En el siglo XX, los ordenadores cambiaron el mundo. Ahora, la IA generativa está cambiando el mundo.
La inteligencia artificial ha alcanzado tal nivel de potencia que puede aportar beneficios a casi todos los ámbitos. Todas las empresas y organizaciones buscan utilizar la IA para impulsar la productividad y el crecimiento.
La IA es muy potente. Sin embargo, no puede ofrecer el mejor resultado sin una entrada adecuada. El resultado de la IA depende de la información que se le proporcione. Sin indicaciones eficaces, la IA ofrece resultados que no vienen al caso.
Aquí es donde comienza la magia de la ingeniería de prompts. Se trata del proceso de crear el prompt más eficaz. Este genera los mejores resultados, que satisfacen las expectativas de los usuarios.
En este artículo, hablaremos sobrequé es la ingeniería de prompts, sus aplicaciones, cómo crear prompts eficaces y mucho más.
Pues bien, vamos a aprender qué es la ingeniería de prompts.
Índice
- ¿Qué es la ingeniería de prompts?
- Aspectos técnicos de la ingeniería de prompts
- ¿Cómo funciona la ingeniería de prompts?
- La importancia de la ingeniería de prompts
- Aplicaciones y ejemplos de ingeniería de prompts
- 1. Creación de contenidos
- 2. Preguntas y respuestas
- 3. Traducción
- 4. Chatbots y agentes conversacionales
- 5. Generación de código y asistencia en la programación
- 6. Análisis de datos
- 7. Recomendación
- 8. Recursos Humanos y Contratación
- Mejores prácticas en ingeniería de prompts
- 1. Define claramente la respuesta deseada
- 2. Utiliza todos los elementos de la consigna al redactar las consignas
- 3. Utilizar técnicas de guía
- 4. Asegúrate de que las indicaciones no sean ni demasiado sencillas ni demasiado complejas
- 5. Entrenar y evaluar los modelos de IA
- Conclusión
¿Qué es la ingeniería de prompts?
Si quieres aprender ingeniería de prompts, primero debes familiarizarte con los prompts.
Entonces, ¿qué es exactamente un «prompt»?
El prompt es el texto de entrada dela IA generativa. Le indica al modelo de IA qué debe hacer. Por lo tanto, el resultado de los modelos de IA depende del prompt. Sin prompts eficaces, no obtendrás los resultados deseados.
Para obtener el resultado deseado, debes redactar indicaciones que especifiquen exactamente lo que debe hacer el modelo de IA. El proceso de creación de este tipo de entradas se denomina «ingeniería de indicaciones». La ingeniería de indicaciones consiste en aplicar diferentes técnicas de redacción de indicaciones.
La ingeniería de prompts ayuda a los modelos de IA a comprender con precisión la información introducida, lo que da lugar a resultados exactos y precisos.
Aspectos técnicos de la ingeniería de prompts
La ingeniería de prompts no consiste simplemente en mezclar diferentes modificadores, texto y técnicas. Se trata de crear prompts que ofrezcan los mejores resultados. Para redactar el mejor prompt, es necesario comprender algunos aspectos técnicos de la ingeniería de prompts.
PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural)
El procesamiento del lenguaje natural (PLN)es el núcleo de la inteligencia artificial. Permite la comunicación entre los seres humanos y la IA. Ayuda a los modelos de IA a comprender, analizar y responder al lenguaje humano de forma contextual. El rendimiento de un modelo de IA depende directamente de su dominio del PLN. Cuanto mayor sea ese dominio, más precisos serán los resultados que genere.
LLM (modelos de lenguaje a gran escala)
Los modelos de lenguaje grande (LLM) constituyen una rama avanzada de la inteligencia artificial. Se entrenan con enormes cantidades de datos para predecir la siguiente palabra de una frase. Adivinan la siguiente palabra basándose en las palabras anteriores. Esto les permite comprender el contexto de forma eficaz, lo que les ayuda a generar textos con sentido.
Transformers
Los transformadores son la base de muchos modelos de lenguaje a gran escala, incluido ChatGPT. Se trata de un tipo específico de redes neuronales especializadas en el tratamiento de datos secuenciales, como el lenguaje.
Los modelos Transformers son eficaces a la hora de comprender las relaciones secuenciales entre las palabras dentro de una frase. Existe un elemento especial en los modelos Transformers denominado «pay attention». Este ayuda a los modelos de lenguaje grande (LLM) a identificar la tarea más importante del texto de entrada.
