Guía de Ingeniería 101 Zero, One y Prompting de Pocas Muestras

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Una introducción a una estrategia básica de ingeniería de prompt

Introducción

A pesar de sus capacidades aparentemente sobrenaturales, los LLM son en última instancia modelos predictivos que simplemente predicen la siguiente palabra en la secuencia de palabras basándose en el contexto proporcionado.

Como tal, su rendimiento no solo depende de los vastos volúmenes de datos con los que se entrenan, sino que también depende en gran medida del contexto proporcionado a través de las entradas de los usuarios.

Los usuarios frecuentes de chatbots impulsados por LLM son conscientes de la importancia del contexto. Sin un contexto suficiente, los chatbots, ya sean servicios de acceso público (por ejemplo, ChatGPT) o productos LLM personalizados, tendrán dificultades para llevar a cabo instrucciones más complejas.

Aquí, nos adentramos en una de las estrategias más básicas utilizadas para guiar a los LLM para responder correctamente a los prompts: proporcionar contexto dentro de los prompts de usuario. Esto se lleva a cabo a menudo con 3 métodos diferentes: zero-shot prompting, one-shot prompting y few-shot prompting.

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Zero-Shot Prompting

Si has interactuado antes con un chatbot impulsado por LLM, es probable que ya hayas utilizado el zero-shot prompting sin darte cuenta. El zero-shot prompting implica depender únicamente de la información pre-entrenada de un LLM para responder a un prompt de usuario dado.

Por ejemplo, supongamos que utilizamos ChatGPT como un clasificador de sentimientos. Una entrada con zero-shot prompting se vería así:

Prompt de Usuario: “Determina el sentimiento de esta oración. Oración: ‘Esta pelota de baloncesto tiene mucho peso’.”

ChatGPT: “El sentimiento de la oración ‘Esta pelota de baloncesto tiene mucho peso’ es neutral. No transmite un sentimiento positivo o negativo, sino que proporciona información factual sobre el peso de la pelota de baloncesto.”

Cuando se proporciona la consulta, el LLM, sin ningún contexto adicional, evalúa esta oración como neutral.

Aunque este método generalmente puede dar respuestas satisfactorias, puede resultar insuficiente cuando la complejidad de la pregunta es alta o cuando los criterios para la respuesta difieren de la norma.

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