Explicación de la ingeniería rápida: creación de mejores interacciones con la IA

A medida que las herramientas de IA generativa como ChatGPT y Claude se vuelven más poderosas y ampliamente utilizadas, la capacidad de interactuar con ellas de manera efectiva se ha convertido en una habilidad esencial. Aquí es donde entra en juegola ingeniería rápida. Al aprender a elaborar indicaciones precisas y bien estructuradas, puede mejorar significativamente la calidad de los resultados generados por la IA, ya sea para resolver problemas, crear contenido o responder preguntas. En esta guía, analizaremos los fundamentos de la ingeniería rápida, explicaremos su importancia y compartiremos técnicas prácticas para ayudarlo a dominar el arte de comunicarse con modelos de IA.

Tabla de contenido

• ¿Qué es la ingeniería rápida?
• ¿Por qué es importante la ingeniería rápida?
• Técnicas esenciales de ingeniería rápida.
• Consejos para elaborar indicaciones efectivas
• Desafíos comunes en la ingeniería rápida
• Aplicaciones de la ingeniería rápida
• Herramientas y recursos para una ingeniería rápida
• El futuro de la ingeniería rápida

¿Qué es la ingeniería rápida?

La ingeniería rápida es una técnica para guiar y mejorar las respuestas generadas por modelos de IA, como GPT u otros modelos de lenguaje grande (LLM). En esencia, la ingeniería de indicaciones implica elaborar indicaciones claras y efectivas para ayudar al modelo a comprender mejor la tarea que desea que realice. De esta manera, la ingeniería rápida puede verse como un puente entre la intención humana y las capacidades de la IA, ayudando a las personas a comunicarse de manera más efectiva con los LLM para lograr resultados de alta calidad, relevantes y precisos.

Las indicaciones bien diseñadas son esenciales para desbloquear todo el potencial de la IA. Ya sea que esté buscando respuestas precisas, sugerencias creativas o soluciones paso a paso, un mensaje bien estructurado puede mejorar significativamente la utilidad de las respuestas del modelo.

¿Qué es un aviso?

Un mensaje es una entrada de texto en lenguaje natural que usted proporciona a un modelo de IA para especificar la tarea que desea que complete. Las indicaciones pueden variar desde unas pocas palabras hasta instrucciones complejas de varios pasos que incluyen ejemplos e información adicional para el contexto.

Si está utilizando herramientas como Claude o ChatGPT, el mensaje es lo que escribe en el cuadro de chat. En el contexto del desarrollador, las indicaciones sirven como instrucciones para guiar el modelo de IA para responder a las consultas de los usuarios dentro de una aplicación.

¿Por qué es importante la ingeniería rápida?

La ingeniería rápida mejora la eficacia de los LLM sin requerir cambios en el modelo subyacente ni capacitación adicional. Refinar la forma en que los modelos responden a las entradas permite a los LLM adaptarse a nuevas tareas, haciéndolas más versátiles y eficientes.

En esencia, la ingeniería de avisos es un proceso iterativo que implica diseñar, probar y mejorar los avisos hasta lograr el resultado deseado. Este método ayuda a abordar los desafíos que tradicionalmente enfrentan los LLM. Por ejemplo, si bien estos modelos no están diseñados inherentemente para el razonamiento lógico (como la resolución de problemas matemáticos), las indicaciones estructuradas de varios pasos pueden guiarlos para dividir tareas complejas en pasos manejables para obtener resultados más precisos.

Uno de los mayores desafíos de la IA (la interpretabilidad, a menudo llamado el problema de la “caja negra”) también se puede abordar con indicaciones bien diseñadas. Las indicaciones de cadena de pensamiento (CoT), por ejemplo, requieren que los modelos muestren su razonamiento paso a paso, lo que hace que los procesos de toma de decisiones sean más transparentes. Esta claridad es particularmente vital en campos de alto riesgo como la atención médica, las finanzas y el derecho, donde comprender cómo un modelo llega a su conclusión garantiza precisión, genera confianza y respalda la toma de decisiones informada.

Al ampliar los límites de lo que los LLM pueden lograr, la ingeniería rápida mejora la confiabilidad, la transparencia y la usabilidad. Transforma los modelos de IA en herramientas más efectivas y confiables capaces de abordar tareas cada vez más complejas.

