La Guía Esencial para la Ingeniería de Instrucciones en ChatGPT

Guía para la Ingeniería de Instrucciones en ChatGPT

Desde su lanzamiento, ChatGPT ha estado causando sensación en la esfera de la IA, atrayendo a más de 100 millones de usuarios en tiempo récord. El secreto del impresionante rendimiento y versatilidad de ChatGPT radica en un arte sutilmente encajado dentro de su programación: la ingeniería de consignas.

Lanzados en 2022, DALL-E, MidJourney y StableDiffusion subrayaron el potencial disruptivo de la IA generativa. Pero fue ChatGPT de Open AI el que realmente tomó protagonismo más adelante en 2022. Y este impulso no mostró signos de desaceleración.

El anuncio de Bard de Google y la respuesta de Lamma 2 de Meta a ChatGPT de OpenAI han amplificado significativamente el impulso de la carrera de la IA. Al proporcionarle a estos modelos entradas, estamos guiando su comportamiento y respuestas. Esto nos convierte a todos en ingenieros de consignas hasta cierto grado. La industria tecnológica ha tomado nota. Los inversores de riesgo están invirtiendo fondos en startups que se centran en la ingeniería de consignas, como Vellum AI. Además, Forbes informa que los ingenieros de consignas tienen salarios que superan los $300,000, lo que indica un mercado laboral próspero y valioso.

En este artículo, desmitificaremos el mundo de la ingeniería de consignas en el contexto de ChatGPT. Exploraremos los principios fundamentales, profundizaremos en las técnicas y examinaremos sus aplicaciones comerciales.

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Antes de adentrarnos en la ingeniería de consignas, primero comprendamos cómo funciona ChatGPT y el papel fundamental que juega la ingeniería de consignas en este proceso. ¡En los próximos artículos, discutiremos algunas de estas técnicas avanzadas en profundidad, así que manténganse atentos!

Los Mecanismos detrás de la Ingeniería de Consignas de ChatGPT

El secreto del éxito de ChatGPT radica en su capacidad para comprender y simular los matices de la conversación humana. El modelo se entrena con una amplia variedad de texto de Internet, pero crucialmente, no conoce documentos o fuentes específicas en su conjunto de entrenamiento, lo que asegura la generalización sobre la especificidad. Este enfoque de entrenamiento permite que ChatGPT genere respuestas creativas, navegue por diálogos complejos e incluso exhiba un sentido del humor. Sin embargo, es importante recordar que ChatGPT no comprende ni tiene creencias verdaderas; genera respuestas basadas en patrones que aprendió durante el entrenamiento.

La capacidad de ChatGPT para comprender y responder al lenguaje humano de manera matizada y contextual los convierte en herramientas increíblemente versátiles.

Los mecanismos de estos modelos se basan en el concepto de “tokens”: fragmentos discretos de lenguaje que pueden ir desde un solo carácter hasta una palabra completa. Estos modelos trabajan con un número específico de tokens a la vez (4096 para GPT-3.5-Turbo o 8192 o 32768 para GPT-4), prediciendo la siguiente secuencia de tokens probables. Los modelos procesan los tokens utilizando álgebra lineal compleja, prediciendo el token subsiguiente más probable.

Por ejemplo, una oración simple de nueve palabras puede convertirse en diez tokens. Incluso una sola palabra compleja puede convertirse en múltiples tokens, lo que ayuda al modelo a comprender y generar mejor el lenguaje. Incluso los idiomas con estructuras de palabras complejas, como el alemán, se gestionan mediante la tokenización.

 

Los modelos GPT (Generative Pre-trained Transformer) funcionan generando un token a la vez, comenzando desde el primer token y continuando hasta el último. Después de generar cada token, el modelo vuelve a visitar toda la secuencia y la procesa nuevamente para generar el siguiente token. Este proceso iterativo continúa hasta que se genera el último token, haciendo que la generación de texto sea similar a un gran bucle for.

Pero aquí está el truco: la calidad de estas respuestas depende en gran medida de las consignas que recibe. Al igual que dirigir una conversación con un humano, guiar un diálogo con ChatGPT requiere cierto nivel de habilidad y comprensión. Ahí es donde entra en juego la ingeniería de consignas.

