Ingeniería de Promting en Inteligencia Artificial: Mejora tus Prompts
La ingeniería de promting en IA es una disciplina que se centra en diseñar prompts efectivos para obtener respuestas precisas y útiles de los modelos de IA. Esta disciplina es esencial para maximizar la eficacia de los sistemas de IA, ya que un prompt bien diseñado puede mejorar significativamente la calidad de las respuestas generadas por un modelo de IA. En este artículo, te presentamos 10 consejos para mejorar tus prompts en la ingeniería de promting en IA, que te ayudarán a obtener los mejores resultados posibles de tus modelos de IA, como chat gpt de OpenAI.
1. Mensaje del sistema
El mensaje del sistema es una parte crucial de la ingeniería de promting en IA. Este mensaje se utiliza para preparar el modelo con contexto, instrucciones u otra información relevante para tu caso de uso. Un mensaje del sistema bien diseñado puede ayudar a guiar al modelo hacia la generación de respuestas que sean útiles y relevantes para el usuario. Por ejemplo, puedes utilizar el mensaje del sistema para describir la personalidad del asistente, definir qué debe y qué no debe responder el modelo, y definir el formato de las respuestas del modelo.
2. Aprendizaje con pocos ejemplos
El aprendizaje con pocos ejemplos es una técnica efectiva en la ingeniería de promting en IA. Esta técnica implica proporcionar un conjunto de ejemplos de entrenamiento como parte del prompt para dar contexto adicional al modelo. Los ejemplos pueden ayudar a guiar al modelo hacia la generación de respuestas que sean consistentes con los ejemplos proporcionados. Esta técnica puede ser especialmente útil cuando se trabaja con modelos de IA que han sido entrenados en grandes cantidades de datos y pueden tener dificultades para generar respuestas precisas y útiles sin un contexto adicional.
3. Escenarios no chat
Aunque la API de Completions de Chat está diseñada para trabajar con conversaciones de varios turnos, también puede utilizarse para escenarios no chat en la ingeniería de promting en IA. Por ejemplo, puedes utilizar esta API para generar respuestas a preguntas de opción múltiple, para realizar análisis de sentimientos o para generar resúmenes de texto. Al utilizar la API de Completions de Chat para escenarios no chat, puedes aprovechar las capacidades de generación de texto de los modelos de IA para una amplia gama de aplicaciones.
4. Empieza con instrucciones claras
La secuencia en la que aparece la información en el prompt es importante en la ingeniería de promting en IA. Nuestra investigación sugiere que decirle al modelo la tarea que quieres que haga al principio del prompt, antes de compartir información contextual adicional o ejemplos, puede ayudar a producir salidas de mayor calidad. Por ejemplo, si quieres que el modelo genere una lista de recomendaciones de libros, puedes empezar el prompt con “Genera una lista de recomendaciones de libros” antes de proporcionar detalles adicionales sobre los gustos y preferencias del usuario.
5. Repite las instrucciones al final
Los modelos de IA pueden ser susceptibles al sesgo de recencia, lo que significa que la información más reciente puede tener una influencia más significativa en la salida del modelo. Por lo tanto, en la ingeniería de promting en IA, puede ser útil repetir las instrucciones clave al final del prompt. Esto puede ayudar a reforzar la tarea que quieres que realice el modelo y a guiarlo hacia la generación de la respuesta deseada.
6. Prepara la salida
En la ingeniería de promting en IA, preparar la salida se refiere a incluir unas pocas palabras o frases al final del prompt para guiar la forma de la respuesta del modelo. Por ejemplo, si quieres que el modelo genere una lista de recomendaciones de libros, puedes terminar el prompt con “Aquí tienes algunas recomendaciones de libros:”. Esto puede ayudar a guiar al modelo hacia la generación de una lista de recomendaciones de libros, en lugar de una respuesta en prosa.
7. Agrega una sintaxis clara
El uso de una sintaxis clara para tu prompt puede ayudar a comunicar la intención y a hacer que las salidas sean más fáciles de analizar en la ingeniería de promting en IA. Esto puede incluir el uso de puntuación, encabezados y marcadores de sección para estructurar el prompt. Por ejemplo, puedes utilizar marcadores para dividir el prompt en secciones, o puedes utilizar encabezados para destacar las diferentes partes del prompt.
8. Desglosa la tarea
En la ingeniería de promting en IA, desglosar la tarea en pasos más pequeños puede ayudar a mejorar la precisión de las respuestas generadas por el modelo. Por ejemplo, si quieres que el modelo genere una lista de recomendaciones de libros basada en los gustos y preferencias de un usuario, puedes desglosar esta tarea en pasos más pequeños, como primero pedir al modelo que identifique los gustos y preferencias del usuario, luego pedir al modelo que identifique los libros que se ajustan a estos gustos y preferencias, y finalmente pedir al modelo que genere una lista de recomendaciones basada en estos libros.
9. Uso de affordances
En la ingeniería de promting en IA, las affordances son técnicas que puedes utilizar para guiar la respuesta del modelo. Por ejemplo, puedes utilizar una affordance de búsqueda para ayudar a mitigar las respuestas fabricadas y obtener información actualizada. Al utilizar una affordance de búsqueda, puedes instruir al modelo para que busque información en una base de datos o en la web antes de generar una respuesta, lo que puede ayudar a garantizar que la respuesta esté basada en información precisa y actualizada.
10. Promting de cadena de pensamiento
El promting de cadena de pensamiento es una técnica en la ingeniería de promting en IA que implica instruir a la respuesta del modelo para proceder paso a paso y presentar todos los pasos involucrados. Esta técnica puede ayudar a reducir la posibilidad de inexactitud en los resultados y facilitar la evaluación de la respuesta del modelo. Por ejemplo, puedes utilizar el promting de cadena de pensamiento para guiar al modelo a través de un proceso de toma de decisiones paso a paso, lo que puede ayudar a garantizar que la respuesta final del modelo esté bien fundamentada y sea precisa.
Mejora tus Prompts con Ingeniería de Promting en IA
La ingeniería de promting en IA es una disciplina esencial para maximizar la eficacia de los sistemas de IA. A través de técnicas como el uso de mensajes del sistema, el aprendizaje con pocos ejemplos, la preparación de la salida, y el desglose de tareas, puedes diseñar prompts que guíen a los modelos de IA hacia la generación de respuestas precisas y útiles. Además, el uso de affordances y el promting de cadena de pensamiento pueden ayudar a reducir la inexactitud y a facilitar la evaluación de las respuestas del modelo. Al aplicar estos principios de la ingeniería de promting en IA, puedes mejorar significativamente la calidad de las respuestas generadas por tus modelos de IA.
