Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), como ChatGPT, han revolucionado el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, convirtiéndose en herramientas fundamentales en las interacciones digitales cotidianas de millones de personas alrededor del mundo. Estos modelos, anteriormente eclipsados por tecnologías más convencionales, han ganado relevancia en la discusión actual sobre el futuro de la inteligencia artificial.
Como investigador con más de cuatro años de experiencia en este ámbito, he tenido la oportunidad de profundizar en el uso de estos modelos y en particular, en el concepto de ingeniería de prompts. Este artículo busca explicar qué es la ingeniería de prompts y las diversas estrategias que se utilizan para guiar a los LLMs de manera efectiva.
La ingeniería de prompts se define como la creación estratégica de instrucciones para modelos pre-entrenados como GPT y BERT. Estas instrucciones describen lo que se le pide al modelo que haga, y su objetivo es orientar a los LLMs hacia un comportamiento específico deseado. Para que la ingeniería de prompts sea efectiva, es fundamental definir meticulosamente el prompt, asegurando que incluya ejemplos apropiados, contexto relevante y directrices claras. Esto requiere un entendimiento profundo de los mecanismos internos del modelo y del problema que se está abordando.
Existen diferentes tipos de prompts, como los cero-shot, one-shot y few-shot, que se clasifican según la cantidad de ejemplos que se proporcionan al modelo. Los prompts cero-shot son aquellos que solo incluyen una descripción de la tarea y la entrada, mientras que los few-shot incluyen algunos ejemplos específicos. Aunque los modelos cero-shot pueden ofrecer resultados destacados, la inclusión de unos pocos ejemplos puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo.
Además, la adaptación dinámica de los prompts permite crear instrucciones que se ajustan en tiempo real, incorporando elementos de la conversación en curso. Esto mejora la capacidad de un chatbot, por ejemplo, para entender y reaccionar de manera más apropiada al contexto.
Otro enfoque interesante es el encadenamiento de prompts, donde las respuestas de un prompt se utilizan como entrada para otro, lo que permite obtener respuestas más complejas y contextuales. También existe el concepto de «Chain of Thought» (Cadena de Pensamiento), que guía al modelo a reflexionar sobre el tema antes de llegar a una respuesta final.
Sin embargo, se debe tener en cuenta que muchos de los modernos LLMs son autoregresivos; esto significa que el formato de los prompts puede influir en la calidad de los resultados. La investigación continúa ampliando el conocimiento en torno a la ingeniería de prompts, desarrollando nuevas técnicas que resaltan la creciente complejidad y el potencial de estas herramientas.
Con la rápida evolución de las técnicas de prompting, mantenerse al día es un desafío constante. Desde el auto-pregunta, donde el modelo se entrena para cuestionarse sobre detalles específicos, hasta el prompting de rol, donde se le pide al modelo que asuma personalidades específicas en sus respuestas, las posibilidades son vastas. La creatividad y la innovación en la investigación actual sugieren que apenas hemos comenzado a explorar el pleno potencial de los LLMs y la forma en que interactuamos con ellos mediante prompts cuidadosamente elaborados.
