¿Qué es la ingeniería de prompts en IA y por qué es importante

Herramientas como ChatGPT y DALL-E 2 (herramientas de IA de texto a texto o texto a imagen) son todo el furor en estos días. Pero para que funcionen de manera efectiva, es necesario hacerles las preguntas adecuadas para obtener los resultados deseados. Aprender qué decir a estas herramientas será cada vez más importante a medida que se integren en diversas industrias.

¿Qué es la ingeniería de prompts en IA?

La ingeniería de prompts en IA es una forma efectiva de obtener la salida deseada con una herramienta de IA. Los prompts pueden ser de diversas formas, como declaraciones, bloques de código y cadenas de palabras. Este método de utilizar prompts fue inventado por personas con el objetivo de obtener respuestas de los modelos de IA. Sirve como punto de partida para enseñar al modelo a desarrollar salidas que sean apropiadas para una tarea determinada.

Resulta interesante que estos prompts funcionen de la misma manera que lo harían con una persona, como cuando se le pide a alguien que escriba un ensayo, y de manera similar, una aplicación de IA puede utilizar estos prompts para producir trabajo que esté adaptado a su propósito.

En cuanto al prompt en sí, el texto es actualmente el principal medio de comunicación entre el ser humano y la IA. Utilizar comandos de texto permite indicar al modelo qué realizar. Los mejores modelos de IA, como DALLE-E 2 y Stable Diffusion, requieren que se les describa la salida deseada, lo que actúa como su prompt principal. Por otro lado, los modelos de lenguaje como el nuevo ChatGPT pueden utilizar desde una simple consulta hasta un complejo problema con varios hechos colocados a lo largo del prompt. En algunos casos, incluso se puede utilizar un archivo CSV con datos sin procesar como parte de la entrada.

Todo el proceso de ingeniería de prompts en IA implica diseñar y crear prompts (datos de entrada) para que los modelos de IA puedan entrenarse con ellos y aprender a realizar tareas específicas. En este proceso, es necesario seleccionar el tipo de datos y el formato adecuados para que la IA pueda entenderlos. Una ingeniería de prompts en IA efectiva conduce a datos de entrenamiento de alta calidad que permiten al modelo de IA hacer predicciones y tomar decisiones precisas.

Imagen: cohere.ai

El auge de la ingeniería de prompts en IA

Muchos de los principales desarrollos en la ingeniería de prompts en IA tuvieron lugar con modelos de lenguaje como GPT-2 y GPT-3. En 2021, se obtuvieron resultados impresionantes en tareas novedosas gracias a la introducción de la ingeniería de prompts de multitarea con conjuntos de datos de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Refinados por modelos de lenguaje que pueden describir con precisión un proceso de pensamiento lógico, se ha aplicado el aprendizaje de cero disparos cuando se incluyen pistas como “Vamos a pensar paso a paso” en los prompts; esto ha aumentado aún más la tasa de éxito de los esfuerzos de razonamiento multi-paso. La accesibilidad más fácil en pequeña y gran escala se hizo posible a través de cuadernos de código abierto extensos y proyectos de síntesis de imágenes impulsados por la comunidad.

Se produjeron algunos desarrollos importantes más en 2022, cuando los modelos de aprendizaje automático DALL-E, Stable Diffusion y Midjourney abrieron un mundo de posibilidades a través de la técnica de texto a imagen. Esta tecnología permite a las personas dar vida a sus ideas con solo utilizar palabras como entrada.

Más recientemente, ChatGPT se abrió al público y causó un gran impacto. ChatGPT es el modelo de lenguaje de IA más impresionante que hemos visto hasta la fecha. Confía en técnicas de aprendizaje profundo para generar texto basado en la entrada que se le proporciona. La herramienta se entrenó con una gran colección de datos de texto, lo que le permite generar respuestas similares a las humanas a una amplia gama de prompts de texto.

Mejores prácticas para la ingeniería de prompts en IA

Hay algunas mejores prácticas que pueden ayudar a que la ingeniería de prompts en IA produzca salidas precisas y efectivas.

El primer paso es entender que un prompt puede incluir instrucciones, preguntas, datos de entrada, ejemplos, hechos y más. La clave es combinar todos estos elementos diferentes para lograr la mejor salida.

Al ingenierizar un prompt de IA, debe seguir estos pasos:

• Ingrese un prompt claro y específico: Uno de los aspectos más importantes de la ingeniería de prompts en IA es proporcionar un prompt bien definido al modelo de IA. Esto garantiza que el modelo comprenda lo que se le pide.
• Utilice un lenguaje conciso: Debe ser lo más conciso posible en el prompt, manteniéndolo breve y al punto.
• Proporcione el máximo contexto posible: Los modelos de IA pueden tener dificultades con el contexto, por lo que debe incluir la mayor cantidad de información contextual específica posible en la entrada.
• Asegúrese de que la gramática sea correcta: No quiere errores gramaticales en su prompt de IA, así que siempre verifique que todo esté escrito correctamente.
• Pruebe varias salidas: No hay límite en la cantidad de salidas que estos modelos pueden proporcionar, así que debe probar varias hasta encontrar 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 caso de uso específicos y conduce a salidas más precisas.

El auge del ingeniero de prompts

A medida que más empresas adoptan la tecnología de IA, se abre la puerta a profesionales con conocimientos sofisticados en aprendizaje automático y ingeniería de prompts para construir carreras. Se ha visto una creciente demanda de ingenieros con habilidades en este área, así como de científicos de datos; una oportunidad que parece destinada a seguir expandiéndose con el tiempo.

Un ingeniero de prompts es un profesional que se especializa en crear prompts, reglas y directivas precisas para ayudar a las herramientas de IA a lograr resultados específicos. Con una profunda comprensión de la capacidad y las limitaciones del modelo que están utilizando, estos expertos poseen el conjunto de habilidades necesario para guiar la salida hacia los objetivos deseados a través de entradas de texto ingeniosamente diseñadas, que pueden incluir etiquetas o estrategias con una redacción sofisticada.

Los ingenieros de prompts asumen un papel crítico y a menudo pasado por alto en los proyectos de NLP. Se les encarga de diseñar y crear los prompts a los que los modelos responderán, ajustar los modelos según la salida y realizar un análisis continuo del rendimiento del modelo para identificar oportunidades de mejora.

También trabajan en conjunto con científicos de datos y investigadores de NLP para evaluar el rendimiento de los modelos y asegurarse de que sus prompts estén adecuadamente alineados con los objetivos del proyecto. Al asumir una serie de responsabilidades y aprovechar su experiencia en múltiples disciplinas, los ingenieros de prompts desempeñan un papel fundamental en la configuración del desarrollo de NLP tal como lo conocemos hoy.

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

Cómo la ingeniería de prompts en IA está afectando a los negocios

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

Los sistemas de IA más recientes, construidos sobre la base de modelos de aprendizaje profundo a gran escala, pueden procesar y analizar una amplia gama de datos no estructurados como texto e imágenes. Esto amplía el alcance de las aplicaciones accesibles a los desarrolladores, independientemente de su habilidad en aprendizaje automático y antecedentes técnicos.

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

La única cosa que todos estos modelos tienen en común es su necesidad de una ingeniería de prompts en IA efectiva. A medida que la IA sigue avanzando, seguiremos viendo que la ingeniería de prompts desempeña un papel importante en casi todos los campos, desde los negocios hasta la ciencia y más. Los modelos de IA impulsados por la ingeniería de prompts son los más emocionantes y prometedores que hemos visto, así que los líderes empresariales deben comenzar a prestar atención y considerar la implementación de estos modelos en sus procesos.