Herramientas como ChatGPT y DALL – E 2 (herramientas de IA de texto a texto o de texto a imagen) están en boca de todos en estos días.
Para que funcionen de manera efectiva, debe hacer las preguntas correctas para obtener los resultados que desea.
Aprender qué decir a estas herramientas solo será más importante a medida que se integren más en varias industrias.
Tan rápido evolucionan las cosas con la Inteligencia Artificial que ya se está hablando de una nueva carrera profesional, que además que está devorando el mercado laboral, paga muy bien y es la «carrera del futuro».
Hablamos del Prompt Engineering.
Qué es la Ingeniería de promts o Prompt Engineering en IA?
El Prompt Engineering es un proceso que implica diseñar y optimizar los prompts o comandos que se le dan a un modelo de lenguaje natural, como GPT-3, para que genere un texto específico y de alta calidad.
El objetivo es mejorar la eficacia y eficiencia de la generación de lenguaje natural mediante la selección cuidadosa de los prompts que se utilizan para guiar al modelo.
Las indicaciones vienen en varias formas, como declaraciones, bloques de código y cadenas de palabras, frases y hasta acertijos. Este método de utilizar indicaciones fue inventado por personas con la intención de obtener respuestas de los modelos de IA.
Sirve como punto de partida para enseñar al modelo a desarrollar resultados que sean apropiados para una tarea determinada.
Curiosamente, estas indicaciones funcionan de la misma manera que lo harían con una persona, lo que le incita a crear un ensayo, y de manera similar, una aplicación de inteligencia artificial puede usar estas indicaciones para producir un trabajo adaptado a su propósito. De esta manera, la ingeniería rápida se ha convertido en una estrategia indispensable para aprovechar las herramientas de IA.
Cuando se trata del mensaje real, el texto es actualmente el principal medio de comunicación entre el humano y la IA.
El uso de comandos de texto le permite indicar al modelo qué debe realizar. Los mejores modelos de IA como DALLE-E 2 y Stable Diffusion requieren que describa la salida deseada,que actúa como su mensaje principal. Por otro lado, los modelos de lenguaje como el nuevo ChatGPT pueden usar cualquier cosa, desde una consulta simple hasta una compleja probada con varios hechos colocados en todo el mensaje. En algunos casos, incluso puede usar un archivo CSV con datos sin procesar como parte de la entrada.
Todo el proceso de ingeniería de avisos de IA implica diseñar y crear avisos (datos de entrada) para que los modelos de IA puedan entrenarlos para aprender a realizar tareas específicas.
En este proceso, debe seleccionar el tipo de datos y el formato adecuados para que la IA pueda entenderlo.
La ingeniería rápida de IA efectiva conduce a datos de capacitación de alta calidad que permiten que el modelo de IA tome predicciones y decisiones con precisión.
¿Por qué es importante el Prompt Engineering?
Con la llegada de GPT-4 y las integraciones de IA para los motores de búsqueda como Bing y posiblemente Google, la forma en que hacemos búsquedas cambió y seguirá cambiando. Para conseguir mejores y auténticos resultados, debemos conocer los alcances de las herramientas disponibles y esto sólo se puede hacer con la ayuda de los prompts.
El Prompt Engineering es importante porque mejora la calidad y relevancia de los resultados de la generación de lenguaje natural, para ponerlo claro, sin un buen prompt, veremos los mismos resultados siempre.
Un buen Prompt Engineering puede:
- Aumentar la precisión y coherencia de los textos generados.
- Reducir la cantidad de iteraciones necesarias para obtener resultados óptimos.
- Optimizar el tiempo y los recursos necesarios para entrenar un modelo de lenguaje natural.
El asenso rápido del «prompt engineering»
Muchos de los principales desarrollos en ingeniería rápida de IA se llevaron a cabo con modelos de lenguaje como GPT-2 y GPT-3. En 2021, las tareas novedosas arrojaron resultados impresionantes gracias a la introducción de la ingeniería rápida multitarea con conjuntos de datos de procesamiento de lenguaje natural (PNL).
Refinado por modelos de lenguaje que pueden representar con precisión un proceso de pensamiento lógico, el aprendizaje de tiro cero se ha aplicado cuando se incluyen señales como «Pensemos paso a paso» en las indicaciones; esto reforzó aún más la tasa de éxito de los esfuerzos de razonamiento de varios pasos.
La accesibilidad más fácil a pequeña y gran escala fue posible gracias a extensos cuadernos de código abierto y empresas de síntesis de imágenes impulsadas por la comunidad.
Algunos desarrollos más importantes se produjeron en 2022 cuando los modelos de aprendizaje automático DALL-E, Stable Diffusion y Midjourney abrieron un mundo de posibilidades a través de indicaciones 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 tomó al mundo por sorpresa. ChatGPT es el modelo de lenguaje de IA más impresionante que hemos visto hasta la fecha. Se basa en técnicas de aprendizaje profundo para generar texto en función de la información que le proporcione.
La herramienta se entrenó en una recopilación masiva de datos de texto, lo que le permite generar respuestas similares a las de un humano a una amplia gama de mensajes de texto.
Cómo implementar el Prompt Engineering en tus proyectos de IA
Para implementar el Prompt Engineering en tus proyectos de IA, lo primero que recomiendan los expertos es experimentar, hacer muchas pruebas y errores, contar con una buena base de datos de prompts funcionales e irlos refinando hasta lograr objetivos para tu uso específico.
Puedes tomar en cuenta lo siguiente:
- Define tu objetivo a partir del modelo a utilizar y define los resultados esperados.