Parámetros
Los parámetros son variables de los modelos de IA. Durante el entrenamiento, los modelos de IA aprenden estas variables a partir de los datos de entrenamiento. Los ingenieros de prompts no las ajustan directamente. Sin embargo, comprenderlas podría ayudarte a entender por qué los modelos de IA responden a los prompts de una determinada manera.
Fichas
Los tokens son unidades de texto que los modelos de IA leen y comprenden. Pueden ser desde un carácter, como la «B», hasta una palabra, como «Power». Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) pueden procesar un número determinado de tokens. Por eso, los ingenieros de prompts deben conocer loslímites de un modelo de IA. Esto permite crear consultas más largas y proporcionar datos de entrada más extensos.
Multimodalidad
La multimodalidad es la nueva tendencia en el mundo de la inteligencia artificial. Es capaz de comprender, interpretar y generar diferentes tipos de datos. La multimodalidad puede generar texto, imágenes, código, etc.
Es fundamental para la ingeniería de prompts. Permite a los ingenieros de prompts crear prompts capaces de generar resultados variados.
Comprender bien estos conceptos técnicos te ayuda a crear indicaciones eficaces.
¿Cómo funciona la ingeniería de prompts?
La ingeniería de prompts optimiza los datos de entrada de la IA generativa. Determina el resultado del modelo de IA. Utiliza diferentes técnicas para crear datos de entrada con el fin de obtener el mejor resultado posible de los modelos de IA.
Los modelos de IA utilizan la arquitectura de transformadores. Procesan enormes cantidades de datos a través de redes neuronales. Sin embargo, tienen sus limitaciones. Los ingenieros de prompts crean entradas teniendo en cuenta las limitaciones de los transformadores. Las diseñan de tal manera que los modelos de IA las comprendan con precisión.
Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) son la columna vertebral de la IA generativa. Utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender los datos introducidos. La ingeniería de prompts crea indicaciones utilizando un lenguaje natural sencillo que garantiza los mejores resultados.
La ingeniería de prompts funciona de manera similar a la comunicación entre las personas.
Artículo relacionado:¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
La importancia de la ingeniería de prompts
La ingeniería de prompts ofrece numerosas ventajas. A continuación se enumeran algunas razones evidentes para utilizar la ingeniería de prompts:
Mejorar la precisión de los resultados
La precisión de los modelos de IA es un aspecto fundamental. La ingeniería de prompts ayuda a mejorar la precisión de los resultados de los modelos de IA. Orienta a los modelos de IA hacia la información relevante mediante instrucciones específicas. Esto permite controlar la generación de resultados y garantiza la pertinencia en el ámbito específico. Como resultado, mejora la precisión de los resultados.
Reducir los malentendidos y la ambigüedad
La ambigüedad y las interpretaciones erróneas son problemas que afectan a los resultados de los modelos de IA. Unas instrucciones redactadas con precisión pueden mitigar estos problemas. La ingeniería de instrucciones te ayuda a crear instrucciones precisas, lo que reduce las interpretaciones erróneas y la ambigüedad.
Sacar el máximo partido a los modelos de IA
¿Qué es lo más importante en lo que respecta al rendimiento de los modelos de IA?
¡Es rápido!
No conseguirás los mejores resultados de los modelos de IA sin unas indicaciones eficaces. La ingeniería de indicaciones te ayuda a crear indicaciones precisas, lo que te permitirá obtener los resultados deseados.
Según un estudio de caso, la ingeniería de prompts aumenta la precisión de ChatGPT en un 6 %. Además, supera a otros modelos de IA.
Potenciar a los empleados
Prompt Engineering te permite crear indicaciones que analizan las tareas y recomiendan mejoras. Ayuda a los empleados a mejorar aún más la calidad de su trabajo. Además, aumenta la eficiencia de los empleados.
Aplicaciones y ejemplos de ingeniería de prompts
La ingeniería de prompts tiene aplicaciones en muchos campos. A continuación, te presentamos ocho aplicaciones de la ingeniería de prompts:
1. Creación de contenidos
Sin duda, el sector de la creación de contenidos está muy influenciado por la IA generativa.El 73 % de las empresasutiliza la IA generativa para crear contenidos.
La ingeniería de prompts tiene una amplia aplicación en la generación de contenidos. Por ejemplo, puede ayudartea crear textos para sitios weby anuncios. Puedes generar entradas de blog, esquemas, ideas para una lluvia de ideas, guiones de vídeo, etc., utilizando la IA.
