Prompt Engineering

Antecedentes Históricos #

La ingeniería de prompts ha evolucionado junto con el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los primeros sistemas de IA, como ELIZA en la década de 1960, utilizaban prompts basados en palabras clave para interactuar con los usuarios. Con los avances en el aprendizaje automático y la introducción de modelos como GPT-3 de OpenAI, la ingeniería de prompts se ha convertido en un campo sofisticado que permite interacciones matizadas y conscientes del contexto.

Hitos Clave en Chatbots y Sistemas Basados en Prompts #

  • 1966: ELIZA: Desarrollado por Joseph Weizenbaum, ELIZA fue uno de los primeros chatbots, simulando un psicoterapeuta Rogeriano. Utilizaba una metodología de coincidencia de patrones y sustitución para responder a los usuarios.
  • 1972: PARRY: Creado por el psiquiatra Kenneth Colby, PARRY fue un primer ejemplo de un chatbot que simulaba a un paciente con esquizofrenia paranoide, más avanzado que ELIZA en su procesamiento lingüístico.
  • 1988: Racter: Un programa de inteligencia artificial que generaba prosa en inglés, incluido el libro generado por computadora “The Policeman’s Beard is Half Constructed.”
  • 1995: ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity): Desarrollado por Richard Wallace, ALICE utilizaba una forma de coincidencia de patrones y fue precursor de agentes conversacionales más sofisticados.
  • 2006: Watson: Desarrollado por IBM, Watson ganó fama al ganar el concurso de televisión Jeopardy! en 2011, demostrando sus capacidades avanzadas de PLN y recuperación de información.
  • 2014: Alexa y Google Assistant: El lanzamiento de Amazon Alexa y Google Assistant llevó la IA y el PLN a productos de consumo cotidiano, utilizando reconocimiento de voz e interacción basada en prompts.
  • 2016: Tay de Microsoft: Un chatbot lanzado en Twitter que aprendía de las interacciones de los usuarios, pero que fue rápidamente desactivado debido a respuestas inapropiadas, destacando los desafíos del aprendizaje automático en entornos dinámicos.
  • 2017: Modelos de Transformadores: La introducción de los modelos de transformadores por Vaswani et al. revolucionó el PLN, llevando a mejoras significativas en la comprensión y generación del lenguaje.
  • 2018: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Desarrollado por Google, BERT mejoró significativamente el estado del arte en tareas de PLN mediante el entrenamiento bidireccional de transformadores.
  • 2020: GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): Desarrollado por OpenAI, GPT-3 demostró el poder de los modelos de lenguaje a gran escala en la generación de texto similar al humano y en la respuesta a prompts con alta conciencia contextual.

Elementos Clave de la Ingeniería de Prompts #

Componentes de un Prompt #

  1. Instrucción: Una directiva clara que guía al modelo sobre qué hacer.
  2. Contexto: Información de fondo o un escenario para proporcionar al modelo detalles relevantes.
  3. Datos de Entrada: Datos específicos o ejemplos que el modelo necesita procesar.
  4. Formato de Salida: Estructura o formato deseado de la respuesta.

Principios #

  • Claridad: Los prompts deben ser claros y precisos.
  • Relevancia: Asegúrese de que el prompt contenga todo el contexto y la información necesarios.
  • Concisión: Evite detalles innecesarios que puedan confundir al modelo.
  • Refinamiento Iterativo: Mejore continuamente los prompts basándose en la retroalimentación del modelo.

Procedimientos y Métodos #

Procedimiento Básico #

1. Definir el Objetivo #

  • Entender la Meta: Identifique claramente lo que desea que la IA logre. Esto puede ser generar texto, responder preguntas, traducir idiomas, resumir contenido, etc.
  • Establecer Métricas Claras: Determine cómo medirá el éxito. Las métricas pueden incluir precisión, relevancia, coherencia o satisfacción del usuario.

2. Redactar el Prompt #

  • Comenzar con Instrucciones Simples: Comience con una directiva sencilla, como “Resume el siguiente texto” o “Traduce este párrafo al francés.”
  • Incluir Contexto: Proporcione la información de fondo necesaria. Por ejemplo, si se resume un texto, incluya el título y los puntos principales.
  • Especificar los Datos de Entrada: Indique claramente los datos con los que trabajará el modelo. Esto puede ser un pasaje de texto, una lista de preguntas o un conjunto de datos.
  • Definir el Formato de Salida: Indique la estructura deseada de la respuesta, como una lista, un párrafo o un resumen en viñetas.

3. Probar y Evaluar #

  • Prueba Inicial: Ejecute el prompt a través del modelo y examine la salida.
  • Evaluar Rendimiento: Evalúe la salida basándose en las métricas predefinidas. Verifique la precisión, relevancia, coherencia y adherencia al formato deseado.

4. Refinar #

  • Identificar Debilidades: Observe cualquier problema con la salida inicial, como ambigüedad, irrelevancia o información incorrecta.
  • Ajustar el Prompt: Modifique el prompt para abordar estas debilidades. Esto puede implicar reformular instrucciones, agregar más contexto o especificar un formato más claro.
  • Iterar: Repita el proceso de prueba y evaluación hasta que la salida cumpla con los estándares deseados.

