Los sistemas de inteligencia artificial generativa (IA) están diseñados para generar resultados específicos basados en la calidad de las indicaciones proporcionadas. La ingeniería rápida ayuda a los modelos de IA generativa a comprender y responder mejor a una amplia gama de consultas, desde las más simples hasta las más técnicas.
La regla básica es que las buenas instrucciones equivalen a buenos resultados. La IA generativa se basa en el refinamiento iterativo de diferentes técnicas de la ingeniería rápida para aprender eficazmente de diversos datos de entrada y adaptar para minimizar los sesgos y la confusión y producir respuestas más precisas.
Los ingenieros rápidos desempeñan un papel fundamental en la elaboración de consultas que ayudan a los modelos generativos de IA a comprender no solo el lenguaje, sino también los matices y la intención detrás de la consulta. Un mensaje de alta calidad, minucioso y bien informado, a su vez, influye en la calidad del contenido generado por IA, ya sean imágenes, código, resúmenes de datos o texto.
Es necesario un enfoque reflexivo para crear instrucciones para cerrar la brecha entre las consultas sin procesar y las respuestas significativas generadas por IA. Al ajustar las instrucciones efectivas, los ingenieros pueden optimizar significativamente la calidad y relevancia de las salidas para resolver tanto para lo específico como para 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.
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Los modelos generativos de IA se basan en arquitecturas de transformadores, que les permiten captar las complejidades del lenguaje y procesar grandes cantidades de datos a través de redes neuronales. La ingeniería rápida de la IA ayuda a moldear el resultado del modelo, garantizando que la inteligencia artificial responda de forma 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 la ejemplificación top-k.
La ingeniería rápida está resultando vital para liberar todo el potencial de los modelos básicos que impulsan la IA generativa. Los modelos básicos son modelos de lenguaje grande (LLM) construidos sobre la arquitectura del transformador y empaquetados con toda la información que necesita el sistema generativo de IA.
Los modelos generativos de IA operan basados en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y utilizan insumos del lenguaje natural para producir resultados complejos. Las preparaciones de ciencia de datos subyacentes, las arquitecturas de transformadores y los algoritmos de aprendizaje automático permiten que estos modelos comprendan el lenguaje y luego empleen conjuntos de datos masivos para crear salidas de texto o imágenes.
La IA generativa de texto a imagen, como DALL-E y Midjourney, emplea un LLM junto con difusión estable, un modelo que destaca en la generación de imágenes a partir de descripciones de texto. Una ingeniería rápida eficaz combina los conocimientos técnicos con una profunda comprensión del lenguaje natural, el vocabulario y el contexto para producir resultados óptimos con pocas revisiones.
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El principal beneficio de la ingeniería rápida es la capacidad de lograr resultados optimizados con un esfuerzo mínimo de postgeneración. Los resultados de la IA generativa pueden tener una calidad mixta, lo que a menudo requiere que profesionales calificados los revisen y modifiquen. Al elaborar instrucciones precisas, los ingenieros rápidos se cercioran de que la salida generada por IA se alinee con los objetivos y criterios deseados, lo que reduce la necesidad de un extenso posprocesamiento.
También es competencia del ingeniero rápido comprender cómo obtener los mejores resultados de la variedad de modelos de IA generativa en el mercado. Por ejemplo, escribir instrucciones para 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 principal función de diseño. Las instrucciones bien elaboradas guían a los modelos de IA para crear respuestas más relevantes, precisas y personalizadas. Debido a que los sistemas de IA evolucionan con el uso, las instrucciones de alta ingeniería hacen que las interacciones a largo plazo con la IA sean más eficientes y satisfactorias.
Los ingenieros rápidos que trabajan en entornos de código abierto están impulsando la IA generativa para hacer cosas asombrosas que no necesariamente forman parte de su alcance de diseño inicial y están produciendo algunos resultados sorprendentes en el mundo real. Por ejemplo, los investigadores desarrollaron un nuevo sistema de IA que puede traducir el lenguaje sin ser capacitado en un texto paralelo; Los ingenieros están incorporando 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. La ingeniería rápida será aún más crítica a medida que los sistemas de IA generativa crezcan en alcance y complejidad.
