Un prompt puede tener cinco elementos clave:

1. Entrada o Contexto: Esto proporciona información o datos adicionales que pueden ayudar al modelo a comprender mejor la tarea.
2. Instrucciones: Instrucciones claras y concisas sobre lo que debe hacer el modelo, como "Traduce la siguiente oración del inglés al alemán".
3. Preguntas: Preguntas específicas que el modelo debe responder, como "¿Cuál es el significado de la vida?".
4. Ejemplos: Muestras de salidas o conversaciones que demuestren el formato deseado, también conocido como "aprendizaje de pocos ejemplos".
5. Formato de Salida Deseado: Especificar el formato de salida esperado, como una respuesta corta o una explicación más detallada.

No todos los elementos deben estar presentes en un prompt. Sin embargo, incluir al menos una instrucción o pregunta es crucial para guiar la respuesta del modelo.

Al comprender y aprovechar estos elementos del prompt, puedes desbloquear todo el potencial de los modelos de lenguaje a gran escala y obtener los mejores resultados para tus tareas.

La ingeniería de prompts es una técnica poderosa que te permite aprovechar las capacidades de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) para lograr una amplia gama de tareas. Desde la síntesis y clasificación hasta la traducción, la generación de texto e incluso la creación de imágenes, la ingeniería de prompts abre un mundo de posibilidades.

Exploraremos algunos de los casos de uso más comunes para la ingeniería de prompts:

1. Síntesis: Crea prompts que instruyan al modelo a sintetizar un texto dado, capturando los puntos clave y la información esencial.

2. Clasificación de Texto: Solicita al modelo que clasifique un texto en categorías predefinidas, como finanzas, deportes o educación.

3. Traducción: Proporciona prompts que dirijan al modelo a traducir texto de un idioma a otro, permitiendo una comunicación fluida entre idiomas.

4. Generación y Finalización de Texto: Aprovecha los prompts para iniciar la generación o finalización de texto, permitiendo que el modelo continúe una oración o párrafo de manera coherente y contextual.

5. Respuesta a Preguntas: Solicita al modelo que responda a preguntas, ya sean generales o basadas en una entrada específica, y recibe respuestas precisas e informativas.

6. Asesoramiento e Ideación: Solicita al modelo que proporcione sugerencias, comentarios o ideas creativas, como para mejorar un guión o generar nombres para una heladería.

7. Generación de Imágenes: Con la llegada de los modelos multimodales, la ingeniería de prompts ahora se puede extender a la creación de imágenes, donde puedes instruir al modelo a generar visuales basados en tus descripciones.

La clave para desbloquear todo el potencial de los modelos de lenguaje a gran escala radica en el arte de la ingeniería de prompts. Al comprender los elementos fundamentales de un prompt y aplicar técnicas estratégicas, puedes mejorar significativamente la calidad y relevancia de las salidas del modelo.

En el núcleo de un prompt hay cinco elementos esenciales: entrada o contexto, instrucciones, preguntas, ejemplos y formato de salida deseado. Si bien no todos los elementos deben estar presentes, incorporar al menos una instrucción o pregunta es crucial para guiar la respuesta del modelo.

Para maximizar la efectividad de tus prompts, considera los siguientes consejos:

1. Claridad y Concisión: Esfuérzate por tener instrucciones o preguntas directas y sin ambigüedades. Evita la verbosidad innecesaria y apunta a un lenguaje claro y conciso.

2. Contexto Relevante: Proporciona cualquier información o dato relevante que pueda ayudar al modelo a comprender y responder mejor a tu prompt.

3. Aprovechamiento de Ejemplos: Incorpora ejemplos, conocido como aprendizaje de pocos ejemplos, para demostrar el formato y la estructura de salida deseados.

4. Especificación del Formato de Salida: Define claramente el formato de salida deseado, como una respuesta corta, una explicación detallada o un estilo específico.

5. Fomento de la Factualidad: Solicita al modelo que se base en fuentes confiables y evite las alucinaciones al solicitar respuestas factuales.

6. Alineación de Prompts con Tareas: Asegúrate de que las instrucciones de tu prompt se alineen con la tarea específica o el resultado deseado, como una conversación de atención al cliente útil.

7. Exploración de Prompts Basados en Personajes: Experimenta con diferentes personajes, como un experto conocedor o un asistente amigable, para obtener respuestas más personalizadas.

La clave para obtener los mejores resultados de los modelos de lenguaje a gran escala radica en el arte de la ingeniería de prompts. Al comprender los elementos de un prompt y aprovechar diversas técnicas de prompting, puedes ejercer un control preciso sobre la salida del modelo.

