Introducción

La ingeniería rápida, en esencia, es el arte de la alquimia conversacional con IA. Es donde la meticulosa elaboración de preguntas o instrucciones se encuentra con el mundo de los modelos generativos de IA, transformando consultas básicas en respuestas dirigidas, específicas e increíblemente útiles. Piense en ello como el puente lingüístico que conecta las intenciones humanas con las capacidades de la IA. Esta disciplina estratégica no se trata sólo de hacer preguntas; se trata de preguntarle al Derecho preguntas en el Derecho manera de conseguir el más efectivo respuestas

La ingeniería rápida surge del campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL), donde el objetivo es descubrir aquellas palabras o frases mágicas que desencadenan las respuestas más deseadas de la IA. Es como saber la forma exacta de frotar la lámpara mágica; en este caso, la lámpara es una IA avanzada como DALL-E, programada para generar cualquier imagen que puedas imaginar. Pero no se trata sólo de imágenes. Ya sea texto a texto, texto a imagen o incluso texto a audio, el oficio de la ingeniería rápida implica ajustar, refinar y optimizar las entradas para lograr resultados que no sólo sean precisos, sino que también se alineen estrechamente con nuestras necesidades humanas complejas y objetivos empresariales.

¿Qué es Ingeniería Rápida?

La ingeniería rápida es similar a tener un código de trampa en un videojuego, pero para interacciones de IA. Se trata de crear indicaciones (piense en instrucciones o consultas) con tal precisión y claridad que la IA no solo comprenda sino que también proporcione respuestas que den en el clavo. Aquí es donde los ingenieros profesionales pasan sus días: experimentando, analizando y descubriendo qué hace que la IA esté alineada con la intención humana. Pero bueno, ¡no es un club exclusivo! Cualquiera que alguna vez le haya pedido a Siri que configure una alarma o haya usado el Asistente de Google para buscar una receta, en esencia, ha practicado un poco de ingeniería rápida.

En el ámbito de los modelos de IA, como los modelos de lenguaje grande o los modelos de texto a imagen, la ingeniería rápida puede abarcar desde consultas simples como "¿Qué es el pequeño teorema de Fermat?" hasta órdenes creativas como “Escribe un poema sobre las hojas de otoño”. Se trata de formular, especificar estilo, contexto o incluso asignar un papel a la IA. ¿Alguna vez has visto esas indicaciones de aprendizaje de idiomas en las que completas una secuencia de palabras? Eso es ingeniería rápida en acción, empleando técnicas como el aprendizaje de pocas tomas para enseñar a la IA a través de ejemplos.

La diferencia entre un mensaje bueno y uno malo puede ser de día y de noche en términos de la calidad de las respuestas de la IA. Un mensaje bien elaborado puede dar lugar a respuestas rápidas, precisas y relevantes, mientras que uno mal elaborado puede dar lugar a respuestas vagas, fuera de objetivo o incluso sin sentido. Esta distinción es crucial en entornos profesionales, donde la eficiencia, la velocidad y la precisión son primordiales.

Beneficios de la ingeniería rápida

La motivación eficaz no se trata sólo de obtener la respuesta correcta; también se trata de llegar más rápido. En un contexto empresarial, donde el tiempo es dinero, una ingeniería rápida puede reducir drásticamente el tiempo necesario para extraer información útil de los modelos de IA. Esta eficiencia cambia las reglas del juego para las empresas que integran la IA en aplicaciones urgentes.

Además, la ingeniería rápida no es una cuestión de un solo truco. Un mensaje único y bien pensado puede ser versátil y adaptable en varios escenarios, lo que mejora la escalabilidad de los modelos de IA. Esta adaptabilidad es esencial para las empresas que buscan ampliar sus capacidades de IA sin tener que reinventar la rueda para cada nueva aplicación.

Por último, pero no menos importante, la personalización es donde realmente brilla la ingeniería rápida. Al adaptar las respuestas de la IA a necesidades comerciales específicas o preferencias de los usuarios, la ingeniería rápida proporciona una experiencia personalizada única. Esta personalización es invaluable para las organizaciones que buscan alinear los resultados de la IA con sus objetivos comerciales precisos.

Entonces, ¿estamos preparados para profundizar en este fascinante mundo de la ingeniería rápida? Exploremos cómo esta técnica está remodelando nuestras interacciones con la IA, haciéndolas más efectivas, eficientes y adaptadas a nuestras necesidades.

Una historia de dos indicaciones: el caso del chatbot de comercio electrónico

Imagine que tiene una empresa de comercio electrónico especializada en equipos para actividades al aire libre. Ha decidido integrar un chatbot de IA generativa para ayudar a los clientes a encontrar productos en su sitio web. Este escenario ilustra perfectamente la importancia de las indicaciones bien construidas frente a las mal construidas en la ingeniería de indicaciones.

Escenario 1: El aviso equivocado

Digamos que el chatbot está programado con un mensaje mal diseñado. Un cliente pregunta: "¿Cómo puedo mantenerme abrigado mientras acampo?" Ahora, un mensaje idealmente diseñado debería llevar al chatbot a sugerir productos como sacos de dormir aislados, calentadores portátiles o ropa térmica. Sin embargo, debido a la naturaleza vaga y mal dirigida del mensaje, la IA podría interpretar "mantenerse caliente" en un sentido más general. Como resultado, el chatbot responde con consejos genéricos sobre cómo mantenerse caliente, como moverse o beber bebidas calientes, sin abordar realmente la necesidad del cliente de encontrar productos relevantes en su sitio.

