¿Qué es la ingeniería rápida en IA y por qué es importante?

Herramientas como ChatGPT y DALL-E 2 (herramientas de inteligencia artificial de texto a texto o de texto a imagen) están de moda en estos días. Pero para que funcionen de manera efectiva, debe hacer las preguntas correctas para obtener los resultados que desea. Aprender qué decir a estas herramientas solo se volverá más importante a medida que se integren más en varias industrias.

¿Qué es la ingeniería rápida en IA?

La ingeniería de avisos de IA es una forma efectiva de obtener el resultado deseado con una herramienta de IA. Los avisos vienen en varias formas, como declaraciones, bloques de código y cadenas de palabras. Este método de utilizar indicaciones fue inventado por personas con la intención de obtener respuestas de los modelos de IA. Sirve como punto de partida para enseñar el modelo a desarrollar resultados que sean apropiados para una tarea dada.

Curiosamente, estas indicaciones funcionan de la misma manera que lo harían con una persona, instándola a crear un ensayo, y de manera similar, una aplicación de IA puede usar estas indicaciones para producir un trabajo que se adapte a su propósito. De esta manera, la ingeniería rápida se ha convertido en una estrategia indispensable para aprovechar las herramientas de IA.

Cuando se trata del aviso real, el texto es actualmente el principal medio de comunicación entre el ser humano y la IA. El uso de comandos de texto le permite decirle al modelo qué hacer. Los principales modelos de IA, como DALLE-E 2 y Stable Diffusion, requieren que describa el resultado deseado, que actúa como su indicación principal. Por otro lado, los modelos de lenguaje como el nuevo ChatGPT pueden usar cualquier cosa, desde una consulta simple hasta una prueba compleja con varios hechos colocados a lo largo del aviso. En algunos casos, incluso puede usar un archivo CSV con datos sin procesar como parte de la entrada.

Todo el proceso de ingeniería de avisos de IA implica diseñar y crear avisos (datos de entrada) para que los modelos de IA puedan entrenarse con ellos para aprender a realizar tareas específicas. En este proceso, debe seleccionar el tipo de datos y el formato adecuados para que la IA pueda entenderlos. La ingeniería rápida de IA efectiva conduce a datos de entrenamiento de alta calidad que permiten que el modelo de IA haga predicciones y decisiones con precisión.

Imagen: cohere.ai

El auge de la ingeniería rápida de IA

Muchos de los principales avances en la ingeniería de avisos de IA se llevaron a cabo con modelos de lenguaje como GPT-2 y GPT-3. En 2021, las tareas novedosas arrojaron resultados impresionantes gracias a la introducción de ingeniería rápida multitarea con conjuntos de datos de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Refinado por modelos de lenguaje que pueden representar con precisión un proceso de pensamiento lógico, el aprendizaje de disparo cero se ha aplicado cuando se incluyen señales como "Pensemos paso a paso" en las indicaciones; esto reforzó aún más la tasa de éxito de los esfuerzos de razonamiento de varios pasos. Una accesibilidad más sencilla, tanto a pequeña como a gran escala, fue posible gracias a extensos cuadernos de código abierto y iniciativas de síntesis de imágenes impulsadas por la comunidad.

En 2022 se produjeron otros avances importantes, cuando los modelos de aprendizaje automático DALL-E, Stable Diffusion y Midjourney abrieron un mundo de posibilidades a través de indicaciones de texto a imagen. Esta tecnología permite a las personas hacer realidad sus ideas con solo sus palabras como entrada.

Más recientemente, ChatGPT se abrió al público y cautivó al mundo. ChatGPT es el modelo de lenguaje de IA más impresionante que hemos visto hasta la fecha. Se basa en técnicas de aprendizaje profundo para generar texto en función de la entrada que le proporcione. La herramienta se entrenó en una colección masiva de datos de texto, lo que le permite generar respuestas similares a las humanas a una amplia gama de indicaciones de texto.

Prácticas recomendadas para la ingeniería rápida de IA

Existen algunas prácticas recomendadas que realmente pueden ayudar a que la ingeniería de prontitud de la IA genere resultados precisos y efectivos.

El primer paso es comprender que un aviso puede incluir instrucciones, preguntas, datos de entrada, ejemplos, hechos y más. La clave es combinar todos estos diferentes elementos para lograr el mejor resultado.

