Imagina que tienes el poder de dirigir la inteligencia artificial (IA) con solo unas palabras. Eso es la ingeniería de prompts.
En términos simples, un prompt es una instrucción o pregunta que le das a un sistema de IA para que responda o actúe. Es como pedirle a un amigo que haga algo específico; le das una indicación y esperas una reacción. En el mundo de la IA, estos prompts son fundamentales para dirigir y controlar cómo la tecnología procesa la información y responde.
Prompt Engineering
Ahora, entremos en el fascinante mundo del Prompt Engineering. Esta disciplina se centra en cómo formular estos prompts de manera efectiva para obtener los mejores resultados de un sistema de IA. No se trata solo de qué preguntar, sino de cómo hacer la pregunta. Un buen Prompt Engineering puede significar la diferencia entre una respuesta útil y una que no lo es. Es un arte y una ciencia, combinando creatividad y técnica para comunicarse de manera efectiva con la inteligencia artificial.
¿Para qué sirve un Prompt?
Un prompt es tu herramienta para:
- Guiar a la IA: Le indicas qué tipo de tarea realizar, desde generar texto hasta crear imágenes.
- Refinar respuestas: A través de prompts específicos, puedes obtener respuestas más precisas y pertinentes.
- Explorar posibilidades: Los prompts permiten experimentar con la IA para descubrir nuevas aplicaciones y soluciones.
Los 3 Tipos de Prompts en IA
- Zero-Shot Prompting: La IA recibe una tarea sin ejemplos previos. Es como pedirle que resuelva un problema sin haberle mostrado cómo hacerlo antes.
- Few-Shot Prompting/In-Context Learning: Aquí se proporcionan algunos ejemplos para guiar a la IA. Es como enseñarle a alguien con unos pocos ejemplos antes de pedirle que realice la tarea.
- Chain-of-Thought (CoT): Este enfoque implica pedirle a la IA que explique su proceso de pensamiento paso a paso, como si estuviera razonando en voz alta.
10 Trucos para el Uso Efectivo de Prompts en Inteligencia Artificial
Estas recomendaciones te ayudarán a mejorar tu trabajo con IA generativa (AGI)
1. Sé muy específico al crear tu prompt
Cuanto más específico, descriptivo y detallado seas en tu pregunta o solicitud de información, mejor entenderá el LLM tu prompt.
Evita descripciones vagas o generales y complicar demasiado tus prompts, ya que esto produce resultados impredecibles.
2. Describe el contexto exacto
Incluye en tu prompt el contexto deseado, el resultado, la longitud, el formato y el estilo.
La ausencia de contexto probablemente generará una respuesta razonable que no se alinee con tu objetivo.
3. Sé breve, cuanto más texto mas fallos
Mantén tus prompts lo más cortos y enfocados posible. Aunque parezca contradictorio con otros puntos, se trata de poner solo aquello necesario para no liar a la IA
4. Separa instrucciones del contexto
Inicia tus prompts con instrucciones seguidas de tu contexto, separándolos con comillas dobles para mayor claridad.
En ChatGPT premium, puedes incluirlo en secciones distintas ya sea en las instrucciones o en tus GPT´s.
5. Utiliza restricciones explícitas
Agrega restricciones a tu prompt, esto ayuda a acotar la respuesta y que no alucine tanto
Especifica un área geográfica, período de tiempo o idioma reducirá su respuesta.
6. Verifica la precisión de las respuestas
Es esencial verificar todo lo que escribe una AGI, ya que muchas veces cometen fallos, alucinaciones.
7. Evita la sobrecarga de Información
Incluir demasiado detalle en tu prompt puede ser contraproducente y podría sobrecargar o confundir.
Asegúrate de proporcionar suficientes detalles para obtener una respuesta apropiada, pero no más.
8. Evita preguntas dirigidas y abiertas
Si le haces preguntas que predispongan a una respuesta, posiblemente te de esa respuesta, aunque no necesariamente sea la correcta.
Y si le haces preguntas muy vagas y abiertas, te va a dar respuestas poco útiles.
