Prompt Engineering

¿Qué es Prompt Engineering?

La ingeniería de instrucciones o Prompt Engineering es una técnica utilizada en inteligencia artificial (IA) para optimizar y ajustar los modelos lingüísticos a determinadas tareas y resultados. También conocida como diseño de instrucciones, se refiere al proceso de construir cuidadosamente instrucciones o entradas para que los modelos de IA mejoren su rendimiento en tareas específicas. Las instrucciones se utilizan para guiar y ajustar el comportamiento deseado del sistema de IA y obtener respuestas precisas y deseadas de los modelos de IA.

A través de este proceso, la ingeniería de instrucciones permite a los sistemas de IA “entender” la intención del usuario, responder adecuadamente y generar resultados más fiables y relevantes.

¿Por qué es importante la Prompt Engineering para la IA?

Prompt Engeineering es crucial para optimizar el rendimiento de la IA y mejorar la experiencia del usuario. Al diseñar instrucciones eficaces, los equipos pueden garantizar la precisión de las especificaciones del proyecto y cumplir los requisitos preestablecidos.

También puede permitir la resolución eficaz de problemas mediante la creación de contenidos adaptados a los niveles de habilidad específicos de los usuarios. Puede ayudar a los usuarios a obtener los resultados deseados refinando sus consultas, incluso varias veces. También es valiosa para los desarrolladores en código de culminación y tareas de comprensión.

En el contexto de la síntesis texto-imagen, prompt engineering permite personalizar con precisión las características de la imagen, como el estilo, la perspectiva, la relación de aspecto, el punto de vista y la resolución de la imagen.

También desempeña un papel importante en la identificación y mitigación de los ataques de inyección de prompt, protegiendo así los modelos de IA de posibles actividades maliciosas.

¿Cómo funciona la Prompt Engineering?

Funciona aprovechando las capacidades subyacentes de los modelos lingüísticos y optimizando sus resultados mediante instrucciones bien diseñadas. En lugar de basarse únicamente en el preentrenamiento o el ajuste, la ingeniería de instrucciones permite a los usuarios guiar a los modelos para que alcancen objetivos específicos.

Los usuarios pueden influir en el comportamiento del modelo y fomentar respuestas precisas proporcionando instrucciones directas, restricciones o ejemplos en las instrucciones.

Ejemplos de Prompt Engineering

Profundicemos en varios ejemplos de Prompt Engineering. A continuación encontrará una lista de los tipos más utilizados.

Análisis de sentimientos o Sentiment Analysis

En el análisis de sentimientos, Prompt Engineering puede implicar la construcción de instrucciones que indiquen claramente el sentimiento o la emoción que el modelo debe detectar en un texto determinado.

Al proporcionar instrucciones explícitas, como “Determine el sentimiento del siguiente texto: ‘Me encantó la película'”, los usuarios pueden guiar al modelo para que identifique con precisión el sentimiento positivo.

Traducción de idiomas

Prompt Engineering puede utilizarse en tareas de traducción de idiomas para mejorar la precisión y garantizar traducciones adecuadas.

Mediante el diseño de instrucciones que especifiquen los idiomas de origen y destino, junto con ejemplos de traducción, los usuarios pueden guiar al modelo para que produzca traducciones de alta calidad que se ajusten a los dos idiomas deseados.

Respuesta a preguntas

Prompt Engineering es muy útil en las tareas de respuesta a preguntas, en las que los usuarios pueden dar instrucciones explícitas o ejemplos para guiar la respuesta del modelo.

Por ejemplo, una instrucción del tipo “Responda a la siguiente pregunta: ¿Quién inventó el teléfono?” puede ayudar al modelo a proporcionar la respuesta correcta: “Alexander Graham Bell”.

Resumen de textos

Prompt Engineering puede aplicarse a las tareas de resumen de textos proporcionando instrucciones explícitas para generar resúmenes.

Si la instrucción se formula como “Resuma brevemente el siguiente texto”, los usuarios pueden guiar al modelo para que cree resúmenes condensados e informativos que recojan los puntos principales del texto de entrada.

Generación de código

Prompt Engineering puede ayudar en las tareas de generación de código proporcionando instrucciones específicas o ejemplos del resultado deseado.

Los desarrolladores pueden enmarcar instrucciones como “Genera una función Python que calcule la media de una lista de números” para guiar al modelo en la producción de fragmentos de código precisos y funcionales.

Respuestas del chatbot

Prompt Engineering es valiosa a la hora de entrenar a los modelos de chatbot para que generen respuestas adecuadas y conscientes del contexto.

Diseñando mensajes que proporcionen el contexto necesario, como “Usted es un chatbot de atención al cliente. Responde a la siguiente consulta de un cliente: Tengo un problema con mi pedido”, los usuarios pueden guiar al modelo para que genere respuestas relevantes y útiles a las consultas de los usuarios.

Clasificación de documentos

Prompt Engineering puede mejorar las tareas de clasificación de documentos especificando las categorías deseadas y proporcionando documentos de ejemplo para cada tipo.

Mediante la creación de instrucciones como “Clasifique el siguiente documento en una de las siguientes categorías: ‘Deportes’, ‘Política’, ‘Entretenimiento'”, los usuarios pueden guiar al modelo para que clasifique los documentos con precisión basándose en los ejemplos proporcionados.

Subtitulado de imágenes

Prompt Engineering puede aplicarse a las tareas de subtitulado de imágenes construyendo instrucciones que describan el contenido deseado de la imagen.

Los usuarios pueden formular preguntas como “Genere un pie de foto para la siguiente imagen: [insertar descripción de la imagen]”, guiando al modelo para que genere subtítulos relevantes y descriptivos para la imagen en cuestión.

Reconocimiento del nombre de entidades

Prompt Engineering puede ayudar en las tareas de reconocimiento de entidades con nombre proporcionando instrucciones claras para identificar entidades específicas dentro del texto.

Al diseñar instrucciones como “Identifique los nombres de las personas mencionadas en el siguiente pasaje”, los usuarios pueden guiar al modelo para que reconozca y extraiga entidades con nombre con precisión.

Prácticas recomendadas para la redacción de Prompts

Existen varias prácticas recomendadas que los usuarios pueden seguir para crear mejores mensajes de AI:

• Experimenta reformulando conceptos similares de formas variadas, utilizando diferentes modificadores, estilos, perspectivas, autores o artistas y formatos.
• Utilizar diferentes tipos de entradas, como ejemplos, datos de entrada, instrucciones o preguntas, para mejorar la eficacia de las instrucciones de escritura.
• Utilizar modificadores especiales respaldados por herramientas de IA para mejorar las capacidades de ingeniería de avisos, incluyendo palabras clave de estilo, nivel de abstracción, resolución, relación de aspecto e importancia de las palabras.
• Considerar el uso de entornos de desarrollo integrados (IDE) como herramientas de software para mejorar la eficacia de la redacción de instrucciones de IA. Estas herramientas ayudan a los ingenieros a afinar los modelos de IA y a los usuarios a lograr resultados específicos.

Conclusión

Prompt Engineering es una potente técnica que permite a los usuarios modelar el comportamiento y los resultados de los modelos de IA.

Mediante el diseño estratégico de instrucciones, los usuarios pueden guiar a los modelos para que produzcan respuestas precisas, relevantes y adaptadas al contexto para diversas tareas. Esto puede ayudar a abrir nuevas posibilidades en el procesamiento del lenguaje y mejorar las capacidades de los sistemas de IA para comprender el lenguaje humano e interactuar con él.