Puede generar publicaciones en redes sociales para tus productos y servicios. También puedes redactar metadescripciones y crear títulos optimizados para SEO para las entradas de tu blog.
Aquí estamosutilizando ChatGPTpara generar un esquema de una entrada de blog. ¡Veamos cómo responde!
El tema:
Elabora un esquema optimizado para SEO de una entrada de blog sobre el tema «prácticas de vida sostenible para habitantes urbanos». El público objetivo son jóvenes profesionales que viven en pisos en la ciudad y están interesados en reducir su huella de carbono sin renunciar a la comodidad. La palabra clave principal es «vida sostenible para habitantes urbanos», y las palabras clave secundarias incluyen «vida urbana ecológica», «prácticas de sostenibilidad urbana» y «consejos de vida ecológica para quienes viven en pisos». Incluye secciones sobre ahorro energético, transporte sostenible, productos ecológicos y consejos para reducir residuos.
Texto generado por ChatGPT:
2. Preguntas y respuestas
En lo que respecta a las preguntas y respuestas, los modelos de IA tienen aplicaciones muy útiles. Permiten a los usuarios formular preguntas en el sitio web y obtener respuestas precisas.
Por ejemplo, imagina que quieres saber la respuesta a una pregunta. Estás probando diferentes herramientas de IA para obtenerla, pero no te convence. Crees que la herramienta no te está dando lo que buscas.
¿Cuál es el motivo?
Quizás no estés dando la indicación adecuada.
Ahora vamos autilizar Genimi AI, antes conocido como Google Bard, para responder a una pregunta. Veamos qué nos sugiere.
El tema:
Por favor, ofrézcame una explicación detallada del impacto de la inteligencia artificial en la automatización del empleo, incluyendo cómo afecta a diversos sectores y el potencial para la creación de nuevos puestos de trabajo. Por ejemplo, si resulta pertinente, ¿podría también abordar el papel de la IA en los sectores sanitario y de la automoción? Me interesan especialmente los ejemplos de puestos de trabajo concretos que corren mayor riesgo y aquellos que podrían surgir como consecuencia de los avances en IA.
La respuesta generada por Gemini AI
Artículo relacionado:Cómo utilizar la IA de Google Bard (ahora Gemini)
3. Traducción
La traducción fue complicada.
Sí, has leído bien.
Sin embargo, la situación ha cambiado gracias a los modelos de lenguaje grande (LLM). Estos llevan la traducción lingüística a un nuevo nivel. Los LLM utilizan el procesamiento del lenguaje natural, lo que les permite traducir con eficacia y eficiencia.
Traducir texto a otros idiomas utilizando modelos de lenguaje grande (LLM) es un proceso sencillo; solo hay que pedirle al modelo que lo haga.
Si redactas una indicación perfecta para traducir tu contenido, las plataformas de IA lo traducirán al instante al idioma que prefieras.
Veamos un ejemplo. Le hemos dado un poema chino a ChatGPT y le hemos pedido que lo traduzca al inglés.
Este es el resultado:
4. Chatbots y agentes conversacionales
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son muy potentes, pero tienen sus limitaciones. Estás limitado a los datos con los que se han entrenado. Esto significa que su información podría estar desactualizada. Además, no tienen acceso a la información más reciente.
Pero lo bueno de los modelos de lenguaje a gran escala es que se les puede proporcionar información. Se les puede facilitar información relevante procedente de la base de datos vectorial. Los modelos de lenguaje a gran escala utilizan bases de datos vectoriales para almacenar información relevante.
Los chatbots y los agentes conversacionales obtienen información relevante de la base de datos vectorial. Los ingenieros de prompts pueden utilizar esta información en las indicaciones para crear contenido conversacional.
Por ejemplo, si unchatbot de IAofrece un servicio de atención al cliente, los ingenieros pueden actualizarlo rápidamente con la información más reciente sobre los productos. Esto ayudará a los clientes a obtener la información más actualizada sobre los productos.
Artículo relacionado:¿Qué es la IA conversacional?
5. Generación de código y asistencia en la programación
Los modelos de lenguaje grande (LLM) se han convertido enexcelentes herramientas de IA para los desarrolladores. Pueden ayudar a crear aplicaciones desde cero. Solo tienes que pedirlo; la IA escribirá el código por ti.
La ingeniería de indicaciones lleva la capacidad de programación de los modelos de IA a un nuevo nivel. Con una indicación precisa, puedes generar el código que falta. Además, puedes depurar códigoycrear un algoritmo.Inclusopuedessubir una captura de pantalla de una aplicación, y los modelos de IA generarán el código por ti.