Técnicas esenciales de ingeniería rápida.

Los ingenieros cualificados utilizan varios métodos para obtener respuestas más matizadas y útiles de los LLM. Algunas de las técnicas más utilizadas incluyen indicaciones de cadena de pensamiento, indicaciones de pocos intentos y indicaciones de roles específicos. Estas técnicas ayudan a guiar a los LLM para producir resultados que se adapten mejor a tareas y contextos específicos.

Instigación de cadena de pensamiento (CoT)

Las indicaciones de CoT son una técnica poderosa para resolver tareas de razonamiento complejas al alentar a los LLM a dividir los problemas en pasos lógicos más pequeños. Por ejemplo, un mensaje de CoT podría incluir lo siguiente:

"Explique su razonamiento paso a paso cuando dé su respuesta".

Al explicar su razonamiento, a menudo es más probable que el modelo llegue a una respuesta correcta que cuando se le pide que proporcione una única respuesta sin mostrar su trabajo. Este enfoque es especialmente valioso para tareas que involucran matemáticas, lógica o resolución de problemas de varios pasos.

Indicación de disparo cero

Las indicaciones de disparo cero le piden al modelo que complete una tarea sin proporcionar ningún ejemplo ni contexto adicional. Por ejemplo, podría indicarle al modelo que:

"Traduce este correo electrónico al japonés".

En este caso, el LLM se basa únicamente en su base de conocimientos previamente capacitada para generar una respuesta. Las indicaciones de disparo cero son particularmente útiles para tareas sencillas con las que el modelo ya está familiarizado, ya que elimina la necesidad de instrucciones detalladas o ejemplos. Es una forma rápida y eficiente de aprovechar un LLM para tareas comunes.

Indicaciones de pocos disparos

Las indicaciones de pocos intentos se basan en las indicaciones de cero disparos al proporcionar una pequeña cantidad de ejemplos (generalmente de dos a cinco) para guiar la respuesta del modelo. Esta técnica ayuda al LLM a adaptarse más eficazmente a una nueva tarea o formato.

Por ejemplo, si desea que un modelo analice el sentimiento de las reseñas de productos, puede incluir algunos ejemplos etiquetados como este:

Ejemplo 1: "¡Este producto funciona perfectamente!" → Positivo Ejemplo 2: “Se rompió a los dos días”. → Negativo

Una vez que le proporcione ejemplos, el LLM puede comprender mejor la tarea y aplicar la misma lógica a nuevas entradas.

Indicaciones específicas de roles

Las indicaciones específicas de cada rol instruyen al LLM a adoptar una perspectiva, tono o nivel de experiencia particular al responder. Por ejemplo, si está creando un chatbot educativo, puede pedirle al modelo que haga lo siguiente:

“Responde como un paciente profesor de secundaria explicando este concepto a un principiante”.

Este enfoque ayuda al modelo a adaptar su respuesta a una audiencia específica, incorporando el vocabulario, el tono y el nivel de detalle apropiados. Las indicaciones específicas del rol también permiten la inclusión de conocimiento de dominio específico que poseería alguien en ese rol, mejorando la calidad y relevancia de la respuesta.

Sin embargo, las indicaciones específicas de cada rol deben usarse con cuidado, ya que pueden introducir sesgos. Las investigaciones han demostrado, por ejemplo, que pedirle a un LLM que responda “como hombre” versus “como mujer” puede generar diferencias en los detalles del contenido, como describir los automóviles con más profundidad para los personajes masculinos. La conciencia de estos sesgos es clave para aplicar de manera responsable indicaciones específicas de cada rol.