Un prompt puede constar de cinco elementos principales: entrada o contexto, instrucciones, preguntas, ejemplos y formato de salida deseado. Si bien no se requieren todos los elementos, incluir al menos una instrucción o pregunta es crucial para guiar la respuesta del modelo.

La ingeniería de prompts tiene una amplia gama de casos de uso, que incluyen síntesis, clasificación, traducción, generación de texto, respuesta a preguntas, asesoramiento e incluso generación de imágenes. Siguiendo las mejores prácticas, como ser claro y conciso, proporcionar un contexto relevante y especificar el formato de salida deseado, puedes mejorar significativamente la calidad y relevancia de las respuestas del modelo.

Para mejorar aún más tus prompts, considera aplicar técnicas específicas como control de longitud, control de tono, control de estilo, control de audiencia, control de contexto y guía basada en escenarios. Además, el poderoso método de prompting "Cadena de Pensamiento" puede ayudar al modelo a demostrar su proceso de razonamiento paso a paso, lo que lleva a resultados más precisos y explicables.

Para evitar alucinaciones, puedes instruir al modelo para que solo responda si está seguro de la respuesta, o para que proporcione citas relevantes del texto de entrada para respaldar sus afirmaciones. Otros trucos, como dar al modelo tiempo para pensar, dividir tareas complejas en subtareas y verificar la comprensión del modelo, también pueden contribuir a obtener resultados más confiables y dignos de confianza.

Aquí hay algunos trucos geniales que puedes probar para mejorar la salida de tus prompts:

1. Permite que el modelo diga "No sé": Puedes decirle explícitamente al modelo que solo responda si sabe la respuesta, y de lo contrario diga "No sé". Esto puede ayudar a prevenir las alucinaciones.

2. Dale al modelo espacio para pensar: Proporciona un espacio para que el modelo anote citas o contenido relevante antes de responder a tu pregunta. Esto le permite reunir sus pensamientos antes de responder.

3. Divide tareas complejas en subtareas: Enumera explícitamente los pasos que el modelo debe seguir para completar una tarea compleja. Esto puede ayudar a guiar el pensamiento del modelo.

4. Verifica la comprensión del modelo: Después de proporcionar tu prompt, pregúntale al modelo si entiende las instrucciones. Esto puede asegurar que el modelo esté en el camino correcto antes de generar una respuesta.

Crear prompts efectivos es un proceso iterativo que requiere experimentación y refinamiento. Aquí hay algunas estrategias clave para ayudarte a iterar y optimizar tus prompts:

1. Prueba Diferentes Prompts: El mejor prompt para tu tarea puede no ser obvio en el primer intento. Experimenta con diferentes redacciones, estructuras y enfoques para encontrar lo que funciona mejor.

2. Combina Instrucciones y Ejemplos: Al intentar el aprendizaje de pocos ejemplos, trata de incluir instrucciones directas junto con los ejemplos. Esto puede ayudar al modelo a comprender mejor el formato de salida deseado.

3. Ajusta la Concisión: Reformula tus instrucciones directas para que sean más o menos concisas. Encontrar el equilibrio adecuado puede mejorar la comprensión del modelo.

4. Explora Diferentes Personajes: Prueba aplicar varios personajes o tonos para ver cómo afecta el estilo y la calidad de las respuestas del modelo.

5. Varía la Cantidad de Ejemplos: Experimenta proporcionando más o menos ejemplos en tus prompts de pocos ejemplos para determinar el número óptimo para tu tarea.

En conclusión, ten en cuenta los elementos de un prompt y conoce los casos de uso. Luego, aplica los consejos básicos que se mostraron, como:

• Intenta ser lo más claro y conciso posible
• Proporciona información o datos relevantes como contexto
• Incluye ejemplos utilizando el aprendizaje de pocos ejemplos
• Especifica el formato de salida deseado
• Fomenta que el modelo sea factual

Además, aplica las técnicas de prompting específicas mencionadas para controlar la salida, como:

• Control de longitud
• Control de tono
• Control de estilo
• Control de audiencia
• Control de contexto
• Guía basada en escenarios
• Prompting de Cadena de Pensamiento

Finalmente, recuerda iterar para encontrar el mejor prompt posible. Prueba diferentes variaciones, reformula las instrucciones, experimenta con personajes y ajusta la cantidad de ejemplos.

Al tener en cuenta estos principios y aplicar las técnicas cubiertas, puedes mejorar tus resultados al trabajar con modelos de lenguaje a gran escala a través de una efectiva ingeniería de prompts.