¿Qué es la Ingeniería de Consignas?

La Ingeniería de Consignas es el arte de crear consignas/entradas precisas y efectivas para guiar a los modelos de IA (NLP/Vision) como ChatGPT hacia la generación de salidas más rentables, precisas, útiles y seguras.

La ingeniería de consignas no se limita únicamente a la generación de texto, sino que tiene aplicaciones de amplio alcance en el ámbito de la IA. Se emplea cada vez más en áreas como los bots de automatización de procesos robóticos, activos en 3D, guiones, instrucciones de robots y otros tipos de contenido y medios digitales. Proporciona una combinación única de lógica, programación, arte y, en algunos casos, modificadores especiales.

Aunque una consigna puede incluir texto en lenguaje natural, imágenes u otros tipos de datos de entrada, la salida puede variar significativamente entre servicios y herramientas de IA. Cada herramienta tiene sus modificadores especiales que describen el peso de las palabras, los estilos, las perspectivas, el diseño u otras propiedades de la respuesta deseada.

Este campo es esencial para crear mejores servicios impulsados por IA y obtener resultados superiores de las herramientas de IA generativa existentes. Los desarrolladores empresariales, por ejemplo, a menudo utilizan la ingeniería de indicaciones para adaptar los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, por sus siglas en inglés) como GPT-3 para alimentar un chatbot orientado al cliente o manejar tareas como la creación de contratos específicos de la industria.

Este proceso iterativo de refinamiento de indicaciones y medición del rendimiento de la IA es un elemento clave para permitir que los modelos de IA generen respuestas altamente dirigidas y útiles en diversos contextos.

Convertirse en un Ingeniero de Indicaciones

La destreza del modelo GPT-4 para comprender instrucciones complejas y resolver problemas intrincados con precisión lo convierte en un recurso invaluable. Sin embargo, existen diferentes métodos para acceder a las capacidades de este modelo, y comprenderlos puede ser crucial para el papel de un ingeniero de indicaciones en la optimización de la eficiencia y la rentabilidad.

Existen fundamentalmente dos formas de interactuar con los modelos GPT, como GPT-4. Una forma es a través de la API de OpenAI, donde los costos se calculan por tokens de entrada y salida. En este escenario, los costos por cada 1,000 tokens pueden fluctuar según el tamaño del contexto. Por ejemplo, en un contexto más grande de 32,000, el costo podría llegar a ser de $0.06 por tokens de entrada y $0.12 por tokens de salida. Por lo tanto, al manejar un alto volumen de solicitudes, el costo de uso puede acumularse rápidamente.

Alternativamente, ChatGPT, que aprovecha el modelo GPT-4, funciona con un modelo basado en suscripción.

Otra tarea clave en la ingeniería de indicaciones implica la ajuste de parámetros del modelo. Este proceso consiste en ajustar las variables que el modelo utiliza para hacer predicciones. Al afinar estos parámetros, los ingenieros de indicaciones pueden mejorar la calidad y precisión de las respuestas del modelo, haciéndolas más contextualmente relevantes y útiles.

Aunque muchos ingenieros de indicaciones provienen de un fondo tecnológico, la naturaleza multidisciplinaria del campo lo hace accesible para personas con diversos antecedentes profesionales. Cada vez más, escritores, investigadores e incluso artistas están aprovechando sus habilidades únicas para mejorar la eficacia de los modelos de IA. Este cambio también se refleja en el mercado laboral, con un número creciente de empresas buscando ingenieros de indicaciones con una amplia gama de habilidades y antecedentes.

Diseño e Ingeniería de Indicaciones en ChatGPT

El diseño e ingeniería de indicaciones desempeñan un papel crítico en la optimización del rendimiento de los modelos de lenguaje e implican más que simplemente crear preguntas; requieren una comprensión profunda del modelo de IA y un enfoque altamente iterativo y refinado.

