La inteligencia artificial forma parte de nuestra vida diaria y continúa ampliando su influencia. Se prevé que el tamaño del mercado global de la IA crezca un 37% cada año hasta 2030. Por lo tanto, es esencial ser capaz de aprovechar al máximo esta tecnología gracias a disciplinas como el Prompt Engineering.
¿Qué es el Prompt Engineering?
Definición de un prompt:
Un prompt es la solicitud transmitida a un modelo de lenguaje, su función es comunicar instrucciones dadas a la IA para obtener una respuesta. El prompt puede tomar la forma de preguntas, instrucciones, fragmentos de código o textos creativos. Cuanto mejor elaborado esté el prompt, más pertinente será la respuesta, y esta última puede ser tanto texto como una imagen o cualquier otro tipo de medio.
Ejemplo: «Explícame las bases de la mecánica cuántica en términos simples, como si tuviera 10 años. Incluye ejemplos concretos para ilustrar los conceptos.»
El Prompt Engineering:
Se trata de una nueva disciplina, o incluso una ciencia, cuyo objetivo es desarrollar y optimizar prompts y saber entender las capacidades de los LLMS para orientar de la mejor manera posible a las IA generativas para obtener los mejores resultados posibles en términos de precisión y relevancia.
El objetivo de este proceso es comprender los límites de las IA y lograr analizarlos y sintetizarlos para simplificar la comunicación con ellas.
El Prompt Engineer no solo se dedica a redactar prompts, sino que también debe poseer ciertas habilidades técnicas como el dominio de varios lenguajes de programación o de script, un conocimiento de algoritmos así como de los mecanismos de desarrollo.
¿Por qué es esencial el Prompt Engineering?
La importancia del Prompt Engineering está estrechamente relacionada con la calidad de las respuestas proporcionadas por la IA; un buen prompt significa que su solicitud será mejor comprendida, lo que reducirá los riesgos de errores y respuestas inexactas, lo que puede significar un valioso ahorro de tiempo.
Además, el Prompt Engineering tiene como objetivo entrenar una IA para poder responder a las necesidades de la empresa; gracias a los prompts, la IA utilizada se volverá cada vez más adecuada para la organización que la utiliza.
En ciertos sectores como la ciberseguridad o las finanzas, la precisión de los resultados generados por la IA es indispensable para automatizar ciertas tareas y obtener respuestas conformes a las regulaciones.
¿Cuáles son los principios clave del Prompt Engineering?
- Claridad y precisión: El mensaje debe ser simple y directo, ejemplo: En lugar de escribir «háblame de la historia», escribe «resume la historia de la Segunda Guerra Mundial en 5 puntos».
- La importancia del contexto: Para orientar mejor la respuesta que recibirá de la IA, asegúrese de proporcionarle elementos de contexto. Ejemplo: En lugar de pedir «explica la fotosíntesis», opte por «explica la fotosíntesis a un estudiante de secundaria utilizando ejemplos concretos con plantas y luz solar».
- El formato de respuesta: Es necesario definir el formato que desee, ya sea un párrafo, una tabla o una lista con viñetas.
- Dividir las instrucciones en varios pasos: Cuando se trata de solicitudes complejas, es mejor descomponerlas en varias sub-solicitudes. Ejemplo: «Escribe un ensayo sobre el cambio climático» ➡️ «1. Explica las causas del cambio climático, 2. Describe sus impactos en el medio ambiente, 3. Propón soluciones.»
- Utilizar ejemplos concretos: También puede proporcionar ejemplos para orientar al modelo hacia la respuesta que espera, lo que se llama Few-Shot Learning.
- Evitar sesgos: Use un tono neutral para evitar los sesgos de la IA, ejemplo: en lugar de «¿Por qué X es mejor que Y?» use «Compara X e Y enumerando sus ventajas y desventajas».
Algunas técnicas avanzadas de Prompt Engineering:
Chain-of-Thought (CoT):
La cadena de pensamiento busca descomponer el razonamiento del modelo paso a paso, lo que resulta muy útil para problemas matemáticos lógicos o analíticos. Ejemplo: En lugar de pedirle a la IA que sume 120 + 360, pídele que calcule 120 + 360 explicando cada paso de su razonamiento.
Zero-Shot-Learning:
Esta técnica consiste en proporcionar al modelo una solicitud sin ejemplos, basándose en sus conocimientos previos.
Role Prompting:
El Role Prompting consiste en asignar un rol a una IA generativa para aumentar la relevancia de los resultados, ejemplo: «eres un consultor de marketing experimentado, elabora una campaña digital».
Iterative Refinement:
Dependiendo de las respuestas obtenidas, se puede refinar progresivamente el prompt: «Escribe una historia sobre un dragón que vive en una montaña. Ahora, añade detalles sobre su apariencia y carácter».
Meta-Prompting:
Para el Meta-Prompting, se le pide al modelo que profundice en la manera en que debería realizar la tarea. Ejemplo: «¿Cómo debería estructurar mi presentación sobre ciberseguridad? Propónme un plan detallado.»
Temperature and Sampling Control:
Esta técnica le permitirá ajustar la temperatura para influir en el nivel de creatividad o rigor. Solo necesita añadir al final del prompt «(temperatura = x)»: «Escribe una explicación factible sobre el funcionamiento de Python (temperatura = 0,2).»
Las técnicas avanzadas de prompting son innumerables y le dejan muchas opciones, además es posible usarlas conjuntamente para obtener una técnica de prompting híbrida.
¿Cuáles son las herramientas para mejorar en Prompt Engineering?
| Categoría | Herramienta / Recurso | Descripción |
|---|---|---|
| Plataformas de IA | OpenAI Playground | Pruebas de prompts con GPT-3, GPT-4, etc. |
| Plataformas de IA | Hugging Face | Acceso a modelos open-source (BERT, GPT-J, etc.). |
| Herramientas de prueba | Promptfoo | Comparación y evaluación de la performance de los prompts. |
| Comunidades | r/PromptEngineering (Reddit) | Discusión sobre las mejores prácticas. |
| Comunidades | Learn Prompting Discord | Comunidad para intercambiar consejos. |
| Repositorios Open Source | GitHub - Awesome Prompt Engineering | Colección de recursos y herramientas para el prompt engineering. |
| Frameworks | LangChain | Framework para crear aplicaciones basadas en LLM. |
| Herramientas de colaboración | PromptBase | Mercado para comprar y vender prompts. |
| Guías y tutoriales | OpenAI Documentation | Guía oficial de OpenAI sobre el uso de GPT. |
| Guías y tutoriales | Hugging Face Course | Cursos gratuitos sobre el uso de modelos de lenguaje. |
Conclusión
El Prompt Engineering se convertirá en una habilidad clave para todos los profesionales con los modelos cada vez más avanzados (GPT-4, Claude…). Esta disciplina representa una poderosa herramienta para explotar el potencial de las IA generativas, lo que permitirá expandir los límites de la creatividad y la productividad.