Este es un ejemplo clásico de un mensaje que salió mal. No sólo no satisface las necesidades específicas del cliente, sino que también pierde la oportunidad de guiarlo hacia una posible compra.

Escenario 2: El aviso puntual

Ahora, cambiemos el guión e imaginemos que el mensaje está bien diseñado. El mismo cliente hace la misma pregunta, pero esta vez, la IA se guía por un mensaje ajustado para interpretar y responder consultas relacionadas con el producto. Al comprender el contexto y la configuración del comercio electrónico, el chatbot responde con recomendaciones de equipo para acampar con aislamiento térmico de alta calidad disponibles en su sitio, tal vez incluso vinculando a las páginas de productos específicos.

Esta respuesta aborda directamente la necesidad del cliente, mejora su experiencia de compra y aumenta la probabilidad de realizar una venta. Demuestra cómo un mensaje bien elaborado puede generar interacciones eficientes, relevantes y productivas, beneficiando tanto al cliente como a su empresa.

Contextualizando el escenario:

Imagina que tienes una tienda de electrónica en línea. Un cliente envía un mensaje que dice: “Recibí el modelo de auriculares incorrecto. ¿Puedo recibir los correctos? Este es un escenario típico en el que la ingeniería rápida puede cambiar las reglas del juego para su departamento de satisfacción del cliente.

Construyendo el mensaje

Primero, debemos preparar el escenario para nuestro modelo de IA. Le decimos: "Esta es una conversación entre un cliente confundido y un agente de servicio al cliente receptivo y orientado a soluciones". Luego, presentamos la consulta del cliente tal como está. Esto establece un contexto claro para la IA sobre la naturaleza de la interacción y el papel que debe desempeñar.

Ahora, guíemos a la IA sobre cómo comenzar su respuesta. Podríamos decir: “Respuesta del agente de atención al cliente: Hola, gracias por contactarnos sobre su pedido. Lamentamos mucho la confusión. Sí, podemos”, indicando que la respuesta debe reconocer el problema, expresar empatía y avanzar hacia una resolución positiva.

La respuesta del modelo

Al introducir este mensaje en un modelo de IA bien ajustado, es posible que obtenga respuestas como:

• “Sí, definitivamente podemos ayudar con eso. ¿Podría confirmar su número de pedido para que podamos organizar el envío de los auriculares correctos?
• “Sí, podemos solucionar esto por usted. Le enviaremos el modelo correcto de inmediato y aquí tiene una etiqueta prepaga por devolver el artículo incorrecto”.

El poder de las indicaciones bien construidas

Este ejemplo muestra el poder de la precisión en la ingeniería rápida. Al definir claramente los roles, el contexto y el resultado deseado, la IA puede generar respuestas que no sólo son relevantes y útiles, sino que también están alineadas con los estándares de servicio al cliente de su empresa.

Además, este enfoque se puede ajustar en función de políticas específicas de la empresa y estilos de interacción con el cliente. Con un mayor refinamiento, estas respuestas generadas por IA pueden alinearse aún más con la voz de su marca y el espíritu de servicio al cliente.

¿Qué son las indicaciones?

Las indicaciones en el ámbito de la IA son similares a los planos: precisos, instructivos y direccionales. Actúan como un puente entre la intención humana y la ejecución de la IA, traduciendo nuestros deseos y preguntas en tareas que los modelos de IA pueden comprender y sobre las cuales actuar.

En su forma más simple, un mensaje es una instrucción o pregunta dirigida a un modelo de IA. Pero hay más de lo que parece. Las indicaciones son el ingrediente secreto que determina la eficacia con la que un modelo de IA puede cumplir su propósito, ya sea responder preguntas, generar texto o incluso crear imágenes.

Instrucción: El núcleo del mensaje

La instrucción es el latido de un mensaje. Le dice a la IA exactamente lo que esperamos de ella. Por ejemplo, "Resuma los principales hallazgos en el informe adjunto". En este caso, la instrucción es clara, directa y deja poco lugar a la ambigüedad.

Contexto: preparando el escenario

El contexto es el telón de fondo contra el cual la IA realiza su tarea. Enmarca la respuesta de la IA, asegurando relevancia y alineación con el escenario en cuestión. Por ejemplo, agregar "considerando la investigación reciente sobre el cambio climático" a nuestra instrucción ubica la tarea de la IA dentro de un dominio específico, afinando su enfoque.

Datos de entrada: el combustible para la IA

Los datos de entrada son la materia prima con la que trabaja la IA. En nuestro ejemplo, es "el informe adjunto". Este componente es fundamental ya que proporciona el contenido específico que la IA necesita procesar y responder.

Indicador de salida: definición del estilo de respuesta

El indicador de salida da forma al formato o estilo de la respuesta de la IA. En nuestro caso, "presente su resumen en un estilo periodístico" indica a la IA que adopte un tono y formato específicos, asegurando que el resultado satisfaga nuestras necesidades estilísticas.