Diseño de Indicaciones

El diseño de indicaciones, en su esencia, es el arte y la ciencia de crear la indicación perfecta para un modelo de lenguaje grande (LLM), como ChatGPT, para lograr un objetivo claramente establecido. Es una combinación de:

• Comprensión del LLM: Los diferentes modelos de lenguaje pueden responder de manera variable a la misma indicación. Además, ciertos modelos de lenguaje pueden tener palabras clave o disparadores únicos, que interpretan de una manera específica.
• Conocimiento del Dominio: La experiencia en el campo relevante es crucial al diseñar indicaciones. Por ejemplo, generar una indicación para inferir un diagnóstico médico requeriría conocimientos médicos.
• Enfoque Iterativo y Medición de Calidad: El proceso de crear la indicación ideal a menudo implica prueba y error. Por lo tanto, tener una forma de evaluar la calidad de la salida más allá del juicio subjetivo es vital, especialmente al usar la indicación a gran escala.

Ingeniería de Indicaciones

La ingeniería de indicaciones es un ámbito amplio del diseño de indicaciones que incluye varios procesos críticos:

• Diseño de Indicaciones a Gran Escala: Este proceso incluye el diseño de metaindicaciones (indicaciones que generan otras indicaciones) y plantillas de indicaciones, que son indicaciones parametrizadas que se pueden instanciar en tiempo de ejecución.
• Diseño e Integración de Herramientas: Las indicaciones a veces pueden incluir resultados de herramientas externas, y es crucial integrar estas herramientas de manera fluida en el sistema.
• Flujo de Trabajo, Planificación y Gestión de Indicaciones: Implementar una aplicación LLM, como un chatbot, a menudo requiere gestionar bibliotecas de indicaciones, planificar y elegir las indicaciones correctas e integrar eficientemente diversas herramientas.
• Evaluación y Garantía de Calidad de Indicaciones: Este aspecto incluye definir métricas y procesos para evaluar las indicaciones tanto de forma automática como con la participación humana.
• Optimización de Indicaciones: El costo y la latencia del modelo de IA pueden depender de la elección del modelo y la longitud de la indicación (número de tokens).

Se han desarrollado muchos enfoques automatizados de diseño de indicaciones, herramientas y marcos para gestionar indicaciones a gran escala. Sin embargo, es importante comprender que ninguna de estas herramientas puede reemplazar la comprensión matizada, el juicio y la experiencia de un ingeniero de indicaciones experimentado.

Técnicas y mejores prácticas de Ingeniería de Instrucciones

1) Ubicación y Descripción de las Instrucciones

Colocar las instrucciones al inicio de la solicitud puede afectar significativamente la comprensión y respuesta del AI. Considera la tarea de resumir un texto en formato de viñetas. Un enfoque menos efectivo sería:

Usuario: Resume el texto a continuación en una lista de viñetas de los puntos más importantes. {aquí ingresa el texto}

Por otro lado, una técnica más efectiva podría ser:

Usuario: Resume el texto a continuación en una lista de viñetas de los puntos más importantes. Texto: ““” {aquí ingresa el texto} ““”

Al separar claramente las instrucciones y el contexto con símbolos como ### o “““, el modelo de AI puede delinear mejor su tarea y el texto que necesita procesar, lo que resulta en respuestas más precisas y relevantes.

En segundo lugar, ser específico, descriptivo y detallado acerca del contexto, resultado esperado, longitud, formato, estilo, y demás, puede mejorar significativamente la precisión de las respuestas del AI. Supongamos que necesitas generar una breve descripción de un artículo científico en un estilo atractivo y accesible para personas sin conocimientos científicos. Una instrucción vaga como “Resumir el artículo científico” daría resultados menos efectivos en comparación con una solicitud específica y detallada:

Usuario: Genera un resumen breve (aprox. 200 palabras), atractivo del siguiente artículo científico. El resumen debe ser comprensible para alguien sin conocimientos científicos, y reflejar con precisión los hallazgos clave del artículo. Artículo: ““” {aquí ingresa el texto del artículo científico} ““”

2) Patrón de Persona

El Patrón de Persona es una estrategia que permite que el AI funcione desde una perspectiva determinada, como un rol profesional o un personaje ficticio. Esta táctica permite que el modelo genere salidas relacionadas con los roles específicos que la persona desempeñaría. Por ejemplo, se puede instruir al AI para que actúe como un experto en ciberseguridad durante una revisión de código. Este patrón es particularmente útil cuando los usuarios necesitan ayuda pero no están seguros acerca de los detalles exactos que se requieren en la salida.