9. Emplea Iteración y Ajuste Fino
Incluso un prompt bien elaborado a veces producirá una respuesta mala, el truco aquí está en crear un prompt e irlo puliendo poco a poco con cada respuesta que te de.
10. Evita la palabra ‘No’
Por ahora la mayoría de AGI se llevan bastante mal con la palabra NO.
Prueba a escribirle a ChatGPT «No quiero que escribas una conclusión» a ver si te hace caso, a mi no…
¿Es la ingeniería de prompts el futuro?
El Foro Económico Mundial la ha denominado el «trabajo del futuro» número uno, mientras que Sam Altman, CEO de Open AI, la califica como una habilidad de «increíble apalancamiento».
Las redes sociales están llenas de influencers mostrando «prompts mágicos» con resultados asombrosos.
Sin embargo, a pesar del revuelo, la prominencia de la ingeniería de prompts podría durar poco por varias razones.
- Las futuras generaciones de sistemas de IA estarán mejor adaptados para entender el lenguaje natural y serán más intuitivos, reduciendo así la necesidad de usar prompts complicados.
- Los nuevos modelos de lenguaje como el GPT-4 ya muestran como pueden transformar nuestras palabras en prompts, sin esfuerzo alguno.
- Es difícil ser un genio de lo prompts, ya que la eficacia de los prompts depende del algoritmo específico, limitando su utilidad en diversos modelos…
Ingeniería de Prompt vs Formulación de Problemas
Aquí entra la formulación de problemas: la capacidad de identificar, analizar y delinear problemas.
Esta habilidad y la ingeniería de prompts difieren en su enfoque, tareas principales y habilidades subyacentes.
- Ingeniería de Prompts: Se enfoca en elaborar la entrada de texto óptima, eligiendo palabras, frases, estructuras de oraciones y puntuación adecuadas.
- Formulación de Problemas: Enfatiza en definir el problema, delimitando su enfoque, alcance y límites. Requiere una comprensión amplia del dominio del problema y la capacidad de destilar problemas del mundo real. Sin un problema bien formulado, incluso los prompts más sofisticados se quedan cortos.
¿Cómo mejorar en la Formulación de Problemas?
Hay cuatro componentes clave para una formulación efectiva de problemas: diagnóstico, descomposición, reformulación y diseño de restricciones.
Diagnóstico de Problemas
Es identificar el problema central que la IA debe resolver. Por ejemplo, InnoCentive ayudó a sus clientes a formular más de 2,500 problemas, usando técnicas como «Los Cinco Porqués» para discernir las causas raíz.
Descomposición de Problemas
Consiste en dividir problemas complejos en subproblemas más manejables. Esto es esencial cuando enfrentamos problemas multifacéticos.
Reformulación de Problemas
Implica cambiar la perspectiva desde la cual se ve el problema, permitiendo interpretaciones alternativas. Un ejemplo es el rediseño de las máquinas de resonancia magnética de GE Healthcare por Doug Dietz, que transformó la experiencia intimidante de los niños en una aventura emocionante.
Diseño de Restricciones de Problemas
Se enfoca en definir los límites del problema, estableciendo restricciones en la entrada, el proceso y la salida de la búsqueda de soluciones. Esto dirige a la IA en la generación de soluciones valiosas para la tarea.
En resumen, aunque la ingeniería de prompts puede ser relevante a corto plazo, su falta de versatilidad, transferibilidad y lo sencillo que parece que una AGI pueda hacerlo, limita su relevancia a largo plazo.
En cambio, dominar la formulación de problemas podría ser la clave para navegar el futuro incierto junto a sistemas de IA sofisticados, siendo tan crucial como aprender lenguajes de programación en los primeros días de la computación.
Los prompts en inteligencia artificial abren un mundo de posibilidades, permitiéndote explorar y descubrir soluciones innovadoras. Al elegir el tipo de prompt correcto, puedes llevar a la IA hacia nuevos horizontes de creatividad y eficiencia. ¡Son las herramientas que te permiten desbloquear todo el potencial de la IA! 🌟🤖
