaciones prácticas.

Para obtener los mejores resultados de la IA generativa, los ingenieros de prompt deben centrarse en elaborar instrucciones claras, concisas y ricos en contexto. El uso de instrucciones y ejemplos específicos puede ayudar a guiar a la IA a generar el resultado deseado. El perfeccionamiento iterativo de las instrucciones en función de las respuestas del modelo permite a los ingenieros mejorar aún más los resultados. Además, comprender las limitaciones de los modelos de IA y adaptar las instrucciones en consecuencia puede evitar errores o resultados sesgados. Por último, probar las instrucciones en varios escenarios ayuda a garantizar la solidez y la fiabilidad.

A medida que la IA generativa se hace más accesible, las organizaciones descubren formas nuevas e innovadoras de utilizar el prompt engineering para resolver problemas del mundo real.