Técnicas Avanzadas #

1. Few-Shot Learning #

  1. Proporcionar ejemplos: Incluya algunos ejemplos dentro del prompt para guiar al modelo. Por ejemplo, si desea que el modelo genere un tipo específico de respuesta, muestre ejemplos de respuestas similares.
  2. Estructura de la plantilla: Utilice una estructura consistente para los ejemplos para ayudar al modelo a entender el patrón.
Ejemplo:
Traduce las siguientes frases al español: 
1. "Hello, how are you?" -> "Hola, ¿cómo estás?" 
2. "What is your name?" -> "¿Cuál es tu nombre?" 
Ahora traduce: "Where is the nearest restaurant?"

2. Chain-of-Thought Prompting #

  • Razonamiento Paso a Paso: Anime al modelo a pensar en los problemas paso a paso desglosando la tarea en partes más pequeñas.
  • Pasos Intermedios: Pida al modelo que explique los pasos intermedios o los procesos de pensamiento antes de llegar a la respuesta final.
Ejemplo:
Resuelve el siguiente problema matemático paso a paso: ¿Cuál es el 15% de 200? 
Paso 1: Calcula el 10% de 200. 
Paso 2: Calcula el 5% de 200. 
Paso 3: Suma los resultados del paso 1 y el paso 2 para obtener la respuesta final.

Role-Playing #

  • Asignar Roles: Haga que el modelo asuma una persona o rol específico para generar respuestas relevantes a ese contexto.
  • Consistencia Contextual: Asegúrese de que el prompt proporcione suficiente contexto para el rol para guiar al modelo adecuadamente.
Ejemplo:
Eres un agente de soporte al cliente de una empresa tecnológica. Un cliente escribe, "Mi laptop no enciende. ¿Qué debo hacer?" Responde al cliente.

Métodos #

1. Plantillas de Prompt #

  • Estructuras Reutilizables: Cree plantillas para tareas comunes que se puedan reutilizar con ajustes menores.
  • Consistencia: Asegúrese de que las plantillas mantengan un formato consistente para facilitar ajustes y refinamientos más fáciles.
Ejemplo:   
[Instrucción]: [Tarea específica] 
[Contexto]: [Información de fondo relevante] 
[Datos de Entrada]: [Datos a procesar] 
[Formato de Salida]: [Estructura deseada de la respuesta]

2. Prompt Dinámico #

  • Actualizaciones Contextuales: Actualice dinámicamente los prompts basados en interacciones en curso o retroalimentación.
  • Adaptabilidad: Asegúrese de que el modelo pueda adaptarse a nueva información o cambios en el contexto durante una sesión.
Ejemplo:
Prompt inicial: "Resume el siguiente artículo."
Seguimiento: "Incluye los hallazgos clave de la investigación más reciente mencionada en el artículo."

3. Integración de Retroalimentación #

  • Retroalimentación del Usuario: Incorpore la retroalimentación de los usuarios para refinar y mejorar continuamente los prompts.
  • Mejora Iterativa: Utilice bucles de retroalimentación para mejorar iterativamente el rendimiento y la precisión del modelo.
Ejemplo:   
Prompt inicial: "Genera una historia corta sobre un dragón."
Seguimiento: "Incluye los hallazgos clave de la investigación más reciente mencionada en el artículo."
Retroalimentación del usuario: "La historia necesita más diálogo."
Prompt refinado: "Genera una historia corta sobre un dragón, con al menos tres diálogos entre personajes."

4. Meta-Prompting #

  • Auto-Referenciación: Use prompts que ayuden al modelo a entender o cuestionar sus propias respuestas.
  • Auto-Corrección: Anima al modelo a evaluar y mejorar sus propios resultados
Ejemplo:
Genera un resumen el siguiente texto. Después de resumir, evalúa el resumen para detectar cualquier punto clave que falte y revísalo si es necesario.

5. Encadenamiento de Prompts #

  • Prompts Secuenciales: Vincule múltiples prompts para lograr tareas complejas o flujos de trabajo.
  • Descomposición de Tareas: Divida una tarea más grande en pasos más pequeños y manejables, cada uno con su propio prompt.
Ejemplo:
Prompt 1: "Extrae los puntos clave de este artículo de investigación."
Prompt 2: "Resume estos puntos clave en un solo párrafo."
Prompt 3: "Traduce el resumen al español."

Conclusión #

Al comprender y aplicar estos procedimientos y métodos detallados, los profesionales pueden diseñar y refinar eficazmente los prompts para lograr los resultados deseados con los modelos de IA. La iteración continua, la integración de retroalimentación y técnicas avanzadas como el few-shot learning y el chain-of-thought prompting son cruciales para mejorar las capacidades de los sistemas de IA y asegurar que sus salidas se alineen con las expectativas del usuario y los estándares éticos.

Para profundizar más, visita la Guía de Prompt Engineering.