En el contexto social actual, la Inteligencia Artificial está presente en diversos aspectos de nuestra vida diaria. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la IA en su esencia se enfoca en el desarrollo de algoritmos y sistemas capaces de realizar tareas que, hasta hace poco, solo podían ser realizadas por seres humanos.
Por ello, en MIOTI Tech & Business School creemos que hablar de cómo se programa y se dirige la IA en una masterclass a través de la figura del Prompt Engineering es un aspecto fundamental para adentrarnos en los aspectos clave de una nueva disciplina revolucionaria basada en dominar el arte de crear comandos y preguntas que potencien respuestas extraordinarias provenientes de modelos de inteligencia artificial.
Diego García, CEO de MINEO y cofundador de MIOTI ha sido el encargado de dirigir esta masterclass. Tras 2 años como director de I+D en Nielsen, liderando iniciativas globales de visión por computador, decidió embarcarse en un nuevo reto y fundó la Company Builder especializada en el desarrollo de startups, Unlimiteck. Diego se define a sí mismo como un «entusiasta de la codificación»
Hoy en día, los modelos de lenguaje (LLM) son ampliamente utilizados para resolver problemas mediante texto. A partir de los LLM surgen los Prompts, la forma para poder interactuar con ellos. Para esta interacción entre ambos aspectos, son necesarios los Prompts Engineerings. Estos son los profesionales que desarrollan diferentes técnicas y maneras de actuación para poder desarrollar Prompts efectivos, como, por ejemplo, la habilidad para configurar ChatGPT.
El Zero-shot learning consiste en preguntar directamente al modelo lo que deseamos para las áreas en las que no ha sido específicamente entrenado. Esto permite al modelo hacer conexiones entre diferentes conceptos y responder a preguntas relacionadas. Por otro lado, el Few-shot learning implica proporcionar al modelo un conjunto de ejemplos para dar contexto, con el fin de aprender una tarea o concepto específico. A continuación, se pregunta al modelo sobre el entrenamiento para comprobar si ha aprendido de los ejemplos y se evalúa su capacidad para aplicarlo.
Dar instrucciones claras y definidas es fundamental para obtener resultados precisos. Al proporcionar ese tipo de instrucciones al modelo, se facilita su capacidad para comprender y resolver la tarea principal de manera más precisa y efectiva. El método de divide y vencerás, por su parte, nos permite descomponer una tarea compleja en tareas más simples y abordarlos por separado, proporcionando al modelo instrucciones con un patrón de razonamiento efectivo.
El razonamiento forzado nos ayuda a obtener mejores resultados al pedirle al modelo que justifique o razone su respuesta. Mediante la cadena de pensamiento, le presentamos problemas y soluciones para ayudarle a que pueda ofrecer soluciones más precisas y comprensibles.
Por último, el PAL (program-aided language model) es una técnica que permite al modelo generar resultados en otro lenguaje, como es el de programación. Esto es útil cuando se requiere traducir instrucciones o problemas de lenguaje natural a código ejecutable.
En el campo de la Ingeniería de Prompt, aunque se han logrado avances significativos, todavía existen desafíos por superar y dificultades que se pueden presentar. Una de ellas es la ambigüedad en el formato de salida, lo cual puede llevar a resultados incoherentes. Sin embargo, esta dificultad puede ser mitigada ajustando la temperatura del modelo, es decir, controlando su nivel de creatividad.
Además, el ruido presente en los datos de entrada puede afectar a la consistencia y calidad de las respuestas generadas por el modelo. Es importante tener en cuenta este aspecto y buscar formas de filtrar o minimizar el ruido para obtener resultados más precisos y coherentes.
Por otro lado, aunque se ha trabajado en el desarrollo de técnicas y enfoques para la Ingeniería de Prompt, todavía hay una falta de plataformas sólidas y completas para evaluar y comparar qué técnicas funcionan mejor en diferentes contextos. Esto impide una evaluación exhaustiva y una comprensión más profunda de las mejores prácticas en este campo.
En resumen, los Prompts son parámetros de entrada que configuramos en un modelo para ajustar su comportamiento y que se pueden controlar en los modelos LLm a través de Prompt Engineering.
Es importante destacar que el Prompt Engineering está en constante evolución y siempre se están descubriendo nuevas técnicas y herramientas. Además, es crucial tener en cuenta las limitaciones y dificultades que pueden surgir al trabajar con estos modelos.
En MIOTI Tech & Business School somos conscientes de las posibilidades que ofrecen estas tecnologías para crear nuevos universos, dispositivos más avanzados, líneas de negocio innovadoras, tecnologías de vanguardia o incluso nuevas formas de comunicación. Para aplicar estas técnicas de Inteligencia Artificial y trasladarlas a las empresas, contamos con nuestro curso intensivo ‘El poder de ChatGPT en los negocios‘.