Consejos para elaborar indicaciones efectivas

Para maximizar la efectividad de las técnicas anteriores, es importante elaborar indicaciones con precisión y claridad. A continuación se presentan cinco estrategias comprobadas que le ayudarán a diseñar indicaciones que guíen a los LLM a ofrecer resultados de alta calidad y apropiados para la tarea:

1. Sea claro y específico.Defina claramente lo que está buscando incluyendo detalles como formato de salida, tono, audiencia y contexto. Dividir las instrucciones en una lista numerada puede hacer que sea más fácil de seguir para el modelo.
2. Variaciones de prueba.Experimente con varias versiones de su mensaje para ver cómo los cambios sutiles influyen en el resultado. Comparar resultados ayuda a identificar la frase más eficaz.
3. Utilice delimitadores.Estructura tus indicaciones utilizando etiquetas XML (p. ej., <ejemplo> e <instrucciones>) o separadores visuales como comillas triples (“””). Esto ayuda al modelo a comprender y diferenciar las secciones de su entrada.
4. Asigna un rol.Dirija al modelo para que adopte una perspectiva específica, como un "experto en ciberseguridad" o un "agente amigable de atención al cliente". Este enfoque proporciona un contexto útil y adapta el tono y la experiencia de la respuesta.
5. Proporcione ejemplos.Incluya ejemplos de entradas y salidas para aclarar sus expectativas. Los ejemplos son particularmente efectivos para tareas que requieren un formato, estilo o proceso de razonamiento específico.

Desafíos comunes en la ingeniería rápida

Al elaborar indicaciones efectivas, es importante considerar las limitaciones de los LLM. Algunos problemas a tener en cuenta al elaborar indicaciones incluyen límites de tokens, sesgos por falta de equilibrio en los ejemplos y brindar demasiada información al modelo.

Límites de tokens

La mayoría de los LLM imponen un límite en el tamaño de entrada, que incluye tanto el mensaje como cualquier información adicional que proporcione al modelo como contexto, como una hoja de cálculo, un documento de Word o una URL web. Esta entrada se mide en tokens: unidades de texto creadas mediante tokenización. Los tokens pueden ser tan cortos como un carácter o tan largos como una palabra. Las entradas más largas son más costosas desde el punto de vista computacional, porque el modelo tiene que analizar más información. Estos límites, que van desde unos pocos cientos hasta varios miles de tokens, ayudan a gestionar los recursos computacionales y la potencia de procesamiento.

Sesgo en ejemplos

En tareas de aprendizaje de pocas tomas, los tipos de ejemplos que proporciona al modelo para que aprenda pueden hacer que coincida demasiado con los ejemplos en su respuesta. Por ejemplo, si le pide al modelo que realice una tarea de clasificación de sentimientos pero le da cinco ejemplos positivos y solo un ejemplo negativo del que aprender, es muy probable que el modelo etiquete un nuevo ejemplo como positivo.

Sobrecarga de información

Proporcionar demasiada información en una sola indicación puede confundir al modelo e impedirle identificar qué es más relevante. Las indicaciones demasiado complejas pueden hacer que el modelo se centre demasiado en los ejemplos proporcionados (sobreajuste) y pierda su capacidad de generalizar de forma eficaz.

Aplicaciones de la ingeniería rápida

La ingeniería rápida está ayudando a que los modelos de IA sean más receptivos, adaptables y útiles en una amplia variedad de industrias. Así es como la ingeniería rápida está mejorando las herramientas de IA en campos clave:

Generación de contenido

Los mensajes bien elaborados están revolucionando la creación de contenido al permitir la generación de comunicaciones comerciales altamente específicas y conscientes del contexto, como propuestas, informes técnicos, investigaciones de mercado, boletines informativos, presentaciones de diapositivas y correos electrónicos.

Servicio al cliente

Mejores indicaciones ayudan a los chatbots de servicio al cliente a ofrecer respuestas más relevantes, empáticas y efectivas. Al mejorar la calidad y el tono de la respuesta, la ingeniería rápida permite a los chatbots resolver problemas más rápido y derivar inquietudes complejas a especialistas humanos cuando sea necesario.

Educación

Las herramientas de inteligencia artificial a veces pueden tener dificultades para evaluar respuestas complejas en contextos educativos. Sin embargo, las indicaciones de CoT pueden ayudar a los modelos de IA a razonar a través de las respuestas de los estudiantes para determinar si son correctas. Cuando los estudiantes dan respuestas incorrectas, estas indicaciones permiten a la IA identificar razonamientos defectuosos y ofrecer comentarios útiles y personalizados.

