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. El prompt engineering de IA ayuda a moldear el resultado del modelo, lo que garantiza que la inteligencia artificial responda de manera significativa y coherente. Varias técnicas de incitación garantizan que los modelos de IA generen respuestas útiles, como la tokenización, el ajuste de los 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 lingüísticos grandes (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.

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 tener una calidad mixta y, a menudo, requieren que profesionales capacitados los revisen y revisen. Al crear indicaciones precisas, los ingenieros de notificaciones 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 prompts 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 ingerir 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 indicaciones altamente diseñadas hacen que las interacciones a largo plazo con la IA sean más eficientes y satisfactorias.

Los ingenieros más listos de prompts que trabajan en entornos de código abierto están empujando a la IA generativa a hacer cosas increíbles que no necesariamente formaban parte de su diseño inicial y están produciendo algunos resultados sorprendentes en el mundo real. Por ejemplo, los investigadores han desarrollado un nuevo sistema de IA capaz de traducir idiomas sin necesidad de entrenarse con un texto paralelo; los ingenieros están incorporando la IA generativa a los juegos para que los jugadores humanos participen en una narración realmente receptiva e incluso para obtener nuevos conocimientos precisos sobre el fenómeno astronómico 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 prompts incluyen familiaridad con grandes modelos de lenguaje, sólidas habilidades de comunicación, la capacidad de explicar conceptos técnicos, experiencia en programación (particularmente en Python) y una comprensión firme de las estructuras de datos y algoritmos. La creatividad y una evaluación realista de los beneficios y riesgos de las nuevas tecnologías también son valiosas en este papel.

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 prompts 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 prompts 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 prompts deben comprender las herramientas de IA generativa y los marcos de deep learning que guían su toma de decisiones. Los ingenieros de prompts pueden emplear las siguientes técnicas avanzadas para mejorar la comprensión del modelo y la calidad de salida.

• La función Zero-shot prompting proporciona al modelo de machine learning una tarea para la que no ha sido entrenado explícitamente. El Zero-shot prompting pone a prueba la capacidad del modelo para producir resultados relevantes sin basarse en ejemplos previos.
• El few-shot prompting o el aprendizaje en contexto proporcionan al modelo algunos resultados de muestra (tomas) para ayudarlo a aprender lo que el solicitante quiere que haga. El modelo de aprendizaje puede comprender mejor el resultado deseado si tiene un contexto al que recurrir.
• El chain-of-thought prompting (CoT) es una técnica avanzada que proporciona un razonamiento paso a paso para el modelo a seguir. 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.