Conceptos técnicos que debes conocer sobre la ingeniería rápida

La ingeniería rápida es un poco como ser un chef de idiomas: no se trata solo de mezclar ingredientes; se trata de elaborar una receta que resalte los mejores sabores. Para hacerlo bien, es necesario comprender algunos conceptos técnicos básicos. Profundicemos en estos ingredientes fundamentales de la ingeniería rápida.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

En el corazón de la ingeniería rápida se encuentra el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Imaginemos la PNL como la escuela de idiomas de la IA, donde las máquinas aprenden no sólo a “escuchar” el lenguaje humano sino a comprenderlo y responder a él contextualmente. Es un campo especializado dentro de la IA que convierte el lenguaje en un formato que las computadoras pueden digerir y entender. ¡Sin PNL, nuestros amigos de IA estarían bastante perdidos en la traducción!

Modelos de lenguaje grande (LLM)

Los siguientes son los modelos de lenguajes grandes (LLM). Estos son los pesos pesados ​​del mundo del lenguaje de IA, entrenados en vastos conjuntos de datos para predecir secuencias de palabras. Son como los novelistas del ámbito de la IA, que intentan descubrir la siguiente palabra de una frase basándose en lo que se ha dicho antes. Los LLM son fundamentales para comprender el contexto y producir un texto que tenga sentido y sea relevante.

Transformers

Los transformadores (no, no del tipo de robots disfrazados) son los motores que impulsan muchos LLM, incluida la famosa serie GPT. Estos son tipos especiales de redes neuronales profundas diseñadas para el lenguaje. Imagínelos como lentes de enfoque de la IA, ayudándola a concentrarse en diferentes partes de una oración para comprender cómo se relacionan las palabras entre sí. Los mecanismos de atención del transformador son como un foco que resalta lo que es crucial en un mar de palabras.

parámetros

Los parámetros son las perillas y diales del modelo de IA, ajustados durante su entrenamiento. Si bien los ingenieros de avisos no los modifican directamente, conocerlos ayuda a comprender por qué un modelo de IA podría responder de cierta manera a sus avisos. Son las reglas subyacentes que guían el juego de lenguaje de la IA.

Tokens

Los tokens son el pan de cada día de los modelos de lenguaje de IA: son las unidades de texto que el modelo lee y comprende. Piense en las fichas como los ingredientes individuales de su receta lingüística. Pueden variar desde una sola letra, como "a", hasta una palabra completa, como "manzana". Al elaborar indicaciones, es fundamental saber que los LLM solo pueden manejar una cierta cantidad de fichas, que es como el tamaño de su tazón para mezclar.

Multimodalidad

Finalmente, está la multimodalidad. Aquí es donde los modelos de IA se vuelven súper versátiles y se ocupan no solo de texto sino también de imágenes, sonidos o incluso código. En la ingeniería de avisos, esto significa que puede preparar avisos que generen una amplia gama de resultados, dependiendo de lo que pueda hacer el modelo de IA. ¡Es como tener una cocina donde puedes preparar cualquier cosa, desde un pastel hasta una cazuela!

Armado con estos conceptos, ahora estará mejor equipado para sumergirse en el mundo de la ingeniería rápida. Comprender estos aspectos técnicos es como tener los utensilios de cocina adecuados: te hacen más eficiente y eficaz a la hora de elaborar esas indicaciones perfectas de IA.

Pesos en ingeniería rápida

En la ingeniería rápida, el concepto de "pesos" juega un papel fundamental a la hora de dirigir el enfoque de un modelo de IA e influir en el tipo de respuesta o contenido generado. Piense en los pesos como un foco que brilla más en ciertas partes de un mensaje para hacerlas más prominentes en la "mente" de la IA.

Cómo los pesos influyen en las respuestas de la IA

Los pesos en las indicaciones no son una característica uniforme en todos los modelos de IA, pero a menudo se ven en plataformas que ofrecen cierto grado de personalización en sus indicaciones. Estos pesos se pueden implementar mediante sintaxis o símbolos especiales, que indican a qué términos o elementos del mensaje se les debe dar más énfasis.

Ponderación en diferentes contextos

Si bien la ponderación se analiza con frecuencia en tareas de generación de imágenes (como con DALL-E o Midjourney), donde pequeños ajustes pueden conducir a resultados muy diferentes, el concepto es igualmente aplicable a otros modelos generativos, como los que tratan con texto o código.

Ejemplos prácticos de ponderación

Considere estos ejemplos hipotéticos para comprender cómo las ponderaciones alteran los resultados:

1. Generación de imágenes con Midjourney:En el primer mensaje, la IA podría producir una imagen en la que tanto el océano como la puesta de sol estén representados por igual. Sin embargo, al agregar el peso "::" junto a "océano", el enfoque de la IA cambia y podría generar una imagen donde el océano es el elemento dominante, potencialmente con la puesta de sol desempeñando un papel más secundario.
   • Mensaje: “océano, atardecer”
   • Mensaje modificado con pesos: “océano::, puesta de sol”
2. Modelo basado en texto:En el mensaje ponderado, se empuja a la IA para que se centre más en la perspectiva o el papel del mago en la historia, lo que posiblemente lleve a una narrativa en la que las acciones, los pensamientos o los antecedentes del mago sean más detallados que los del dragón.
   • Mensaje: "Escribe una historia sobre un mago y un dragón".
   • Mensaje modificado con pesos: "Escribe una historia sobre un mago:: y un dragón".