Lo más sorprendente es que ahora puedescrear una página web completa con IAsin escribir ni una sola línea de código. Todo ello gracias a losmejores creadores de páginas web basados en IA, capaces de generar una página web completa utilizando inteligencia artificial.
Dorik AI es el mejor creador de sitios web con IA del sector. Es capaz de generar un sitio web totalmente adaptativo con una sola indicación. Además, llena tu sitio con textos web atractivos y imágenes con una precisión de píxeles. Incluso puedes regenerar el contenido del sitio web, cualquier sección específica o el diseño completo escribiendo indicaciones.
La cuestión es que, cuanto más detallada sea tu descripción, más precisa y atractiva será tu página web.
6. Análisis de datos
El análisis de datos es una tarea compleja. Requiere conocimientos de programación.
La ingeniería de comandos permite a quienes no saben programar realizar tareas de análisis de datos que normalmente requieren conocimientos de programación. Esto permite a los analistas de datos centrarse en extraer información relevante en lugar de tener que ocuparse de la sintaxis del código.
La ingeniería de comandos ayuda a los analistas de datos a crear prototipos y explorar técnicas de análisis de datos con rapidez. Esto les permite realizar iteraciones y experimentar de manera eficiente. De este modo, se ayuda a los analistas de datos a descubrir el método más eficaz para sus necesidades específicas de análisis de datos.
El mejor ejemplo de las aplicaciones de la ingeniería de prompts en el análisis de datos se encuentra en el ámbito médico. La ingeniería de prompts permite a los médicos consultar a modelos de IA como Med-PaLM 2 sobre las pruebas de imagen y obtener respuestas.
7. Recomendación
La personalización tiene un gran impacto en el éxito de los negocios de comercio electrónico y minoristas. El 88 % de las empresas aumenta sus ventas de forma significativa gracias al uso de estrategias personalizadas.
La IA generativa y la ingeniería de prompts pueden ayudar a las empresas a ofrecer experiencias personalizadas.
¿Cómo?
Los sistemas de recomendación basados en inteligencia artificial pueden ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes. Estos sistemas analizan el historial de navegación, el historial de compras y la tasa de clics de los clientes para comprender su comportamiento. A continuación, recomiendan los mejores productos en función del comportamiento del cliente.
8. Recursos Humanos y Contratación
La ingeniería de comandos ha revolucionado el sector de los recursos humanos y la selección de personal. Ofrece una amplia gama de aplicaciones en el ámbito de los recursos humanos. Mejora la eficiencia en el trabajo de los profesionales de recursos humanos y ahorra tiempo.
Ayuda a los profesionales de RR. HH. a filtrar las solicitudes de empleo mediante preguntas personalizadas. Por ejemplo, introduce los requisitos del puesto y las solicitudes de empleo, y luego pide a la IA que te indique cuál es el candidato más adecuado. A continuación, observa cómo se produce la magia: los modelos de IA te mostrarán al mejor candidato según tus requisitos.
Los profesionales de RR. HH. pueden analizar el rendimiento de los empleados mediante preguntas personalizadas. Además, les ayuda a elaborar materiales de formación. Por otra parte, les permite crearprogramas de incorporación de nuevos empleados.
Mejores prácticas en ingeniería de prompts
Las técnicas y estrategias de ingeniería de prompts te ayudan aredactar promptsque generen los mejores resultados. Aplica estas 5 prácticas recomendadas de ingeniería de prompts al redactar tus prompts;
1. Define claramente la respuesta deseada
¿Qué pasaría si quisieras comprar pasta de dientes Colgate para dientes sensibles y le pidieras al dependiente solo pasta de dientes Colgate?
El dependiente podría darte cualquier pasta de dientes Colgate. Para que te dé la de dientes sensibles, tienes que pedirle la pasta de dientes Colgate para dientes sensibles.
Del mismo modo, si quieres obtener la respuesta deseada de los modelos de IA, debes definirla con claridad.
Por ejemplo, quieres que un modelo de IA redacte un texto de 200 palabras sobre los mangos en el que se describa su historia, sus propiedades nutricionales y sus beneficios para la salud.
Entonces, ¿cuál sería la mejor indicación en este caso?
Deberías utilizar la indicación «Escribe un ensayo sobre el mango en el que describas su historia, sus propiedades nutricionales y sus beneficios para la salud en 200 palabras», en lugar de limitarte a decir «Escribe un ensayo sobre el mango en 200 palabras».