- Selecciona el modelo de lenguaje natural, forma y estilo más adecuado para el proyecto.
- Identifica las primeras versiones y crea una lista de los prompts o comandos que empiezan a darte mejores resultados para guiar al modelo.
- Optimiza los prompts escogidos para asegurar que sean precisos y específicos para el proyecto, vuelve a probarlos con otras intenciones, buscando otros ángulos que quizas no hayas pensado.
- Realiza pruebas de validación para medir la eficacia de los prompts y ajustarlos según sea necesario.
- Ahora pidele ayuda a la IA para que escoja por tí mejores opciones para un futuro.
Existen algunas prácticas recomendadas que realmente pueden ayudar a la ingeniería rápida de IA a obtener resultados precisos y efectivos.
El primer paso es comprender que un mensaje puede incluir instrucciones, preguntas, datos de entrada, ejemplos, hechos y más. La clave es combinar todos estos elementos diferentes para lograr el mejor resultado.
Al diseñar un prompt para IA, debe seguir estos pasos:
- Introduce un mensaje claro y específico: Uno de los aspectos más importantes de la ingeniería de mensajes de IA es proporcionar un mensaje bien definido al modelo de IA. Esto asegurará que el modelo entienda lo que estás pidiendo.
- Usa un lenguaje conciso: Siempre debe ser lo más conciso posible en el mensaje, manteniéndolo breve y al grano.
- Proporciona tanto contexto como sea posible: Los modelos de IA a veces pueden tener dificultades con el contexto, por lo que debe incluir tanta información contextual específica como sea posible en la entrada.
- Asegúrate de que la gramática sea correcta: No deseas errores gramaticales en tu mensaje de IA, así que siempre verifica que todo esté escrito correctamente.
- Prueba varias salidas: No hay límite para la cantidad de salidas que pueden proporcionar estos modelos, por lo que debes probar varias hasta encontrar la mejor.
- Ajusta el modelo cuando sea posible: Algunos modelos de IA, como ChatGPT, se pueden ajustar con tus propios datos. Esto es especialmente útil para requisitos de casos de uso específicos y conduce a resultados más precisos.
¨Quien necesita un ingeniero en prompts?
A medida que más empresas adoptan la tecnología de IA, se abre la puerta para que los profesionales con conocimientos sofisticados en aprendizaje automático e ingeniería rápida construyan carreras.
Se ha observado una creciente demanda de ingenieros capacitados en esta área, así como de científicos de datos, una oportunidad que parece que continuará expandiéndose con el tiempo
Un ingeniero de prompt es un profesional que se especializa en elaborar indicaciones, reglas y directivas precisas para ayudar a las herramientas de IA a lograr resultados específicos.
Con un profundo conocimiento de la capacidad y las limitaciones del modelo que están utilizando, estos expertos poseen el conjunto de habilidades necesarias para guiar de manera eficiente los resultados hacia los objetivos deseados a través de un texto de entrada ingeniosamente elaborado, que puede incluir etiquetas o estrategias con una redacción sofisticada.
Los ingenieros en prompts asumen un papel crítico y a menudo pasado por alto en los proyectos de Natural Language Processing. Tienen la tarea de diseñar y crear las indicaciones a las que responderán los modelos, ajustar los modelos en función de los resultados y realizar un análisis continuo del rendimiento del modelo para identificar oportunidades de mejora.
También trabajan en conjunto con científicos de datos e investigadores de PNL para evaluar el rendimiento de los modelos y asegurarse de que sus indicaciones estén alineadas adecuadamente 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 PNL tal como lo conocemos hoy.
Con el aumento de la popularidad de los modelos de IA como ChatGPT, los ingenieros de prompt tendrán una demanda cada vez mayor.
Jugarán un papel importante para las empresas que buscan aprovechar estos modelos de IA.
Cómo la Ingeniería Rápida de IA está Afectando a los Negocios
Los productos de IA, y los modelos subyacentes que los impulsan, están cambiando rápidamente el panorama tecnológico al presentarnos vías de creación e innovación completamente nuevas.
Al aprovechar los datos, modelos como ChatGPT facilitan la capacidad de la IA para generar respuestas a las consultas de los usuarios e ideas únicas en una variedad de campos.
Las computadoras ahora pueden producir contenido en áreas que van desde el arte hasta el diseño y la codificación por computadora con poca ayuda de los humanos. Además, incluso pueden llegar a desarrollar hipótesis y teorías relacionadas con problemas complejos.
Los últimos sistemas de IA, construidos sobre la base de modelos de aprendizaje profundo a gran escala, son capaces de procesar y analizar una amplia gama de datos no estructurados como texto e imágenes.
Esto amplía el alcance de las aplicaciones accesibles para los desarrolladores, independientemente de su aptitud para el aprendizaje automático y sus 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 nuevas secuencias de proteínas. La utilización de estos sistemas ha permitido reducir el tiempo de desarrollo necesario para nuevas aplicaciones de IA, poniendo a disposición un nivel de accesibilidad raramente establecido anteriormente. Tales avances inevitablemente han abierto perspectivas emocionantes para el futuro.
Lo único que todos estos modelos diferentes tienen en común es su necesidad de una ingeniería rápida de IA efectiva. A medida que la IA continúe avanzando, seguiremos viendo que la ingeniería rápida desempeña un papel importante en casi todos los campos, desde los negocios hasta la ciencia y más. Los modelos de IA impulsados por prompt engineering son los más emocionantes y prometedores que hemos visto, por lo que los líderes empresariales deben comenzar a prestar mucha atención y considerar implementarlos en sus procesos.