El impacto de la ponderación

La adición de pesos puede cambiar significativamente el resultado. En el contexto de los generadores de imágenes, por ejemplo, ajustar el peso podría transformar una escena de una tranquila puesta de sol en la playa a un espectacular paisaje dominado por el océano con una puesta de sol de fondo. De manera similar, en la generación de texto, podría cambiar el enfoque narrativo o la profundidad de los detalles proporcionados sobre ciertos personajes o temas.

Ahora, profundicemos en el diverso mundo de las técnicas de estimulación, cada una de las cuales es un enfoque único para dar forma a las respuestas de la IA.

Una lista de técnicas de estímulo

N.º 1: indicaciones de disparo cero

La belleza de las indicaciones de disparo cero reside en su simplicidad y versatilidad. Es como hacerle una pregunta a un experto sin necesidad de proporcionar información previa. La amplitud de conocimientos y experiencia del experto les permite comprender y responder con precisión basándose en lo que ya saben.

Aplicación en análisis de sentimiento

Profundicemos en un ejemplo práctico: el análisis de sentimiento. Suponga que está analizando los comentarios de los clientes y encuentra una reseña que dice: "Tuve un día increíble en el parque". En las indicaciones de disparo cero, le preguntaría directamente al modelo de IA: "¿Cuál es el sentimiento de la siguiente oración: 'Tuve un día increíble en el parque'?"

El modelo de lenguaje, aprovechando su amplia formación en la comprensión de sentimientos, puede clasificar con precisión esta afirmación como positiva, aunque no se le ha proporcionado ningún ejemplo de formación específico para esta tarea en particular. Esta capacidad de inferir con precisión el sentimiento a partir de una sola oración muestra la comprensión inherente del modelo de los matices del lenguaje.

La versatilidad de las indicaciones de disparo cero

Las indicaciones de disparo cero no se limitan al análisis de sentimientos. Es igualmente eficaz en una variedad de tareas que incluyen clasificación (como detección de spam), transformación de texto (como traducción o resumen) y generación de texto simple. Este enfoque es particularmente útil para generar respuestas rápidas sobre la marcha en un amplio espectro de consultas.

Otro ejemplo: análisis de sentimientos mixtos

Considere otro escenario en el que esté evaluando una reseña de un hotel: "La habitación era espaciosa, pero el servicio fue terrible". Al utilizar indicaciones de disparo cero, le pediría al modelo que "extraiga el sentimiento de la siguiente revisión". Sin capacitación previa en esta tarea específica, el modelo aún puede procesar el mensaje y determinar que la reseña tiene sentimientos encontrados: positivo hacia la amplitud de la habitación pero negativo con respecto al servicio.

Esta capacidad, que podría parecer sencilla para los humanos, es bastante notable para una IA. Demuestra no sólo una comprensión del lenguaje, sino también la capacidad de analizar sentimientos complejos y matizados.

N.º 2: indicaciones breves

Las indicaciones de pocos disparos enriquecen la comprensión de la IA al proporcionar varios ejemplos, generalmente de dos a cinco, que guían el resultado del modelo. Esta técnica es particularmente útil para tareas que requieren un contexto o estilo específico, lo que permite al modelo adaptar sus respuestas con mayor precisión.

Aplicación en la generación de coplas rimadas

Aplicación en la generación de coplas rimadas

Consideremos la tarea de generar un pareado rimado sobre una noche de luna, un desafío más específico del contexto. Así es como funcionarían las indicaciones de pocos disparos:

Mensaje de entrada al modelo:

“Escribe un pareado rimado sobre un girasol:
Ejemplo 1:
'Girasol con pétalos brillantes,
Disfrutando alegremente del sol.
Ejemplo 2:
'Girasol alto en el resplandor del verano,
Asintiendo mientras sopla la brisa.
Ahora, escribe un pareado rimado sobre una noche de luna”.

En este escenario, el modelo recibe dos ejemplos de pareados sobre girasoles. Estos sirven como marco, enseñando a la IA el estilo y la estructura esperados en el resultado. Cuando se le pide que escriba sobre una noche de luna, el modelo utiliza estos ejemplos para generar un pareado de estilo similar.

Respuesta esperada:

“La luz de la luna difunde su luz plateada,
Bañando al mundo en una noche tranquila”.

El modelo aprovecha la estructura y el esquema de rima de los ejemplos y los aplica al nuevo tema. Esto ilustra cómo unas pocas indicaciones pueden dirigir eficazmente el proceso creativo del modelo.

Indicaciones breves en diferentes contextos

Las indicaciones de pocas tomas son versátiles y se extienden más allá de tareas creativas como la poesía. Es igualmente eficaz en dominios más estructurados o técnicos. Por ejemplo, en un contexto empresarial como la gestión de ingresos en el sector hotelero, un mensaje breve podría verse así:

Mensaje: “Le doy el tema 'gestión de ingresos en hotelería' y usted me proporciona una lista de estrategias en este formato:
Estrategia 1: precios dinámicos
Estrategia 2: Gestión del rendimiento
Estrategia 3: overbooking
Por favor continúe la lista”.

Con este mensaje, el modelo de IA continuaría enumerando estrategias en el mismo formato, posiblemente incluyendo opciones como descuentos por duración de estadía o gestión de canales. Los ejemplos iniciales actúan como modelo y guían al modelo para producir contenido que se alinee con el formato y el tema especificados.

