Ingeniería Rápida, Guía Inicial de Habilidad para Dominar la IA
- George Márquez
- 20 jul 2024
- 8 Min. de lectura
Actualizado: 20 jul
Los desarrolladores que trabajamos con modelos de lenguaje de IA como ChatGPT requerimos una habilidad de ingeniería rápida. Los desarrolladores podemos utilizar la IA para crear chatbots o sistemas conversacionales atractivos, informativos y dinámicos al crear indicaciones efectivas. Esta guía inicial y detallada abordará los conceptos fundamentales de la ingeniería de mensajes, como la ingeniería de mensajes de ChatGPT, el diseño de mensajes automáticos y las mejores prácticas para crear mensajes de alta calidad. Para ayudarlo a convertirse en un ingeniero competente rápidamente, recuerde que los "mensajes" son los "prompts". -Agencia JMC Studio.
Contenido en este artículo:
La ingeniería rápida se ha convertido en una habilidad esencial en la era de la inteligencia artificial. Consiste en diseñar y optimizar las instrucciones, o prompts, que se le dan a los modelos de lenguaje para obtener respuestas precisas y útiles. Dominar esta disciplina permite mejorar la interacción con herramientas como ChatGPT, facilitando tareas que van desde la redacción de textos hasta la resolución de problemas complejos.
En esta guía inicial, exploraremos los conceptos fundamentales de la ingeniería rápida y cómo aplicarlos para maximizar el potencial de la inteligencia artificial en diversos contextos.
El camino de un ingeniero rápido: las habilidades hacia el aprendizaje
¿Quieres convertirte en ingeniero rápidamente? ¡Excelente elección! Esta fascinante carrera puede ser a la vez recompensante y estimulante intelectualmente. Para comenzar, debe seguir estos pasos:
Fundamentos de la ingeniería rápida
Adquirir conocimientos en procesamiento del lenguaje natural : desarrollar experiencia en conceptos y algoritmos de PNL es crucial para comprender los mecanismos subyacentes de los modelos basados en GPT.
Domine la arquitectura GPT : estudie a fondo la arquitectura y los principios de los modelos basados en GPT para utilizarlos de manera efectiva en tareas de ingeniería inmediatas.
Guías paso a paso para ChatGPT Prompt Engineering
Defina el objetivo : establezca un propósito claro para el mensaje. Por ejemplo, al resumir un artículo de noticias, el objetivo es obtener una descripción breve e informativa.
Cree un mensaje inicial : cree un mensaje simple y conciso para comenzar el proceso. Por ejemplo: "Resuma la siguiente noticia:". Esto se puede perfeccionar y ampliar según sea necesario.
Evaluar e iterar : evalúe el resultado generado por ChatGPT en respuesta al mensaje inicial. Modifique el mensaje según sea necesario para mejorar el resultado. Por ejemplo: "Proporcione un resumen conciso de tres oraciones del siguiente artículo de noticias:". Repita hasta lograr el resultado deseado.
Emplear mecanismos de control : experimente con varias técnicas de control, como tokens, prefijos o sufijos, para guiar la respuesta de la IA. Por ejemplo, anteponga una oración como "Usar un tono profesional" para influir en el tono del texto generado.
Aproveche la automatización en el diseño de mensajes : explore herramientas y metodologías para automatizar el diseño de mensajes, como el empleo de algoritmos de aprendizaje automático para generar u optimizar mensajes basados en conjuntos de datos específicos.
Se desarrollará una comprensión sólida de la ingeniería de mensajes, lo que le permitirá crear mensajes efectivos para ChatGPT si sigue este enfoque estructurado y utiliza ejemplos del mundo real.
¿Qué es la Ingeniería Rápida?
La ingeniería rápida es el proceso de formular instrucciones claras y efectivas para modelos de inteligencia artificial, con el objetivo de obtener respuestas coherentes y relevantes. Implica comprender cómo los modelos procesan el lenguaje y cómo estructurar las solicitudes para guiar sus respuestas de manera óptima.
Esta disciplina es crucial en aplicaciones que van desde asistentes virtuales hasta generación de contenido automatizado, ya que una formulación adecuada del prompt puede significar la diferencia entre una respuesta útil y una irrelevante.
Fundamentos de la Ingeniería Rápida
Para sobresalir en la ingeniería rápida, es fundamental desarrollar una serie de habilidades que permitan interactuar eficazmente con los modelos de lenguaje. A continuación, se presentan las competencias más relevantes:
Claridad en la comunicación: Formular instrucciones precisas y sin ambigüedades.
Comprensión del modelo: Conocer las capacidades y limitaciones del modelo de IA utilizado.
Pensamiento estructurado: Organizar las solicitudes de manera lógica y coherente.
Iteración y ajuste: Refinar los prompts basándose en las respuestas obtenidas.
Creatividad: Explorar diferentes enfoques para obtener resultados innovadores.
Aplicaciones Prácticas de la Ingeniería Rápida
La ingeniería rápida tiene múltiples aplicaciones en diversos sectores:
Educación: Creación de materiales didácticos y asistencia en el aprendizaje personalizado.
Marketing: Generación de contenido publicitario y análisis de tendencias.
Desarrollo de software: Asistencia en la escritura de código y documentación técnica.
Atención al cliente: Automatización de respuestas y mejora de la experiencia del usuario
ChatGPT: técnicas, consejos y aplicaciones para la ingeniería rápida, guía Inicial de habilidad
En esta sección, profundizaremos en las últimas técnicas de ingeniería de mensajes para ChatGPT, cubriendo temas como sus aplicaciones, limitaciones, artículos y materiales de lectura adicionales.
