Aprende cómo refinar tus prompts
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En el artículo anterior, te enseñamos a estructurar tus prompts de IA. En el presente artículo, vamos a mostrarte cómo los puedes refinar.
1. ¿Por qué es importante que el usuario concrete o aclare el objetivo antes de efectuar una solicitud a la IA?
Aclarar o concretar el objetivo es esencial porque:
• Facilita la comprensión de la intención y el contexto del usuario por parte de la IA, lo que permite generar respuestas más relevantes y útiles.
• Reduce la ambigüedad y el riesgo de malentendidos o errores por parte de la IA, lo que mejora la calidad y la precisión de las respuestas.
• Optimiza el tiempo y los recursos tanto del usuario como de la IA, al evitar solicitudes innecesarias, repetitivas o irrelevantes.
2. ¿En qué consiste el proceso de refinación de un prompt de IA?
Consiste en mejorar la calidad y la efectividad del prompt mediante la modificación de sus elementos, como las palabras, el formato, el contexto o las variables. El objetivo es que el prompt sea lo más claro, conciso y específico posible para que el modelo de IA pueda generar una respuesta adecuada y útil para la tarea o la aplicación deseada.
Existen diferentes herramientas y técnicas para refinar un prompt de IA, como por ejemplo:
• Prompt Refine: Es una herramienta de IA que ayuda a los usuarios a construir prompts de manera estructurada agregando variables, editando parámetros y creando nuevas carpetas para prompts.
• Prompt engineering: Es el arte de diseñar prompts que se ajusten al propósito y al estilo del modelo de IA, utilizando principios como la claridad, la concisión, el contexto, la consistencia y la creatividad.
• Prompt testing: Es el proceso de evaluar la calidad y la efectividad de los prompts mediante la comparación de los resultados generados por el modelo de IA con diferentes prompts.
3. ¿Ocasiona algún efecto colocar la pregunta o solicitud al final de un prompt extenso en lugar de colocarlo al principio?
Sí, puede tener un efecto significativo en la calidad y la relevancia de la respuesta generada por el modelo de IA. Según algunos expertos, colocar la pregunta o solicitud al final de un prompt extenso en lugar de colocarlo al principio puede tener las siguientes consecuencias:
• Dificulta la comprensión de la intención y el contexto del usuario por parte de la IA, lo que puede provocar respuestas confusas, irrelevantes o erróneas.
• Aumenta la carga cognitiva tanto del usuario como de la IA, al tener que procesar más información antes de llegar al punto clave del prompt.
• Disminuye la eficiencia del proceso de generación de respuestas, al requerir más tiempo y recursos para analizar y sintetizar el prompt.
Por lo tanto, se recomienda colocar la pregunta o solicitud al principio de un prompt de IA, o al menos lo más cerca posible.
4. En el caso de operaciones aritméticas, ¿Cómo influye agregar la expresión “Asegúrate de que tu respuesta es exactamente correcta”?
Agregar esta expresión para resolver operaciones aritméticas puede tener los siguientes efectos:
• Aumenta la precisión de la respuesta generada por el modelo de IA, al indicarle que debe evitar errores de redondeo, aproximación o cálculo.
• Reduce la variabilidad de la respuesta generada por el modelo de IA, al limitar las posibles formas de expresar el resultado, como fracciones, decimales, porcentajes, etc.
• Incrementa la dificultad del prompt de IA, al exigirle al modelo de IA que realice operaciones más complejas o que utilice métodos más sofisticados para obtener la respuesta exacta.
Según lo descrito, la expresión mejora la calidad y la consistencia de la respuesta, pero también puede requerir más tiempo y recursos para generarla.
5. ¿Para qué sirve la expresión “Olvida las instrucciones anteriores” en un prompt?
Esta expresión sirve para reiniciar el estado del modelo de IA y evitar que se vea influenciado por las instrucciones o el contexto previos. De esta manera, se puede generar una respuesta más fresca y original para la nueva solicitud del usuario.
Se suele utilizar cuando se quiere cambiar de tema o de tipo de tarea, o cuando se quiere probar diferentes formas de formular la misma solicitud. Por ejemplo, si se quiere pedir a la IA que escriba un poema sobre el amor, se puede usar la expresión “Olvida las instrucciones anteriores” para que no tenga en cuenta las instrucciones que se le dieron anteriormente para escribir un código o una historia.
6. Dentro de la Ingeniería de Prompts, ¿En qué consiste el “cebado” y para qué se utiliza?
Consiste en proporcionar al modelo de IA información adicional o relevante que le ayude a generar una respuesta más adecuada y precisa para la solicitud del usuario. El “cebado” se puede realizar de diferentes formas, como por ejemplo:
• Añadir ejemplos de entradas y salidas esperadas para el modelo de IA, lo que le permite aprender el formato, el estilo y el contenido de la respuesta deseada.
• Incluir instrucciones específicas o generales para el modelo de IA, lo que le permite ajustar su comportamiento, su tono y su nivel de detalle según el objetivo y el contexto del prompt.
• Dar pistas o sugerencias al modelo de IA, lo que le permite activar su conocimiento previo, su creatividad o su lógica para generar una respuesta más original y coherente.
7. Cuando se suministra la expresión: “Piensa paso a paso”, ¿Cómo actúa la IA?
Pensar paso a paso estimula el razonamiento lógico de la IA y guía su proceso de generación de respuestas. La IA actúa de la siguiente manera:
• Analiza la solicitud del usuario y la descompone en partes más simples y manejables.