Tomemos esto como ejemplo:

Usuario: “Supón la persona de un historiador senior especializado en la Revolución Francesa. Dado esa persona, explica los eventos clave y las razones que llevaron a la caída de la monarquía francesa.”

En este escenario, se espera que el AI responda con un análisis profundo de la Revolución Francesa, enfocándose en la caída de la monarquía, como lo haría un historiador.

Introducción de Nueva Información

ChatGPT no posee conocimientos más allá de su fecha de entrenamiento, por lo tanto no puede proporcionar información sobre eventos recientes o actualizaciones posteriores a su entrenamiento. Sin embargo, puedes introducir nueva información en el modelo a través de tus solicitudes.

Usuario: “¿Qué es una criptomoneda?” ChatGPT: “Una criptomoneda es un tipo de moneda digital o virtual que utiliza criptografía para seguridad. La criptomoneda más conocida es el Bitcoin.”

Ahora, si agregamos un poco más de contexto a la solicitud, podemos hacer la explicación aún más intuitiva:

Usuario: “Explica el concepto de criptomoneda a un estudiante de secundaria que estudia finanzas digitales” ChatGPT: “Imagina que estás jugando un videojuego en línea y hay dinero del juego que puedes ganar para comprar mejoras o nuevos personajes. La criptomoneda es algo así, pero en lugar de estar limitada al juego, realmente puedes usarla para comprar bienes y servicios del mundo real. Es como dinero digital que ningún banco o gobierno controla.”

3) Limitaciones de Tamaño de la Solicitud

Entender la limitación de tamaño de ChatGPT es esencial ya que afecta directamente el volumen y tipo de información que podemos ingresar. Los modelos de lenguaje no están construidos para procesar datos ilimitados de una vez. Tienen una restricción inherente en el tamaño de la solicitud que podemos crear e ingresar. Esta limitación tiene implicaciones profundas para el diseño y ejecución de las solicitudes.

ChatGPT tiene un límite de tokens (generalmente 2048 tokens), que incluye tanto la solicitud como la respuesta generada. Esto significa que las solicitudes largas pueden limitar la longitud de la respuesta. Por lo tanto, es importante mantener las solicitudes concisas pero informativas.

En el uso práctico, debemos actuar como editores, seleccionando de manera selectiva la información más relevante para la tarea en cuestión. Imagina escribir un ensayo o un artículo con un límite de palabras o páginas: no puedes simplemente arrojar datos aleatorios, sino seleccionar y estructurar cuidadosamente la información relevante para el tema.

Usuario: “Dado las limitaciones de tokens del modelo, resume los eventos clave de la Segunda Guerra Mundial en menos de 1000 palabras.”

Al reconocer las limitaciones del modelo de tokens, esta indicación dirige a la IA a proporcionar un resumen conciso pero completo de la Segunda Guerra Mundial.

Indicaciones para uso repetido: En un escenario de conversación, puedes reutilizar las indicaciones o perfeccionarlas en función de respuestas anteriores. Esto proporciona un flujo conversacional y mantiene el contexto en la interacción.

4) Patrón de Refinamiento de Preguntas

ChatGPT también puede ayudarte a perfeccionar tus preguntas. Por ejemplo, si haces una pregunta, puede sugerir una pregunta mejor formulada para obtener resultados más precisos.

El Patrón de Refinamiento de Preguntas implica que el LLM perfeccione las preguntas formuladas por el usuario. Es particularmente útil cuando los usuarios no son expertos en un dominio o no están seguros de cómo formular su pregunta.

Un ejemplo de indicación puede verse así:

Usuario: “Cada vez que haga una pregunta sobre ciencia de datos, sugiere una pregunta más refinada considerando los aspectos del análisis estadístico y pregunta si quiero continuar con la pregunta refinada”.

Aquí, se espera que la IA perfeccione las preguntas generales del usuario sobre ciencia de datos para que sean preguntas más detalladas considerando aspectos del análisis estadístico.