2. Utiliza todos los elementos de la consigna al redactar las consignas
Una consigna consta de varios elementos. Para redactar una consigna eficaz, debes incluirlos en ella.
Las instrucciones son un elemento importante de la indicación. Indican al modelo de IA lo que debe hacer mediante frases contundentes. Por lo general, las indicaciones comienzan con las instrucciones, ya que estas constituyen el núcleo de las mismas.
Por ejemplo, si quieres simplificar un párrafo, las instrucciones podrían ser: «Simplifica este párrafo titulado “Párrafo” para que resulte fácil de leer».
Otro elemento clave son los datos de entrada; se trata de información procesable. En el ejemplo, el párrafo es el dato de entrada.
El elemento «context» proporciona información adicional a los modelos de IA para que puedan realizar la tarea. En el ejemplo, el contexto es «para que sea fácil de leer».
El indicador de salida es el último elemento de la línea de comandos. Determina la estructura básica de la salida solicitada en la línea de comandos.
Echa un vistazo alos mejores generadores de indicaciones para arte con IA
3. Utilizar técnicas de guía
Todo lo que merece la pena hacer requiere diversos métodos y enfoques. Del mismo modo, para redactar indicaciones eficaces, debes recurrir a diversas estrategias y técnicas. A continuación te presentamos algunas técnicas que te ayudarán a redactar las mejores indicaciones:
Prompting sin entrenamiento previo: se trata de una técnica sencilla que funciona mejor con tareas sencillas. No proporciona al modelo de IA ningún dato adicional; solo formula preguntas.
Prompting con pocos ejemplos: este método proporciona datos adicionales al modelo de IA. Ofrece ejemplos como información complementaria. Para tareas complejas, el prompting con pocos ejemplos resulta muy útil.
Sugerencias basadas en la cadena de pensamiento: se diferencian de otras técnicas. Desglosan el razonamiento en pasos intermedios más sencillos para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje grande (LLM).
Encadenamiento de indicaciones: esta técnica divide las tareas complejas en tareas más pequeñas. A continuación, utiliza los resultados de los modelos de lenguaje grande (LLM) para completar la tarea principal. Da buenos resultados en tareas difíciles.
4. Asegúrate de que las indicaciones no sean ni demasiado sencillas ni demasiado complejas
¿Cuál es la mejor pregunta?
Una consigna que no sea ni demasiado sencilla ni demasiado compleja. La consigna perfecta se encuentra en un término medio entre la sencillez y la complejidad. Debes asegurarte siempre de que tu consigna no sea ni demasiado sencilla ni demasiado compleja.
¿Por qué?
Si la indicación es demasiado simple, no proporcionará suficiente información al modelo de IA. Por lo tanto, ofrecerá resultados que no guardan relación con lo solicitado. Por otro lado, si la indicación es demasiado compleja, confundirá al modelo de IA. Como consecuencia, no ofrecerá el resultado deseado.
Por lo tanto, para obtener los mejores resultados de los modelos de IA, hay que mantener un equilibrio entre la simplicidad y la complejidad.
5. Entrenar y evaluar los modelos de IA
Puede que hayas redactado unas indicaciones excelentes, pero tu modelo de IA no está dando el resultado deseado.
Entonces, ¿cuál es la solución?
Tienes que entrenar el modelo de IA con información adicional. La buena noticia es que muchos proveedores de modelos de IA te permiten entrenar sus modelos. Esto significa que puedes recopilar e introducir nueva información en el modelo de IA y crear un modelo de IA personalizado.
Una vez creado un modelo personalizado, prueba diferentes indicaciones y evalúa su rendimiento. Conserva las indicaciones que ofrezcan los mejores resultados y crea una biblioteca de indicaciones para trabajar con el nuevo modelo de IA.
Conclusión
La ingeniería de prompts no es ni tan fácil ni tan difícil. Se pueden crear prompts eficaces si se sabe en qué consiste y se conocen sus conceptos técnicos.
La ingeniería de prompts tiene diversas aplicaciones, desde la generación de texto hasta las recomendaciones de productos en el comercio electrónico. Se puede utilizar en cualquier ámbito en el que se emplee la IA generativa.
No obtendrás el resultado deseado si tu prompt no es eficaz. Aunque la ingeniería de prompts no es difícil, requiere algo de práctica. Utiliza todas las técnicas de creación de prompts descritas en este artículo al redactar el prompt.