#3: Cadena de pensamientos que incitan

La estimulación de cadena de pensamiento (CoT) revoluciona la forma en que los modelos de IA abordan problemas complejos de varios pasos imitando procesos de razonamiento similares a los humanos. Esta técnica divide problemas complejos en componentes más simples, lo que permite a los modelos de IA navegar por cada etapa de manera lógica antes de llegar a la respuesta final. Es especialmente útil en tareas que requieren un razonamiento detallado, como problemas matemáticos o escenarios complejos de toma de decisiones.

Aplicación en la resolución de problemas

Considere un problema matemático diferente de varios pasos para comprender mejor las indicaciones de CoT:

Mensaje: “Alicia tiene 15 naranjas. Ella come 2 naranjas y luego su amiga le da 5 naranjas más. ¿Cuántas naranjas tiene Alice ahora?

Al emplear las indicaciones de CoT, analizamos el problema en preguntas más pequeñas y manejables:

1. Mensaje inicial: "Alicia tiene 15 naranjas".
2. Pregunta intermedia: “¿Cuántas naranjas tiene Alicia después de comerse 2?”
3. Respuesta intermedia: “Alicia tiene 13 naranjas”.
4. Siguiente mensaje: “Alicia tiene 13 naranjas”.
5. Pregunta intermedia: “¿Cuántas naranjas tendrá Alicia después de recibir 5 más?”
6. Respuesta final: "Alice tiene ahora 18 naranjas".

Este método guía a la IA a través de cada paso del problema, y ​​se asemeja mucho a cómo lo abordaría un humano. Al hacerlo, mejora las capacidades de resolución de problemas del modelo y profundiza su comprensión de tareas complejas.

Cadena de pensamiento en la toma de decisiones

Apliquemos las indicaciones de CoT a un escenario de toma de decisiones empresariales:

Mensaje: “Usted administra una librería con 200 libros en inventario. Vendes 40 libros durante una venta y luego adquieres 70 libros más. ¿Cuántos libros hay en tu inventario ahora?

Utilizando indicaciones de CoT, el problema se divide de la siguiente manera:

1. Mensaje inicial: "Empiezas con 200 libros".
2. Pregunta intermedia: "¿Cuántos libros quedan después de vender 40?"
3. Respuesta intermedia: "Tienes 160 libros".
4. Siguiente mensaje: "Tienes 160 libros".
5. Pregunta intermedia: "¿Cuántos libros tendrás después de sumar 70?"
6. Respuesta final: "Ahora tienes 230 libros en inventario".

Mejora de las indicaciones de CoT

La cadena de pensamiento se puede mejorar incluyendo la frase “Pensemos paso a paso”, que ha demostrado ser eficaz incluso sin múltiples ejemplos específicos de preguntas y respuestas. Este enfoque hace que las indicaciones de CoT sean escalables y más fáciles de usar, ya que no requiere la formulación de numerosos ejemplos detallados.

El impacto en los modelos de lenguaje grandes

Las indicaciones de CoT han sido particularmente efectivas cuando se aplican a modelos de lenguaje grandes como PaLM de Google. Aumenta significativamente la capacidad del modelo para realizar tareas complejas, a veces incluso superando a los modelos ajustados para tareas específicas. La técnica se puede mejorar aún más ajustando los modelos en conjuntos de datos de razonamiento CoT, lo que mejora la interpretabilidad y las capacidades de razonamiento.

N.º 4: indicaciones iterativas

Las indicaciones iterativas son una estrategia dinámica y efectiva en la ingeniería de indicaciones, particularmente útil para tareas complejas o matizadas donde el primer intento puede no producir los resultados deseados. Este enfoque implica refinar y ampliar los resultados del modelo a través de una serie de indicaciones de seguimiento, lo que permite una exploración más profunda del tema en cuestión.

Aplicación en la investigación sanitaria

Apliquemos indicaciones iterativas a un proyecto de investigación sanitaria:

Mensaje inicial: “Estoy investigando los efectos de la meditación en la reducción del estrés. ¿Puede proporcionarnos una descripción general de los hallazgos actuales?

Supongamos que el resultado del modelo incluye puntos como niveles reducidos de cortisol, mejor calidad del sueño y función cognitiva mejorada.

Pregunta de seguimiento 1: "Interesante, ¿podría proporcionar más detalles sobre cómo la meditación influye en los niveles de cortisol?"

Luego, el modelo podría profundizar en los mecanismos biológicos, como la activación del sistema nervioso parasimpático, que reduce la producción de la hormona del estrés.

Pregunta de seguimiento 2: "¿Cómo contribuye la mejora de la calidad del sueño a la reducción del estrés en las personas que practican la meditación?"

En este caso, el modelo podría ampliar la relación entre el sueño y el estrés, analizando cómo la meditación contribuye a una mejor higiene del sueño y, en consecuencia, a reducir los niveles de estrés.

Este proceso iterativo permite una exploración gradual y más exhaustiva del complejo tema de la meditación y la reducción del estrés.

Incitación iterativa en el desarrollo de productos

Otro ejemplo podría ser en el contexto del desarrollo de productos:

Mensaje inicial: “Estoy trabajando en el desarrollo de un nuevo material de embalaje ecológico. ¿Cuáles son las consideraciones clave?