Las grandes organizaciones tecnológicas están contratando ingenieros rápidos para desarrollar nuevo contenido creativo, responder preguntas complejas y mejorar la traducción automática y las tareas de PNL. Las habilidades que los ingenieros deberían tener incluyen familiaridad con modelos de lenguajes grandes, estables 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. En esta función también son valiosas la creatividad y una evaluación realista de los beneficios y riesgos de las nuevas tecnologías.
Si bien los modelos se capacitan en varios idiomas, el inglés suele ser el idioma principal empleado para capacitar la IA generativa. Los diseñadores de preguntas deben conocer a fondo el vocabulario, los matices, la redacción, el contexto y la lingüística, porque cada palabra de una pregunta puede influir en el resultado.
Los ingenieros rápidos 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 rápido debe comprender los principios de codificación y los lenguajes de programación. Quienes trabajan con generadores de imágenes deben conocer términos de historia del arte, fotografía y cine. Quienes generan el contexto lingüístico pueden necesitar conocer varios estilos narrativos o teorías literarias.
Además de una amplia gama de habilidades de comunicación, los ingenieros rápidos deben comprender las herramientas de inteligencia artificial generativa y los marcos de aprendizaje profundo que guían su toma de decisiones. Los ingenieros rápidos pueden emplear las siguientes técnicas avanzadas para mejorar la comprensión del modelo y la calidad de los resultados.
- Las instrucciones de disparo cero proporcionan al modelo de aprendizaje automático una tarea en la que no se capacitó explícitamente. Las instrucciones de disparo cero prueban la capacidad del modelo para producir resultados relevantes sin depender de ejemplos anteriores.
- Las instrucciones de pocas tomas o el aprendizaje en contexto le dan 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 dispone de un contexto al que recurrir.
- Las instrucciones de cadena de pensamiento (CoT) son una técnica avanzada que proporciona un razonamiento paso a paso para que el modelo siga. Desglosar 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.
A medida que la IA generativa se hace más accesible, las organizaciones descubren formas nuevas e innovadoras de emplear la ingeniería rápida para resolver problemas del mundo real.
La ingeniería rápida es una poderosa herramienta para ayudar a los chatbots de IA a generar respuestas contextualmente relevantes y coherentes en conversaciones en tiempo real. Los desarrolladores de chatbot pueden asegurarse de que la IA comprenda las consultas de los usuarios y proporcione respuestas significativas mediante la creación de instrucciones efectivas.
En el sector de la salud, los ingenieros instruyen a los sistemas de inteligencia artificial para que resuman los datos médicos y desarrollen recomendaciones de tratamiento. Las instrucciones efectivas ayudan a los modelos de IA a procesar los datos de los pacientes y proporcionar información y recomendaciones precisas.
La ingeniería rápida desempeña un papel en el desarrollo de software mediante el uso de modelos de IA para generar fragmentos de código o proporcionar soluciones a los desafíos de programación. El uso de la ingeniería rápida en el desarrollo de software puede ahorrar tiempo y ayudar a los desarrolladores en las tareas de codificación.
Debido a que los sistemas de IA generativa están capacitados en varios lenguajes de programación, los ingenieros rápidos pueden optimizar la generación de fragmentos de código y simplificar tareas complejas. Al crear instrucciones específicas, los desarrolladores pueden automatizar la codificación, depurar errores, diseñar integraciones de API para reducir el trabajo manual y crear flujos de trabajo basados en API para gestionar canalizaciones de datos y optimizar la asignación de recursos.
La ingeniería rápida se emplea para desarrollar y probar mecanismos de seguridad. Los investigadores y profesionales aprovechan la IA generativa para simular ciberataques y diseñar mejores estrategias de defensa. Además, la elaboración de instrucciones para modelos de IA puede ayudar a descubrir vulnerabilidades en el software.
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