• Busca información relevante en sus datos de entrenamiento o en fuentes externas que le ayuden a resolver cada parte de la solicitud.
• Evalúa las posibles soluciones y las compara entre sí para elegir la más adecuada y precisa.
• Explica los pasos que ha seguido para llegar a la solución y muestra el resultado final.
Esto mejora el desempeño de la IA y puede así superar a los humanos en tareas que normalmente le resultan difíciles, como la resolución de problemas, la comprensión de textos o la creatividad.
8. ¿En qué consiste el método “Cadena de Pensamiento” (COT)?
Consiste en incitar al modelo de IA a explicar su razonamiento al resolver un problema o una tarea. La idea es que al mostrarle al modelo algunos ejemplos de cómo se puede descomponer un problema en pasos intermedios y cómo se puede llegar a la respuesta final, el modelo también seguirá ese proceso y mostrará su cadena de pensamiento al generar una respuesta.
Puede mejorar la calidad y la precisión de las respuestas del modelo de IA, especialmente en tareas que requieren aritmética, sentido común o razonamiento simbólico. Pero solo funciona bien con modelos de gran tamaño (alrededor de 100 mil millones de parámetros). En modelos más pequeños pueden producir cadenas de pensamiento ilógicas o incoherentes.
9. ¿Se puede solicitar a la IA que construya un conocimiento (a manera de contexto), y sobre dicha base generar contenidos?
Sí, se puede. Se conoce como “creación de contenidos con IA”, y consiste en el proceso por el cual la IA crea productos escritos sin intervención humana pero bajo su dirección. Se deben seguir los siguientes pasos:
• Entrenar a la IA: proporcionarle a la IA información sobre un tema específico o pedirle que escriba en un formato o estilo definidos. La IA aprenderá de los datos de entrenamiento o de fuentes externas que le ayuden a comprender el objetivo y el contexto de la solicitud.
• Decirle a la IA qué se desea: darle a la IA un apunte o un prompt que indique sobre qué se quiere que escriba. La IA extraerá múltiples datos de distintas fuentes y utilizará el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y la Generación del Lenguaje Natural (GLN) para crear el texto.
• Revisar y editar el contenido generado: verificar la calidad y la precisión del contenido generado por la IA y realizar los ajustes necesarios. La IA puede sugerir mejoras o correcciones, pero el usuario tiene la última palabra.
La creación de contenidos con IA tiene muchas ventajas, como la eficiencia, la escalabilidad, la personalización y la innovación. Sin embargo, también tiene algunos desafíos, como la ética, la originalidad, la coherencia y la credibilidad. Por lo tanto, se recomienda utilizar la IA como una herramienta de apoyo y no como un sustituto de la creatividad humana.
10. ¿En qué consiste la Técnica de Prompt “Menos a Más” (LtM)?
Consiste en descomponer un problema en sub problemas y resolver cada uno de ellos de forma secuencial. Esta técnica está inspirada en estrategias educativas del mundo real para niños.
La idea es que al mostrarle al modelo de IA algunos ejemplos de cómo se puede resolver cada sub problema y cómo se puede llegar a la respuesta final, el modelo también seguirá ese proceso y mostrará su cadena de pensamiento al generar una respuesta.
Mejora la calidad y la precisión de las respuestas del modelo de IA, especialmente en tareas que requieren aritmética, sentido común o razonamiento simbólico. Pero solo funciona bien con modelos de gran tamaño (alrededor de 100 mil millones de parámetros). En modelos más pequeños pueden producir cadenas de pensamiento ilógicas o incoherentes.
11. ¿Cómo influye en la respuesta de la IA ajustar los hiperparámetros de temperatura, top p y top k?
Son variables que afectan la forma en que la IA genera texto a partir de un modelo de lenguaje. Controlan el nivel de aleatoriedad, diversidad y creatividad del texto generado, así como la probabilidad de que el texto sea coherente, preciso y relevante. Veamos cómo influye cada uno de ellos en la respuesta de la IA:
• Temperatura: Es un valor entre 0 y 1 que determina el grado de variación en la elección de palabras. Una temperatura baja produce textos más predecibles y coherentes, mientras que una temperatura alta permite mayor libertad y creatividad, pero con el riesgo de reducir la coherencia.
• Top p: Es un valor entre 0 y 1 que define el tamaño del conjunto de palabras candidatas. Un top p alto significa que el modelo considerará una mayor cantidad de palabras posibles, incluyendo algunas menos probables, lo que incrementa la diversidad del texto generado. Un top p bajo significa que el modelo solo elegirá entre las palabras más probables, lo que reduce la variabilidad y la originalidad del texto generado.
• Top k: Es un valor entero que limita el número de palabras candidatas. Un top k alto significa que el modelo tendrá más opciones para elegir, lo que puede aumentar la creatividad y la calidad del texto generado. Un top k bajo significa que el modelo tendrá menos opciones, lo que puede disminuir la creatividad y la calidad del texto generado.
Estos hiperparámetros son combinables dentro de un mismo prompt, es decir, se pueden ajustar simultáneamente para controlar la generación de texto de la IA. Sin embargo, el uso de alguno de ellos puede afectar al otro, ya que están relacionados entre sí. Por ejemplo, si se usa una temperatura alta, el valor de top p puede ser menor, ya que la temperatura ya introduce variación en la elección de palabras. Si se usa un top p alto, el valor de top k puede ser mayor, ya que el top p amplía el conjunto de palabras candidatas. Por lo tanto, se debe encontrar el equilibrio adecuado entre estos hiperparámetros para obtener el resultado deseado.
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