El modelo podría describir factores como la biodegradabilidad, la rentabilidad y la aceptación del consumidor.

Pregunta de seguimiento 1: "¿Puede explicar más sobre los desafíos que implica equilibrar la biodegradabilidad con la rentabilidad?"

Luego, el modelo podría proporcionar información sobre la elección de materiales, los procesos de fabricación y las compensaciones entre el impacto ambiental y los costos de producción.

Pregunta de seguimiento 2: "¿Qué estrategias se pueden emplear para mejorar la aceptación por parte de los consumidores de los envases ecológicos?"

Aquí, el modelo podría discutir estrategias de marketing, educación del consumidor y la importancia de demostrar los beneficios ambientales del nuevo empaque.

El proceso iterativo de desarrollo rápido

La motivación iterativa no se trata sólo de hacer preguntas de seguimiento; Es un proceso metódico que implica:

1. Generación de ideas: Comience con un concepto o pregunta amplio.
2. Implementación: Crea un mensaje inicial basado en tu idea.
3. Resultado experimental: Analice el resultado del modelo de IA.
4. Análisis de errores: Identifique áreas donde el resultado no cumple con las expectativas.
5. Iteración: Refine el mensaje, incorporando instrucciones específicas o contexto adicional.
6. Repetición: Repita el proceso hasta lograr el resultado deseado.

Por ejemplo, si está resumiendo descripciones de productos para una audiencia específica, su mensaje inicial podría ser demasiado amplio. Después de analizar los resultados, es posible que te des cuenta de la necesidad de especificar la audiencia, la duración deseada o el formato. Las indicaciones posteriores pueden incorporar estos detalles, perfeccionando gradualmente el resumen perfecto.

#5: Incitación al conocimiento generado

La estimulación del conocimiento generado aprovecha la vasta reserva de información de grandes modelos lingüísticos para crear respuestas más informadas y contextualmente relevantes. Implica primero incitar al modelo a generar conocimiento fundamental sobre un tema, que luego sirve como base para investigaciones posteriores más específicas.

Aplicación en análisis histórico

Considere un escenario en el que queremos comprender el impacto de un evento histórico, como la Revolución Industrial.

Mensaje inicial: "Proporcione un resumen de la Revolución Industrial".

El modelo podría generar una respuesta que describa aspectos clave de la Revolución Industrial, incluidos los avances tecnológicos, los cambios en la fabricación y las implicaciones sociales.

Pregunta de seguimiento: “Basado en los avances tecnológicos durante la Revolución Industrial, ¿cómo dio forma este período a las técnicas de fabricación modernas?”

Al aprovechar el conocimiento generado desde el primer mensaje, el modelo puede proporcionar una respuesta más detallada y específica del contexto sobre la influencia de la Revolución Industrial en la fabricación moderna.

#6: Incitación de estímulo direccional

La indicación de estímulo direccional implica dar a la IA pistas o pistas específicas, a menudo en forma de palabras clave, para guiarla hacia el resultado deseado. Esta técnica es particularmente útil en tareas donde incorporar ciertos elementos o temas es crucial.

Aplicación en la creación de contenidos

Imagine que está creando una publicación de blog sobre energía renovable y desea asegurarse de que se incluyan ciertas palabras clave.

Mensaje inicial: "Escriba una breve descripción de las fuentes de energía renovables".

Digamos que el modelo proporciona una visión general de la energía renovable.

Mensaje de seguimiento del estímulo direccional: "Ahora, incorpore las palabras clave 'energía solar', 'sostenibilidad' y 'huella de carbono' en un resumen de 2 a 4 oraciones del artículo".

Este mensaje guía al modelo para que incluya palabras clave específicas en su resumen, asegurando que el contenido se alinee con ciertos objetivos temáticos o de SEO.

#7: Generación automática de avisos

La generación automática de indicaciones es un enfoque de vanguardia en IA en el que el propio sistema crea indicaciones o preguntas. Piénselo así: en lugar de que una persona tenga que formular preguntas o instrucciones específicas para la IA, la IA genera estas indicaciones por sí sola. Es como enseñarle a la IA a hacer sus propias preguntas, basándose en un conjunto de pautas u objetivos. Este método es particularmente útil porque ahorra tiempo, reduce el error humano y puede generar respuestas más precisas y relevantes por parte de la IA.

¿Cómo funciona?

La generación automática de mensajes normalmente implica algunos pasos clave:

1. Establecimiento de objetivos: Primero, definimos lo que necesitamos de la IA: esto podría ser responder una pregunta, generar un informe, etc.
2. Entrada de datos inicial: Proporcionamos información o datos básicos a la IA como punto de partida.
3. Creación inmediata por IA: Utilizando los datos iniciales, la IA genera su propio conjunto de indicaciones o preguntas para recopilar más información o aclarar el objetivo.
4. Respuesta y refinamiento: Luego, la IA utiliza estas indicaciones autogeneradas para producir respuestas. Si es necesario, puede refinar o crear nuevas indicaciones basadas en respuestas anteriores para mayor precisión.

Aplicación en el sector sanitario

Ahora, apliquemos este concepto a un entorno sanitario para ver cómo puede transformar la atención al paciente.