Introducción a ChatGPT
ChatGPT, un modelo nuevo entrenado por OpenAI, tiene la intención de interactuar de manera conversacional. Para proporcionar respuestas apropiadas en un diálogo, puede seguir las instrucciones en un mensaje. ChatGPT puede ayudar a responder preguntas, proponer recetas, escribir en un estilo específico, generar código y mucho más.
Este modelo se entrena mediante el aprendizaje por refuerzo de la retroalimentación humana (RLHF). Aunque es más eficiente que las versiones anteriores de GPT y tiene la capacidad de reducir los resultados dañinos y falsos, todavía tiene ciertas limitaciones. Con ejemplos específicos, abordaremos algunas de las capacidades y limitaciones.
Revisar la tarea de conversación
Repasemos un ejemplo básico de una conversación con ChatGPT. En este escenario, creamos un sistema conversacional que genera respuestas técnicas y científicas a preguntas. El mensaje se ve así:
La siguiente es una conversación con un asistente de investigación de IA. El tono asistente es técnico y científico: "Humano: Hola, ¿Quién eres? AI: ¡Saludo! Soy asistente de investigación de IA. ¿Cómo puedo ayudarte hoy? Humano: ¿Puedes hablarme sobre la creación de agujeros negros?
Este ejemplo demuestra los dos componentes principales: la intención o explicación de qué es el chatbot y la identidad, que indica el estilo o tono que utilizará el chatbot para responder.
Conversaciones con ChatGPT
Conversaciones de varios turnos
ChatGPT permite a los desarrolladores usar el formato de chat como entrada para crear conversaciones de varios turnos. El modelo espera una serie de mensajes y selecciona el contexto de la conversación para responder.
Por ejemplo, un chat que utilice la API ChatGPT se vería así:
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are an AI research assistant. You use a tone that is technical and scientific."},
{"role": "user", "content": "Hello, who are you?"},
{"role": "assistant", "content": "Greeting! I am an AI research assistant. How can I help you today?"},
{"role": "user", "content": "Can you tell me about the creation of black holes?"}
]
)
Tareas de un solo turno
ChatGPT también puede ejecutar tareas de un solo turno, como las de text-davinci-003. Esto significa que los desarrolladores pueden usar ChatGPT para realizar tareas que ya se han demostrado para los modelos GPT originales, como tareas de respuesta a preguntas.
Aquí hay un ejemplo de una tarea de un solo turno usando ChatGPT:
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are an AI research assistant. You use a tone that is technical and scientific."},
{"role": "user", "content": "Hello, who are you?"},
{"role": "assistant", "content": "Greeting! I am an AI research assistant. How can I help you today?"},
{"role": "user", "content": "Can you tell me about the creation of black holes?"}
]
)
temperature=0, )
Elaboración de indicaciones efectivas
Un mensaje eficaz debe ser claro, conciso y centrado. A continuación se ofrecen algunos consejos que le ayudarán a crear mejores indicaciones:
Especifique el contexto : proporcionar contexto puede ayudar a la IA a generar respuestas más relevantes y útiles. Por ejemplo, en lugar de preguntar "¿Cuáles son los beneficios del ejercicio?", intente "¿Cuáles son los beneficios del ejercicio aeróbico regular para la salud cardiovascular?".
Utilice instrucciones explícitas : haga que sus instrucciones sean lo más claras y específicas posible. Si desea una lista, solicite una lista. Si desea una guía paso a paso, solicítela explícitamente.
Iterar y perfeccionar : no espere resultados perfectos en su primer intento. Pruebe diferentes indicaciones, analice los resultados y modifique su enfoque en consecuencia.
Diseño de aviso automático
Mantenerse actualizado con las técnicas y métodos más recientes de ingeniería rápida es crucial debido al rápido desarrollo de ChatGPT. El diseño automático de indicaciones, que utiliza el aprendizaje automático para crear indicaciones que mejoren el rendimiento de los modelos de lenguaje, es uno de estos métodos.
Los desarrolladores pueden concentrarse en otros aspectos de sus aplicaciones gracias a este método que reduce el esfuerzo manual requerido en la ingeniería rápida. Técnicas como el aprendizaje por refuerzo y los algoritmos de optimización se pueden utilizar para crear indicaciones de alta calidad que mejoren las respuestas de los modelos de lenguaje mediante el diseño automático de indicaciones.
Prompts Engineering
Los desarrolladores pueden crear sistemas conversacionales atractivos, informativos y dinámicos utilizando habilidades de ingeniería rápida para maximizar el potencial de modelos de lenguaje de IA como ChatGPT. Es crucial mantenerse al día con los métodos, aplicaciones y restricciones más recientes en el campo de la inteligencia artificial a medida que se desarrolla rápidamente. Esta guía detallada le brinda la base que necesita para sobresalir en ingeniería rápida y desarrollar aplicaciones potentes impulsadas por IA que brinden experiencias de usuario excepcionales.
La ingeniería rápida es una habilidad esencial para maximizar el potencial de la inteligencia artificial en diversas aplicaciones. Al desarrollar competencias como la claridad en la comunicación, la comprensión del modelo y el pensamiento estructurado, es posible interactuar de manera más efectiva con los modelos de lenguaje y obtener respuestas más precisas y útiles.
Adoptar un enfoque iterativo y creativo en la formulación de prompts no solo mejora la calidad de las respuestas, sino que también amplía las posibilidades de aplicación de la IA en campos como la educación, el marketing, el desarrollo de software y la atención al cliente.
Dominar la ingeniería rápida es, por tanto, un paso fundamental para cualquier profesional que desee aprovechar al máximo las capacidades de la inteligencia artificial en su ámbito de trabajo.
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Fuentes: BlogBoard, Docs kanaries, Infra Data, G - Trends, Adobe Stock.
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