¿Qué es la Ingeniería de Prompts para LLMs?

¿Qué es la Ingeniería de Prompts para LLMs?

La Ingeniería de Prompts es una técnica utilizada en el campo de la Inteligencia Artificial, específicamente con Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs). Implica la creación de prompts precisos para guiar a un modelo de IA, como OpenAI GPT-4 o Google Gemini, para generar las salidas deseadas.

Efectivamente, implica encontrar la manera correcta de hacer una pregunta para obtener la respuesta que quieres.

La ingeniería de prompts es esencial ya que los LLMs pueden no siempre captar intuitivamente la información deseada debido a la intención del usuario no clara o la estructura.

La Ingeniería de Prompts puede involucrar una simple reformulación de una pregunta, o podría requerir estrategias más complejas como usar palabras clave específicas, proporcionar contexto o especificar el formato de la respuesta deseada. El objetivo es aprovechar al máximo las capacidades del modelo de IA, mejorando tanto la relevancia como la calidad de las respuestas generadas.

Esta técnica ha ganado importancia a medida que la IA y los LLMs continúan evolucionando y desempeñando un papel más destacado en varios sectores, incluyendo la generación de contenido, soporte al cliente, análisis de datos y más.

Aquí hay un desglose de lo que implica la ingeniería de prompts:

• Entender las Capacidades del Modelo — Saber lo que el LLM puede y no puede hacer es crucial, desde su comprensión del lenguaje hasta habilidades para resolver problemas.

• Creación de Prompts — Formular prompts claros y concisos que aprovechen las fortalezas del modelo, utilizando palabras clave o frases específicas.

• Pruebas Iterativas — Un proceso de prueba, error y evaluación, refinando los prompts basados en las respuestas del modelo para encontrar las salidas más deseadas.

• Contextualización — Proporcionar suficiente contexto en el prompt para que el modelo genere respuestas relevantes y precisas.

• Diseño de Instrucciones — Elaborar el prompt para especificar la tarea para el modelo, como generación de texto, respuesta a preguntas o creación de código.

• Consideraciones de Alineación — Asegurar que los prompts no conduzcan a salidas dañinas, sesgadas o inapropiadas.

La ingeniería de prompts efectiva puede mejorar significativamente el rendimiento de los LLMs y es un aspecto importante del trabajo con modelos generativos.

¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para la ingeniería de prompts en LLMs?

La ingeniería de prompts para Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs) implica la creación de entradas que guíen efectivamente al modelo para producir las salidas deseadas. Aquí hay algunas mejores prácticas para la ingeniería de prompts:

• Entender las Capacidades del Modelo — Conocer lo que el modelo hace bien y sus limitaciones. Este conocimiento puede ayudar a adaptar los prompts a las fortalezas del modelo.

• Ser Específico — Los prompts vagos pueden llevar a resultados ambiguos. Los prompts específicos ayudan al modelo a entender la tarea y generar respuestas más precisas.

• Usar Prompts Contextuales — El contexto ayuda al modelo a entender mejor el prompt. Proporcionar información de fondo relevante puede mejorar la calidad de la salida.

• Iterar y Refinar — La ingeniería de prompts a menudo requiere iteración. Si el prompt inicial no produce el resultado deseado, refínalo basado en la respuesta del modelo.

• Evitar Preguntas Inductivas — Las preguntas inductivas pueden sesgar las respuestas del modelo. Asegúrate de que los prompts sean neutrales para obtener salidas imparciales.

• Emplear Prompts de Juego de Roles — Asignar un rol al modelo puede dirigir sus respuestas en una dirección específica, haciéndolas más relevantes y atractivas.

• Usar Verificadores Cognitivos — Incorporar pasos que requieran que el modelo verifique su razonamiento o la información que proporciona, lo cual puede mejorar la precisión de la salida.

• Ser Consciente de la Longitud — Los prompts demasiado largos pueden ser engorrosos y no mejorar la respuesta. Mantén los prompts concisos pero informativos.

• Elegir Cuidadosamente las Palabras — El lenguaje utilizado en el prompt puede influir en el tono y estilo de respuesta del modelo. Usa un lenguaje que se alinee con la salida deseada.

• Probar y Revisar — No tengas miedo de experimentar con diferentes prompts y revisar basado en los resultados. La ingeniería de prompts es un proceso iterativo.

• Entender los Datos de Entrenamiento — Saber en qué datos fue entrenado el modelo puede ayudar a crear prompts que se alineen con las "experiencias" del modelo.

• Usar Marcadores — Al proporcionar contexto o datos, indica claramente dónde comienza y termina, para que el modelo sepa qué información considerar.

• Aprovechar Plantillas Existentes — Busca plantillas de prompts que hayan sido efectivas para otros y adáptalas a tus necesidades.