Paso 1: establecer el objetivo

En un escenario de atención médica, el objetivo podría ser diagnosticar la condición de un paciente en función de sus síntomas. La entrada inicial podría ser una lista de síntomas descritos por un paciente.

Paso 2: La IA genera indicaciones de diagnóstico

Utilizando la lista de síntomas inicial, la IA genera automáticamente indicaciones o preguntas específicas para recopilar información más detallada. Por ejemplo, si un paciente menciona dolor en el pecho y dificultad para respirar, la IA podría generar mensajes como "Pregunte si el dolor en el pecho empeora con la actividad física" o "Pregunte sobre la duración de la dificultad para respirar".

Paso 3: recopilar información y formular hipótesis

A medida que la IA recibe respuestas a sus indicaciones autogeneradas, comienza a formular hipótesis sobre la condición del paciente. Podría, por ejemplo, considerar problemas relacionados con el corazón o infecciones respiratorias según las respuestas.

Paso 4: refinar y confirmar el diagnóstico

La IA continúa perfeccionando sus indicaciones en función de la información en evolución. Si sospecha un problema cardíaco, puede generar indicaciones relacionadas con otros síntomas como mareos o fatiga. Este proceso iterativo ayuda a reducir los posibles diagnósticos y sugerir los más probables.

Conclusión: mejorar la eficiencia del diagnóstico

De esta manera, la generación automática de indicaciones en el sector sanitario puede mejorar significativamente la eficiencia y precisión del diagnóstico del paciente. Permite a los proveedores de atención médica concentrarse rápidamente en las causas más probables de los síntomas de un paciente y tomar decisiones informadas sobre pruebas o tratamientos adicionales. Este enfoque impulsado por la IA no solo agiliza el proceso de diagnóstico, sino que también ayuda a los profesionales de la salud a brindar una atención más eficaz al paciente.

#8: Generación de recuperación aumentada

Recuperación-Generación Aumentada (RAG) es una técnica sofisticada de IA que combina el poder de los modelos de lenguaje con la capacidad de recuperar información relevante de bases de datos o bases de conocimiento externas. Este método es particularmente útil cuando se tratan consultas que requieren información actualizada o conocimientos específicos en los que no se entrenó el modelo de IA.

Cómo funciona la generación de recuperación aumentada

1. Procesamiento de consultas: Cuando se recibe una consulta, primero se codifica en una representación vectorial.
2. Recuperación de documentos: Utilizando este vector, el sistema busca en una base de datos (a menudo utilizando una base de datos vectorial) para encontrar los documentos más relevantes. Esta recuperación normalmente se basa en la cercanía de los vectores del documento al vector de consulta.
3. Integración de información: Los documentos recuperados se utilizan luego como parte del mensaje al modelo de lenguaje.
4. Generación de respuesta: El modelo de lenguaje genera una respuesta basada tanto en la consulta original como en la información de los documentos recuperados.

Aplicación práctica: investigación médica

Imagine un escenario en un contexto de investigación médica:

Un investigador pregunta: "¿Cuáles son los últimos tratamientos para la diabetes tipo 2 descubiertos después de 2020?"

1. Codificación de consultas: La pregunta se transforma en un vector.
2. Recuperación de bases de datos médicas: El sistema busca en revistas médicas y bases de datos hallazgos recientes sobre tratamientos para la diabetes tipo 2, recuperando artículos y estudios relevantes.
3. Aumentar el mensaje: Luego, la IA utiliza esta información recuperada, junto con la pregunta original, para comprender mejor el contexto.
4. Generar una respuesta informada: Finalmente, la IA proporciona una respuesta que incluye conocimientos de las investigaciones más recientes, ofreciendo al investigador información actualizada y completa.

Ventajas de la generación de recuperación aumentada

• Actualizar informacion: Especialmente útil para campos como la medicina o la tecnología donde los nuevos desarrollos son frecuentes.
• Profundidad del conocimiento: Permite que la IA proporcione respuestas más detalladas y específicas accediendo a una amplia gama de fuentes externas.
• Sesgo reducido: Al depender de fuentes de datos externas, es menos probable que las respuestas de la IA se vean influenciadas por cualquier sesgo presente en sus datos de entrenamiento.

La generación aumentada de recuperación representa un avance significativo en la capacidad de la IA para proporcionar respuestas precisas, informadas y contextualmente relevantes, especialmente en escenarios donde mantenerse actualizado con la información más reciente es crucial. Esta técnica garantiza que las respuestas de la IA no se basen sólo en conocimientos preexistentes, sino que se complementen con los datos más recientes de fuentes externas.

Puede leer más en nuestro publicación de blog sobre recuperación-generación aumentada.

Habilidades técnicas necesarias para ingenieros rápidos

Convertirse en un ingeniero rápido experto o contratar uno implica comprender una combinación única de habilidades técnicas y no técnicas. Estas habilidades son cruciales para aprovechar todo el potencial de la IA y los modelos generativos en diversas aplicaciones.