Al diseñar un aviso de IA, debe seguir estos pasos:

• Ingrese un aviso claro y específico: Uno de los aspectos más importantes de la ingeniería de avisos de IA es proporcionar un aviso bien definido para el modelo de IA. Esto asegurará que el modelo entienda lo que está pidiendo.
• Usa un lenguaje conciso: Siempre debe ser lo más conciso posible en el mensaje, manteniéndolo breve y directo.
• Da tanto contexto como sea posible: Los modelos de IA a veces pueden tener problemas con el contexto, por lo que debe incluir tanta información contextual específica como sea posible en la entrada.
• Asegure la gramática adecuada: No desea errores gramaticales en su mensaje de IA, por lo que siempre verifique dos veces que todo esté escrito correctamente.
• Pruebe varias salidas: No hay límite para la cantidad de salidas que estos modelos pueden proporcionar, por lo que debe probar varias hasta que encuentre la mejor.
• Ajuste el modelo cuando sea posible: Algunos modelos de IA, como ChatGPT, se pueden ajustar con sus propios datos. Esto es especialmente útil para requisitos de casos de uso específicos y conduce a resultados más precisos.

El ascenso del ingeniero rápido

A medida que más empresas adoptan la tecnología de inteligencia artificial, se abre la puerta para que los profesionales con conocimientos sofisticados en aprendizaje automático e ingeniería rápida desarrollen carreras. Se ha observado una creciente demanda de ingenieros capacitados en esta área, así como de científicos de datos, una oportunidad que parece que continuará expandiéndose con el tiempo.

Un ingeniero de avisos es un profesional que se especializa en elaborar avisos, reglas y directivas precisos para ayudar a las herramientas de IA a lograr resultados específicos. Con un profundo conocimiento de la capacidad y las limitaciones del modelo que están utilizando, estos expertos poseen el conjunto de habilidades necesarias para guiar de manera eficiente los resultados hacia los objetivos deseados a través de un texto de entrada ingeniosamente elaborado, que puede incluir etiquetas o estrategias con una redacción sofisticada.

Los ingenieros rápidos asumen un papel crítico y a menudo pasado por alto en los proyectos de NLP. Tienen la tarea de diseñar y crear las indicaciones a las que responderán los modelos, ajustar los modelos en función de los resultados y realizar un análisis continuo del rendimiento del modelo para identificar oportunidades de mejora.

También trabajan en conjunto con científicos de datos e investigadores de NLP para evaluar el rendimiento de los modelos y asegurarse de que sus indicaciones estén correctamente alineadas con los objetivos del proyecto. Al participar en una serie de responsabilidades y aprovechar su experiencia en múltiples disciplinas, los ingenieros rápidos desempeñan un papel integral en la configuración del desarrollo de la PNL tal como lo conocemos hoy.

Con el aumento de la popularidad de los modelos de IA como ChatGPT, los ingenieros rápidos serán cada vez más solicitados. Desempeñarán un papel importante para las empresas que buscan aprovechar estos modelos de IA.

Cómo la ingeniería rápida de IA está afectando a las empresas

Los productos de IA y los modelos subyacentes que los impulsan están cambiando rápidamente el panorama tecnológico al presentarnos vías de creación e innovación completamente nuevas. Al aprovechar los datos, modelos como ChatGPT facilitan la capacidad de la IA para generar respuestas a las consultas de los usuarios e ideas únicas en una variedad de campos. Las computadoras ahora pueden producir contenido en áreas que van desde el arte hasta el diseño y la codificación de computadoras con poca ayuda de los humanos. Además, pueden incluso llegar a desarrollar hipótesis y teorías relacionadas con problemas complejos.

Los últimos sistemas de inteligencia artificial, construidos sobre la base de modelos de aprendizaje profundo a gran escala, son capaces de procesar y analizar una amplia gama de datos no estructurados, como texto e imágenes. Esto amplía el alcance de las aplicaciones accesibles para los desarrolladores, independientemente de su aptitud para el aprendizaje automático y su formación técnica.

Por ejemplo, ChatGPT, que se construyó sobre GPT-3.5, se usó para traducir texto y los científicos aprovecharon una versión anterior del modelo para crear nuevas secuencias de proteínas. La utilización de estos sistemas ha permitido reducir el tiempo de desarrollo necesario para las nuevas aplicaciones de IA, poniendo a disposición un nivel de accesibilidad rara vez establecido antes. Tales avances inevitablemente han abierto perspectivas emocionantes para el futuro.

Lo único que todos estos modelos diferentes tienen en común es su necesidad de una ingeniería de prontitud de IA eficaz. A medida que la IA continúa avanzando, continuaremos viendo que la ingeniería rápida juega un papel importante en casi todos los campos, desde los negocios hasta la ciencia y más. Los modelos de IA impulsados ​​por ingeniería rápida son los más emocionantes y prometedores que hemos visto, por lo que los líderes empresariales deben comenzar a prestar mucha atención y considerar implementarlos en sus procesos.