• Mantenerse Actualizado — Los modelos de lenguaje evolucionan, así que mantente al tanto de los últimos desarrollos y ajusta tus estrategias de ingeniería de prompts en consecuencia.

Siguiendo estas mejores prácticas, puedes crear prompts que sean más propensos a elicitar las respuestas deseadas de los LLMs, haciendo tus interacciones con estos modelos más efectivas y eficientes. Consulta la documentación de ingeniería de prompts de Klu ingeniería de prompts para más mejores prácticas.

¿Cómo funcionan los prompts con LLMs?

Los prompts actúan como una forma de comunicación entre el usuario y el Modelo de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM). Sirven como la entrada que instruye al LLM sobre qué tipo de información o respuesta se espera. Así es como funcionan los prompts con LLMs:

• Entrada Inicial — El prompt es la pieza inicial de texto introducida por el usuario. Establece el escenario para la interacción y le dice al LLM en qué concentrarse.

• Interpretación — El LLM procesa el prompt analizando el texto e interpretando la intención del usuario. Esto implica entender el lenguaje, el contexto y cualquier instrucción específica proporcionada.

• Comprensión Contextual — Los LLMs usan el prompt para construir un contexto para su respuesta. Esto incluye cualquier información de fondo, tono y el tipo de contenido (por ejemplo, formal, casual, técnico) esperado.

• Generación de Respuesta — Basado en el prompt y su contexto, el LLM genera una respuesta. Esta respuesta se crea prediciendo la secuencia de palabras o frases que mejor continúa desde el prompt, utilizando patrones aprendidos durante su entrenamiento.

• Refinamiento — Los usuarios pueden refinar la salida ajustando el prompt, agregando más información o haciendo preguntas de seguimiento. Este proceso iterativo ayuda a perfeccionar las respuestas del LLM para que coincidan mejor con las expectativas del usuario.

Los prompts son la clave para desbloquear el potencial de los LLMs, y una ingeniería de prompts hábil puede llevar a salidas más precisas, relevantes y útiles del modelo.

¿Qué técnicas se utilizan en la ingeniería de prompts?

La ingeniería de prompts implica la creación de entradas (o "prompts") a un modelo de IA de manera que eliciten la salida deseada. Aquí hay algunas técnicas comunes utilizadas en la ingeniería de prompts:

• Diseño de Prompts — Esto implica crear instrucciones claras para la IA, proporcionar ejemplos de la salida deseada y ajustar gradualmente el prompt basado en las respuestas de la IA.

• Prompts de Cadena de Pensamiento — Esta técnica alienta a la IA a "pensar en voz alta" desglosando el proceso de resolución de problemas en pasos.

• Aprendizaje con Pocos Ejemplos — Esto implica incluir unos pocos ejemplos en el prompt para guiar a la IA sobre la tarea en cuestión.

• Aprendizaje sin Ejemplos — Esta técnica requiere crear prompts que permitan a la IA entender y realizar tareas sin ejemplos previos.

• Plantillas de Prompts — Esto implica usar una plantilla estructurada que se puede llenar con diferentes contenidos para tareas similares.

• Ajuste de Prompts — Esta técnica implica afinar el modelo de lenguaje en una serie de prompts bien diseñados para mejorar el rendimiento en tareas específicas.

• Prompts Negativos — Esto implica decirle a la IA qué no hacer para evitar tipos de respuestas no deseadas.

• Meta-Prompts — Estos son prompts que instruyen a la IA a considerar múltiples perspectivas o generar múltiples opciones antes de proporcionar una respuesta.

• Encadenamiento de Prompts — Esto implica usar la salida de un prompt como la entrada para otro para construir razonamientos o flujos de trabajo complejos.

• Análisis de Sensibilidad — Esta técnica implica probar cómo los cambios en el prompt afectan la salida para entender el comportamiento del modelo.

• Juego de Roles — Esto implica asignar a la IA un personaje o persona para influir en el estilo y contenido de sus respuestas.

• Incrustación Contextual — Esto implica incluir contexto o información de fondo relevante para ayudar a la IA a entender mejor el prompt.

• Optimización de Hiperparámetros — Esta técnica implica ajustar parámetros del modelo como la temperatura y los tokens máximos para modificar la salida.

• Concatenación de Prompts — Esto implica combinar múltiples prompts o elementos en una sola entrada para guiar a la IA en la generación de una respuesta comprensiva.

• Prompts Multimodales — Esta técnica implica usar prompts que incluyen no solo texto sino otras modalidades como imágenes o sonidos (para modelos que lo soporten).

La ingeniería de prompts es una mezcla de arte y ciencia, a menudo involucrando mucha experimentación para encontrar la manera más efectiva de comunicarse con modelos de IA.

¿Cómo está avanzando la ingeniería de prompts en LLMs?