1. Comprensión profunda de la PNL: Es imprescindible el conocimiento de algoritmos y técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Esto incluye comprender los matices del lenguaje, la sintaxis y la semántica que son fundamentales para elaborar indicaciones efectivas.
2. Familiaridad con modelos de lenguaje grandes: Es necesario dominar modelos como GPT-3.5, GPT-4, BERT, etc. Comprender las capacidades y limitaciones de estos modelos permite a los ingenieros aprovechar todo su potencial.
3. Habilidades de programación e integración de sistemas: Se necesitan habilidades para trabajar con archivos JSON y una comprensión básica de Python para integrar modelos de IA en los sistemas. Estas habilidades ayudan a manipular y procesar datos para tareas de ingeniería inmediatas.
4. Interacción API: El conocimiento de las API es fundamental para integrar e interactuar con modelos generativos de IA, facilitando una comunicación perfecta entre diferentes componentes de software.
5. Análisis e interpretación de datos: La capacidad de analizar respuestas de modelos de IA, identificar patrones y realizar ajustes basados ​​en datos a las indicaciones es vital. Esta habilidad es crucial para perfeccionar las indicaciones y mejorar su eficacia.
6. Experimentación e iteración: Realizar pruebas A/B, realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento y optimizar continuamente las indicaciones basadas en los comentarios y los resultados de la máquina son responsabilidades clave.

Responsabilidades no técnicas en ingeniería rápida

1. Comunicación efectiva: Es esencial una articulación clara de ideas y una colaboración eficaz con equipos multifuncionales. Esto incluye recopilar e incorporar los comentarios de los usuarios para un rápido refinamiento.
2. Supervisión ética: Es fundamental garantizar que las indicaciones no generen respuestas dañinas o sesgadas. Esta responsabilidad se alinea con las prácticas éticas de IA y mantiene la integridad de las interacciones de IA.
3. Experiencia en el campo: El conocimiento especializado en áreas específicas, según la aplicación, puede mejorar significativamente la relevancia y precisión de las indicaciones.
4. Solución creativa de problemas: Pensar de forma creativa e innovadora es necesario para desarrollar nuevas soluciones que superen los límites de las interacciones convencionales entre la IA y los humanos.

Simplificación de técnicas rápidas complejas con nanoredes

A medida que profundizamos en el mundo de la ingeniería rápida, es evidente que la complejidad de las técnicas rápidas puede volverse bastante técnica, especialmente cuando se abordan problemas complejos. Aquí es donde las Nanonets intervienen y cambian las reglas del juego, cerrando la brecha entre las capacidades avanzadas de IA y las aplicaciones fáciles de usar.

Nanoredes: su simplificador del flujo de trabajo de IA

Nanonets ha desarrollado un enfoque innovador para aprovechar al máximo estas sofisticadas técnicas rápidas sin abrumar a los usuarios con su complejidad. Al comprender que no todo el mundo es experto en inteligencia artificial o ingeniería rápida, Nanonets ofrece una solución perfecta.

Agilización de los procesos empresariales con facilidad

Nanonets Workflow Builder es una característica destacada, diseñada para convertir el lenguaje natural en flujos de trabajo eficientes. Esta herramienta es increíblemente fácil de usar e intuitiva, lo que permite a las empresas automatizar y optimizar sus procesos sin esfuerzo. Ya sea que se trate de gestionar datos, automatizar tareas repetitivas o dar sentido a indicaciones complejas de IA, Nanonets lo simplifica. Visítenos en nuestra plataforma de automatización de flujo de trabajo.

Un vistazo a la eficiencia de las nanoredes

Para apreciar verdaderamente el poder y la simplicidad de las Nanonets, tenemos un breve vídeo que muestra Nanonets Workflow Builder en acción. Este vídeo muestra cómo puedes transformar fácilmente instrucciones en lenguaje natural en flujos de trabajo eficaces y optimizados. Es un ejemplo práctico de cómo convertir procesos complejos de IA en aplicaciones fáciles de usar.

Soluciones a medida con nanoredes

Cada empresa tiene necesidades únicas y Nanonets está aquí para satisfacer esos requisitos específicos. Si está intrigado por el potencial de la IA para mejorar sus procesos comerciales pero se siente intimidado por los detalles técnicos, Nanonets ofrece la solución perfecta. Lo invitamos a programar una llamada con nuestro equipo para explorar más sobre cómo las Nanonets pueden transformar sus operaciones comerciales. Es una oportunidad para comprender cómo se puede aprovechar la IA avanzada de una manera sencilla, eficaz y accesible.

Con Nanonets, las complejidades técnicas de la ingeniería rápida se vuelven accesibles y aplicables a sus necesidades comerciales. Nuestro objetivo es brindarle las capacidades avanzadas de la IA, empaquetadas de una manera que sea fácil de entender e implementar, garantizando que su negocio se mantenga a la vanguardia en el mundo de la tecnología en rápida evolución.

Conclusión

En esta publicación de blog, hemos viajado a través del intrincado mundo de la ingeniería de avisos, desentrañando sus fundamentos, desde la comprensión básica de los avisos hasta las técnicas sofisticadas como la generación de recuperación aumentada y el diseño automático de avisos. Hemos visto cómo la ingeniería rápida no se trata sólo de perspicacia técnica sino que también implica consideraciones creativas y éticas. Al cerrar la brecha entre estas complejas funcionalidades de IA y las aplicaciones comerciales prácticas, las Nanonets emergen como un actor clave. Simplifica el proceso de aprovechar estas técnicas avanzadas, lo que permite a las empresas integrar eficientemente la IA en sus flujos de trabajo sin verse enredadas en complejidades técnicas.

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• Fuente: https://nanonets.com/blog/prompt-engineering/