5) Patrón de Verificación Cognitiva

El Patrón de Verificación Cognitiva descompone preguntas complejas en subpreguntas más pequeñas y manejables. Las respuestas a estas subpreguntas se combinan para proporcionar una respuesta completa a la pregunta principal. Este enfoque es útil cuando las preguntas iniciales son demasiado generales o cuando se necesita mayor claridad para proporcionar una respuesta completa.

Por ejemplo:

Usuario: “Si hago una pregunta sobre el cambio climático, divídela en tres preguntas más pequeñas que te ayuden a proporcionar una respuesta más precisa. Combina las respuestas a estas subpreguntas para dar la respuesta final”.

En este escenario, la IA desglosará la pregunta compleja sobre el cambio climático en tres subpreguntas manejables. Después de recibir las respuestas a estas subpreguntas, la IA las combinará para proporcionar una respuesta más completa y precisa.

Este patrón implica generar múltiples preguntas para obtener una respuesta final más precisa. Es un proceso de verificación y consolidación de información para obtener un resultado final sólido.

6) Enfoque de Indicación de Pocos Ejemplos

La indicación de pocos ejemplos es un enfoque poderoso para enseñar a los modelos de IA a seguir patrones específicos o llevar a cabo tareas. La idea es alimentar al modelo con varios ejemplos antes de hacer la pregunta deseada. Esto ayuda a establecer el comportamiento deseado y guiar las respuestas del modelo.

Considera un escenario en el que un usuario intenta redactar un texto de marketing conciso y persuasivo para un nuevo gadget tecnológico:

Usuario: “Aquí tienes algunos ejemplos de textos de marketing tecnológico: ‘Experimenta la música como nunca antes con nuestros auriculares inalámbricos de última generación’. ‘Captura tu mundo en impresionante 4K con nuestra cámara de acción ultradelgada’. Dados estos ejemplos, redacta un texto de marketing para nuestro nuevo reloj inteligente con IA”.

ChatGPT: “Potencia tu estilo de vida con nuestro reloj inteligente con IA, tu compañero para la salud, la conectividad y la productividad”. La característica notable del aprendizaje de pocos ejemplos es que no requiere una descripción detallada de cómo realizar la tarea. En cambio, requiere demostraciones de lo que se está haciendo, lo cual lo hace adecuado para muchas aplicaciones.

Además, esta técnica va más allá de simplemente emparejar entradas y salidas. El modelo también puede aprender a manejar pasos intermedios para lograr un objetivo.

7) Indicación de Cadena de Pensamiento

En su reciente artículo de investigación, “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”, los autores Jason Wei y su equipo buscan estimular el razonamiento en modelos de lenguaje grandes. En lugar de utilizar indicaciones tradicionales y directas, el equipo utiliza una serie de indicaciones interconectadas, formando una “cadena de pensamiento”.

Por ejemplo, un usuario podría estar interesado en el impacto potencial de la inteligencia artificial en los mercados laborales:

Usuario: “¿Podrías explicar brevemente el concepto de inteligencia artificial?”

ChatGPT: “La inteligencia artificial, o IA, se refiere a la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente. Se trata de diseñar máquinas que puedan pensar y aprender como los humanos, permitiéndoles realizar tareas como la traducción de idiomas, la toma de decisiones y la resolución de problemas, entre otras”.

Usuario: “¿Cómo está influyendo la IA en el mercado laboral actual?”

ChatGPT: “La IA está creando nuevos empleos y cambiando la naturaleza de los existentes. Por un lado, automatiza tareas rutinarias, lo que lleva a la pérdida de empleos en ciertos sectores. Por otro lado, está creando demanda de roles que antes no existían, como oficiales de ética de IA, analistas de datos e ingenieros de aprendizaje automático. Además, la IA puede complementar los roles humanos, permitiendo a las personas realizar tareas de manera más eficiente y precisa”.

El seguimiento de la cadena de pensamiento sigue una progresión de indicaciones relacionadas, manteniendo una “conversación” con el modelo que lo guía hacia respuestas más precisas y contextualmente apropiadas.

