Guía Práctica para Conversar Efectivamente con AIs como ChatGPT

Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), como ChatGPT, han marcado un antes y un después en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Estas herramientas, que antes eran vistas como parte del futuro lejano, ahora se han convertido en elementos cruciales en la vida digital diaria de millones de usuarios a nivel global. Estos modelos han emergido del olvido donde tecnologías más convencionales los mantenían, para colocarse como el foco de un debate continuo sobre el futuro de la inteligencia artificial.

Desde mi experiencia de más de cuatro años en el estudio y aplicación de estos modelos, he podido profundizar en el interesante mundo de la ingeniería de prompts. La ingeniería de prompts se refiere al diseño estratégico de instrucciones para modelos pre-entrenados, como GPT y BERT. Estas instrucciones actúan como guías para los LLMs, dirigidos hacia un comportamiento deseado, y es crucial definirlas minuciosamente. Un buen prompt debe incluir ejemplos relevantes, contexto pertinente y pautas claras, lo que exige un sólido conocimiento de los mecanismos internos del modelo y del problema específico que se está abordando.

Se pueden encontrar varios tipos de prompts, como los cero-shot, one-shot y few-shot, que se categorizan según la cantidad de ejemplos que se proporcionan. Los prompts cero-shot se centran únicamente en la descripción de la tarea sin ofrecer ejemplos. Por otro lado, los few-shot dan al modelo algunos ejemplos adicionales que pueden mejorar su desempeño notablemente, aun cuando los modelos cero-shot ya muestran resultados formidables.

La personalización dinámica de prompts es otra estrategia utilizada para modificar instrucciones en tiempo real, adaptándose a los elementos de la conversación en curso y mejorando así la capacidad de los chatbots para ofrecer respuestas más adecuadas al contexto. El encadenamiento de prompts es otra táctica innovadora, donde las respuestas de un prompt se utilizan como la entrada para otro, generando respuestas más complejas y con un buen contexto. Además, está el concepto de «Chain of Thought», que guía al modelo a sopesar sus respuestas antes de llegar a una conclusión final.

En la estructura de los LLMs, muchos de ellos son autoregresivos; esto significa que el formato de los prompts podría influir significativamente en la calidad de los resultados. La investigación continua en fields como la ingeniería de prompts está expandiendo nuestro conocimiento y desarrollando técnicas innovadoras que destacan la complejidad y las capacidades de estas herramientas.

A medida que estas técnicas evolucionan rápidamente, estar al corriente se convierte en un ejercicio constante de actualización. Desde el auto-pregunta, donde el modelo se enseña a investigarse más profundamente sobre ciertos detalles, hasta el prompting de rol, que requiere que el modelo asuma distintas personalidades y roles en sus respuestas, el campo está lleno de oportunidades. La creatividad e innovación sugeridas por investigaciones actuales muestran que solo estamos comenzando a descubrir el verdadero potencial de los LLMs y cómo podemos mejorar nuestra interacción con ellos mediante prompts cuidadosamente diseñados.