¿Qué es la Ingeniería de Prompt en IA y Por Qué Es Importante

Herramientas como ChatGPT y DALL-E 2 (herramientas de IA de texto a texto o texto a imagen) están de moda en estos días. Pero para que funcionen de manera efectiva, es necesario hacer las preguntas adecuadas para obtener los resultados deseados. Aprender qué decir a estas herramientas solo se volverá más importante a medida que se integren más en diversas industrias.

¿Qué es la Ingeniería de Prompt en IA?

La ingeniería de prompt de IA es una forma efectiva de obtener la salida deseada con una herramienta de IA. Los prompts pueden tener diversas formas, como declaraciones, bloques de código y cadenas de palabras. Este método de utilizar prompts fue inventado por personas con el fin de obtener respuestas de los modelos de IA. Sirve como un punto de partida para enseñar al modelo a desarrollar salidas que sean apropiadas para una tarea determinada.

Es interesante que estos prompts funcionen de la misma manera que lo harían con una persona, solicitándole que cree un ensayo, y de manera similar, una aplicación de IA puede utilizar estos prompts para producir trabajo que esté adaptado a su propósito. De esta manera, la ingeniería de prompt se ha convertido en una estrategia indispensable para aprovechar las herramientas de IA.

Cuando se trata del prompt en sí, el texto es actualmente el principal medio de comunicación entre el ser humano y la IA. Utilizar comandos de texto permite indicar al modelo qué realizar. Los modelos de IA de alta calidad como DALLE-E 2 y Stable Diffusion requieren que se describa la salida deseada, lo que actúa como su prompt principal. Por otro lado, los modelos de lenguaje como el nuevo ChatGPT pueden utilizar cualquier cosa, desde una consulta simple hasta un argumento complejo con varios hechos colocados a lo largo del prompt. En algunos casos, incluso se puede utilizar un archivo CSV con datos sin procesar como parte de la entrada.

El proceso completo de ingeniería de prompt de IA implica diseñar y crear prompts (datos de entrada) para que los modelos de IA puedan entrenarse con ellos y aprender a realizar tareas específicas. En este proceso, es necesario seleccionar el tipo de datos y el formato adecuados para que la IA pueda entenderlos. La ingeniería de prompt de IA efectiva conduce a datos de entrenamiento de alta calidad que permiten al modelo de IA hacer predicciones y decisiones precisas.

Imagen: cohere.ai

El Auge de la Ingeniería de Prompt de IA

Muchos de los principales desarrollos en la ingeniería de prompt de IA tuvieron lugar con modelos de lenguaje como GPT-2 y GPT-3. En 2021, tareas novedosas produjeron resultados impresionantes gracias a la introducción de la ingeniería de prompt de multitarea con conjuntos de datos de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Refinados por modelos de lenguaje que pueden describir un proceso lógico con precisión, el aprendizaje de un solo disparo se ha aplicado cuando se incluyen pistas como “Vamos a pensar paso a paso” en los prompts; esto aumentó aún más la tasa de éxito de los esfuerzos de razonamiento multietapa. La accesibilidad más sencilla en pequeña y gran escala se hizo posible a través de cuadernos de código abierto extensos y proyectos de síntesis de imágenes impulsados por la comunidad.

Algunos desarrollos más importantes llegaron en 2022, cuando los modelos de aprendizaje automático DALL-E, Stable Diffusion y Midjourney abrieron un mundo de posibilidades a través de la técnica de texto a imagen. Esta tecnología permite a las personas dar vida a sus ideas con solo sus palabras como entrada.

Más recientemente, ChatGPT se abrió al público y causó un gran impacto. ChatGPT es el modelo de lenguaje de IA más impresionante que hemos visto hasta la fecha. Confía en técnicas de aprendizaje profundo para generar texto basado en la entrada que se le proporciona. La herramienta se entrenó en una gran colección de datos de texto, lo que le permite generar respuestas similares a las humanas a una amplia gama de prompts de texto.

Mejores Prácticas para la Ingeniería de Prompt de IA

Hay algunas mejores prácticas que pueden ayudar a que la ingeniería de prompt de IA produzca salidas precisas y efectivas.

El primer paso es entender que un prompt puede incluir instrucciones, preguntas, datos de entrada, ejemplos, hechos y más. La clave es combinar todos estos elementos diferentes para lograr la mejor salida.

