La ingeniería de prompts es una habilidad esencial para aprovechar el poder de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Estas técnicas avanzadas permiten mejorar el rendimiento de estos modelos en una variedad de tareas, por lo que es de suma importancia comprender estas técnicas y aplicarlas para sacar un mejor provecho de estos modelos.
1. Few-Shot Prompting
El few-shot prompting implica proporcionar al modelo ejemplos de salida correcta dentro del prompt. Esto ayuda al modelo a aprender en contexto y mejorar su rendimiento. Por ejemplo, si queremos que el modelo use una nueva palabra en una oración, le damos un ejemplo de cómo se usa esa palabra correctamente.
2. Chain-of-Thought Prompting
Esta técnica descompone tareas complejas en una serie de pasos lógicos. Al mostrar ejemplos que detallan el proceso de razonamiento, el modelo aprende a seguir una cadena de pensamientos para resolver problemas de manera más efectiva. Por ejemplo, para determinar si una lista de números contiene una cantidad impar de números impares, se desglosan los pasos necesarios para llegar a la respuesta.
3. Self-Consistency
El self-consistency implica generar múltiples respuestas a partir de diferentes prompts y luego seleccionar la mejor respuesta. Esto ayuda a reducir sesgos y asegura que el modelo considere varias perspectivas antes de dar una respuesta final. Por ejemplo, si queremos calcular la edad de una hermana en diferentes etapas de la vida, proporcionamos múltiples ejemplos y seleccionamos la respuesta más coherente.
4. Prompt Chaining
El prompt chaining se utiliza para consultas muy complejas. Se descompone la tarea en sub-prompts, donde la salida de un prompt se usa como entrada para el siguiente. Esto permite al modelo abordar consultas grandes y complejas paso a paso, asegurando que cada parte de la tarea se resuelva correctamente antes de pasar a la siguiente.
5. Generated Knowledge Prompting
Esta técnica se utiliza cuando el modelo carece de conocimiento específico para responder una consulta adecuadamente. Se le pide al modelo que genere información de fondo relevante primero, lo que mejora la precisión de la respuesta final. Por ejemplo, si se pregunta si los químicos son dañinos, se puede pedir al modelo que genere información adicional sobre diferentes tipos de químicos y sus efectos.
Conclusión
Dominar estas técnicas de ingeniería de prompts permite sacar el máximo provecho de los LLMs. Desde manejar tareas complejas con few-shot learning hasta descomponer consultas grandes con prompt chaining, las posibilidades son infinitas cuando se domina la ingeniería de prompts. Te animo a que pruebes estas técnicas y puedas ver por ti mismo el resultado de aplicar cada una de ellas.
Esto ha sido todo por ahora, espero que este artículo te sea de buen provecho, si llegaste hasta aquí, déjame tu comentario. Nos vemos en otra entrega de «Inteligencia Artificial Para Todos»
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