La ingeniería de prompts es un campo emergente que está jugando un papel significativo en el avance de Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs) como GPT-3 de OpenAI y otros. Aquí hay algunas maneras en las que la ingeniería de prompts está contribuyendo al desarrollo y utilidad de estos modelos:

Personalización y Ajuste Fino

• Prompts Específicos para Tareas — Diseñando prompts que están adaptados a tareas específicas, los ingenieros pueden guiar a los LLMs para generar respuestas más precisas y relevantes.
• Modelos de Ajuste Fino — A través de la ingeniería de prompts iterativa, los modelos pueden ser ajustados para entender mejor el contexto y proporcionar respuestas mejoradas.

Eficiencia y Costo-Efectividad

• Interacciones Optimizadas — Los prompts bien diseñados pueden reducir el número de tokens procesados, ahorrando así recursos computacionales y costos.
• Necesidad Reducida de Entrenamiento — Los prompts efectivos a veces pueden eliminar la necesidad de más entrenamiento aprovechando las capacidades preentrenadas del modelo.

Experiencia del Usuario

• Uso Intuitivo — Buenos prompts hacen que sea más fácil para los usuarios interactuar con LLMs, mejorando la experiencia general del usuario.
• Accesibilidad — Simplificando la manera en que los usuarios se comunican con LLMs, la ingeniería de prompts puede hacer que estas tecnologías sean más accesibles para un público más amplio.

Exploración de Capacidades del Modelo

• Pruebas de Límites — Los ingenieros de prompts a menudo prueban los límites de lo que los LLMs pueden hacer, lo que puede llevar a percepciones sobre las capacidades y limitaciones de los modelos.
• Salidas Éticas y Seguras — A través de un diseño cuidadoso de prompts, los ingenieros pueden dirigir a los LLMs lejos de generar contenido dañino o sesgado.

Investigación y Desarrollo

• Benchmarking — Los prompts bien elaborados se utilizan para evaluar a los LLMs contra tareas específicas, ayudando a cuantificar el progreso en el campo.
• Nuevas Aplicaciones — La ingeniería de prompts puede descubrir nuevos casos de uso para LLMs demostrando cómo pueden manejar varios tipos de solicitudes e instrucciones.

Extracción y Transferencia de Conocimiento

• Conocimiento Contextual — Haciendo las preguntas correctas, los ingenieros de prompts pueden extraer información más matizada y contextualmente relevante de los LLMs.
• Transferencia de Conocimiento — Los prompts pueden ser diseñados para facilitar la transferencia de conocimiento de un dominio a otro dentro de las respuestas del modelo.

Eficiencia de Datos de Entrenamiento

• Aumento de Datos — Los prompts pueden ser utilizados para generar datos de entrenamiento sintéticos para otros modelos, mejorando su rendimiento sin la necesidad de datos del mundo real adicionales.

La ingeniería de prompts es esencialmente una forma de programación para LLMs, donde el código consiste en lenguaje natural cuidadosamente elaborado. A medida que el campo madura, podemos esperar ver técnicas y herramientas más sofisticadas desarrolladas para optimizar la interacción entre humanos y estos poderosos modelos de IA.

¿Cómo funcionan los prompts con Modelos Multimodales Grandes?

Los prompts actúan como la interfaz de entrada para modelos multimodales grandes como OpenAI GPT-4V o Google Gemini, que son sistemas de IA capaces de procesar y generar contenido a través de múltiples tipos de datos, como texto, imágenes, audio y video.

Estos modelos toman texto y lo adaptan a salidas de texto, audio, imagen o video. Algunos modelos admiten entradas de medios para generar texto, imágenes o videos a partir de ellos.

En modelos multimodales, los prompts pueden ser tanto textuales como visuales. Por ejemplo, un nuevo modelo multimodal puede decodificar prompts visuales, permitiendo a los usuarios interactuar con el modelo usando señales naturales como un "cuadro delimitador rojo" o "flecha apuntada". Este método, conocido como prompting de referencia visual, proporciona una forma más intuitiva de interactuar con estos sistemas.

El ajuste de prompts es un nuevo paradigma de ajuste de modelos que ha mostrado éxito en el preentrenamiento de lenguaje natural y preentrenamiento de visión. Implica agregar una secuencia de incrustaciones aprendibles a cada capa y afinar el modelo preentrenado en una tarea de flujo descendente, optimizando solo las incrustaciones aprendibles.

En modelos multimodales, se han propuesto métodos como el Aprendizaje de Prompts Multimodales (MaPLe por sus siglas en inglés) y el prompting de Cadena de Pensamiento Multimodal (CoT por sus siglas en inglés). MaPLe ajusta tanto las ramas de visión como de lenguaje para mejorar la alineación entre las representaciones de visión y lenguaje, mientras que el prompting CoT incorpora texto y visión en un marco de dos etapas.