Al diseñar un prompt de IA, se deben seguir estos pasos:

• Ingrese un prompt claro y específico: Uno de los aspectos más importantes de la ingeniería de prompt de IA es proporcionar un prompt bien definido al modelo de IA. Esto garantiza que el modelo comprenda lo que se le pide.
• Utilice un lenguaje conciso: Debe ser lo más conciso posible en el prompt, manteniéndolo breve y al punto.
• Proporcione tanto contexto como sea posible: Los modelos de IA pueden tener dificultades con el contexto, por lo que debe incluir la mayor cantidad de información contextual específica posible en la entrada.
• Asegúrese de que la gramática sea correcta: No quiere errores gramaticales en su prompt de IA, así que siempre verifique que todo esté escrito correctamente.
• Pruebe varias salidas: No hay límite en la cantidad de salidas que estos modelos pueden proporcionar, así que debe probar varias hasta encontrar la mejor.
• Ajuste el modelo cuando sea posible: Algunos modelos de IA, como ChatGPT, se pueden ajustar con sus propios datos. Esto es especialmente útil para requisitos de caso de uso específicos y conduce a salidas más precisas.

El Auge del Ingeniero de Prompt

A medida que más empresas adoptan la tecnología de IA, se abre la puerta a profesionales con conocimientos sofisticados en aprendizaje automático e ingeniería de prompt para construir carreras. Se ha visto una creciente demanda de ingenieros especializados en este área, así como de científicos de datos, una oportunidad que parece destinada a continuar expandiéndose con el tiempo.

Un ingeniero de prompt es un profesional que se especializa en crear prompts, reglas y directivas precisas para ayudar a las herramientas de IA a lograr resultados específicos. Con una profunda comprensión de la capacidad y las limitaciones del modelo que están utilizando, estos expertos poseen el conjunto de habilidades necesario para guiar la salida hacia objetivos deseados a través de texto de entrada ingeniosamente elaborado, que puede incluir etiquetas o estrategias con una redacción sofisticada.

Los ingenieros de prompt asumen un papel crítico y a menudo pasado por alto en los proyectos de NLP. Se les encarga diseñar y crear los prompts a los que responderán los modelos, ajustar los modelos en función de la salida y realizar un análisis continuo del rendimiento del modelo para identificar oportunidades de mejora.

También trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos y investigadores de NLP para evaluar el rendimiento de los modelos y asegurarse de que sus prompts estén adecuadamente alineados con los objetivos del proyecto. Al participar en una serie de responsabilidades y aprovechar su experiencia en múltiples disciplinas, los ingenieros de prompt desempeñan un papel integral en la configuración del desarrollo de NLP como lo conocemos hoy.

Con el aumento de la popularidad de los modelos de IA como ChatGPT, los ingenieros de prompt se volverán cada vez más demandados. Desempeñarán un papel importante para las empresas que buscan aprovechar estos modelos de IA.

Cómo la Ingeniería de Prompt de IA Está Afecando a los Negocios

Los productos de IA y los modelos subyacentes que los impulsan están cambiando rápidamente el panorama tecnológico al presentarnos con nuevas vías de creación e innovación. Al aprovechar los datos, modelos como ChatGPT facilitan la capacidad de la IA para generar respuestas a consultas de los usuarios e ideas únicas en una variedad de campos. Las computadoras pueden producir contenido en áreas que van desde el arte hasta el diseño y la codificación informática con poca asistencia humana. Además, pueden incluso desarrollar hipótesis y teorías relacionadas con problemas complejos.

Los sistemas de IA más recientes, construidos sobre la base de modelos de aprendizaje profundo a gran escala, pueden procesar y analizar una amplia gama de datos no estructurados como texto e imágenes. Esto amplía el alcance de las aplicaciones accesibles a los desarrolladores, independientemente de su habilidad en aprendizaje automático y antecedentes técnicos.

Por ejemplo, ChatGPT, que se construyó sobre GPT-3.5, se ha utilizado para traducir texto, y los científicos aprovecharon una versión anterior del modelo para crear secuencias de proteínas novedosas. La utilización de estos sistemas ha permitido reducir el tiempo de desarrollo necesario para nuevas aplicaciones de IA, lo que hace que esté disponible un nivel de accesibilidad raramente establecido antes. Tales avances han abierto inevitablemente perspectivas emocionantes para el futuro.

Lo que tienen en común todos estos modelos diferentes es su necesidad de una ingeniería de prompt de IA efectiva. A medida que la IA continúa avanzando, seguiremos viendo que la ingeniería de prompt desempeña un papel importante en casi todos los campos, desde los negocios hasta la ciencia y más. Los modelos de IA impulsados por la ingeniería de prompt son los más emocionantes y prometedores que hemos visto, por lo que los líderes empresariales deben comenzar a prestar atención y considerar la implementación de estos en sus procesos.