Herramientas y recursos para una ingeniería rápida

Hay muchos recursos fáciles de usar disponibles si desea aprender a diseñar sus propias indicaciones. Aquí hay una colección de tutoriales, bibliotecas de mensajes y plataformas de prueba para que pueda leer más, comenzar a crear y comparar las respuestas que generan sus mensajes.

Recursos de aprendizaje y tutoriales.

Si desea obtener más información sobre las indicaciones, existen muchos buenos recursos para comprender el arte y la ciencia de la ingeniería mediante indicaciones eficaces:

• DAIR.AI: ofrece un tutorial gratuito sobre ingeniería rápida
• Anthropic: proporciona un tutorial interactivo público gratuito con ejercicios para aprender ingeniería de indicaciones y practicar la creación de sus propias indicaciones.
• Comunidad Reddit: únase a la comunidad r/promptengineering para explorar las indicaciones que otros están escribiendo y descubrir bibliotecas de indicaciones de código abierto.
• OpenAI: comparte seis estrategias para escribir mejores indicaciones
• Generador de mensajes ChatGPT: utiliza la herramienta HuggingFace para generar un mensaje cuando no está seguro de por dónde empezar.

Bibliotecas y ejemplos rápidos

También puede utilizar indicaciones que otros ya hayan escrito como punto de partida. Aquí hay algunas bibliotecas de mensajes gratuitas de usuarios de Anthropic, OpenAI, Google y GitHub:

• Biblioteca de mensajes de Anthropic: esta es una biblioteca con capacidad de búsqueda de mensajes optimizados para casos de uso personales y comerciales.
• Avisos de cola de ChatGPT: este repositorio tiene cadenas de avisos que se pueden copiar y pegar y que se pueden usar para crear contexto para ChatGPT antes de pedirle que complete una tarea. Se incluyen indicaciones para realizar investigaciones sobre empresas, redactar propuestas de contratistas y redactar informes técnicos.
• Impresionantes mensajes de ChatGPT: esta popular biblioteca de mensajes de ChatGPT tiene cientos de mensajes, muchos de los cuales comienzan con instrucciones a ChatGPT para que asuma un rol particular como "comercializador" o "consola de JavaScript".
• Awesome Claude Prompts: esta colección generada por el usuario, inspirada en Awesome ChatGPT Prompts, es más pequeña pero aún tiene muchas plantillas de mensajes útiles, incluso para comunicaciones comerciales.
• Google AI Studio: esta es una galería de indicaciones sugeridas para usar con Gemini. Muchos de ellos se centran en extraer información de imágenes.
• Ejemplos de indicaciones de OpenAI: esta es una colección de ejemplos de indicaciones con capacidad de búsqueda para tareas como traducción, creación de sitios web y revisión de código.

Plataformas de prueba

Una vez que tenga algunas indicaciones que le gustaría probar, ¿cómo las prueba? Estas herramientas le permiten realizar comparaciones en paralelo de diferentes indicaciones para que pueda evaluar su eficacia:

• OpenAI Playground: puede probar indicaciones utilizando diferentes configuraciones del modelo GPT y ver cómo se comparan las salidas.
• Anthropic Workbench: puede comparar los resultados de diferentes indicaciones una al lado de la otra y utilizar una función de puntuación para cuantificar el rendimiento.
• Prompt Mixer: esta es una aplicación de escritorio de código abierto para macOS que le permite crear, probar y crear bibliotecas de indicaciones en diferentes modelos de IA.

El futuro de la ingeniería rápida

En los próximos años, la ingeniería rápida se convertirá cada vez más en una tarea que los LLM realizarán junto con los humanos. Los investigadores de ingeniería de indicaciones están enseñando modelos generativos a escribir sus propias indicaciones. Los investigadores de Google DeepMind, por ejemplo, han creado un enfoque de “meta-incitación” llamado Optimización mediante PROmpting (OPRO), en el que un LLM es capacitado en una biblioteca de indicaciones y luego se le pide que genere sus propias indicaciones en respuesta a los problemas.

Los investigadores también están desarrollando formas para que los LLM con automotivación comparen y evalúen la efectividad de las indicaciones que generan, lo que tiene el potencial de brindarles a los LLM una mayor autonomía para responder a tareas complejas.