Comprendiendo la API de ChatGPT y la Ingeniería de Indicaciones desde la Perspectiva de un Desarrollador

Desde la perspectiva de un desarrollador o investigador, la ingeniería de indicaciones es un proceso más complejo. Implica el diseño de algoritmos y técnicas para ayudar al modelo de IA a entender y responder a las indicaciones de manera más efectiva. Esto podría incluir estrategias para manejar indicaciones ambiguas, identificar el contexto de las indicaciones o encadenar indicaciones para estimular procesos de pensamiento más complejos en la IA.

 

En la ilustración anterior, un usuario interactúa con una interfaz de chat, impulsada por GPT-4. Su entrada se mejora en cuanto a claridad y consistencia contextual por un módulo especializado antes de ser alimentada al modelo de IA. El papel de este módulo es refinar y mejorar la entrada del usuario para una mejor comprensión, al mismo tiempo que se mantiene el contexto de la conversación. La respuesta de la IA, creada en base a la indicación refinada, se devuelve al usuario a través de la interfaz de chat. El historial de interacción se actualiza de manera consistente, manteniendo el contexto de la conversación. En general, este diagrama ilustra un flujo de conversación dinámico entre el usuario y la IA habilitado por técnicas de ingeniería de indicaciones.

La interfaz de la API de ChatGPT está diseñada con varios hiperparámetros que permiten a los usuarios refinar las respuestas de la IA a las indicaciones, haciéndolas más efectivas y versátiles. Estos incluyen los parámetros de Temperatura, Longitud Máxima y Secuencias de Detención. Veamos cómo funcionan y cómo se pueden utilizar en diferentes contextos.

 

1) Temperatura

El parámetro de temperatura influye en la aleatoriedad de las respuestas de la IA. Una temperatura más alta, como 1.0, fomenta una salida más aleatoria, lo que resulta en respuestas diversas pero potencialmente fuera de tema. En contraste, una temperatura más baja, como 0.2, incita a la IA a seleccionar respuestas más determinísticas, lo que puede ser beneficioso para resultados enfocados y específicos, pero puede carecer de variedad.

Ejemplo: Si estás escribiendo una historia creativa y quieres elementos impredecibles e imaginativos, configura la temperatura con un valor más alto. Una indicación podría ser: “Escribe una historia corta sobre un gato que viaja en el tiempo”. Con una temperatura alta, podrías obtener un relato salvaje y fantástico con giros y vueltas impredecibles.

2) Longitud Máxima

Este parámetro controla la longitud máxima de tokens de la salida del modelo, que incluye tanto los tokens de la entrada del mensaje como los de la salida del mensaje. Establecer un límite más alto permite respuestas más extensas, mientras que un límite más bajo mantiene la salida breve y concisa.

Ejemplo: Para respuestas breves a preguntas de trivia como “¿Quién ganó el Premio Nobel de Literatura en 2020?”, es posible que desees establecer una longitud máxima con un valor bajo para asegurar que la respuesta sea concisa y directa.

3) Secuencias de Detención

Las secuencias de detención son cadenas de texto específicas donde, cuando el modelo las encuentra, deja de generar más salida. Esta característica puede ser útil para controlar la longitud de la salida o instruir al modelo a detenerse en puntos finales lógicos.

Ejemplo: Para una carta formal, podrías usar “Atentamente,” como una secuencia de detención para asegurarte de que la IA no genere ningún texto adicional más allá del final adecuado de la carta.

4) Top P

El parámetro “Top P”, también conocido como muestreo de núcleo, es un método que proporciona una selección dinámica del número de palabras consideradas en cada paso de las predicciones del modelo. Un valor más bajo, como 0.5, conduce a salidas más seguras y enfocadas. Un valor más alto, como 0.9, incluye una selección más amplia de palabras, lo que resulta en salidas más diversas.

Ejemplo: Si estás creando una IA para escribir poemas y quieres que utilice una amplia variedad de vocabulario y frases estilísticas, podrías establecer “Top P” con un valor más alto. Una indicación podría ser: “Escribe un poema sobre la belleza del otoño”.

5) Penalización de Frecuencia

La Penalización de Frecuencia controla cuánto debería favorecer el modelo a palabras menos frecuentes. Una penalización más alta (hasta 1) anima al modelo a utilizar palabras menos comunes, mientras que un valor más bajo (hasta -1) lo anima a utilizar palabras más comunes.

Ejemplo: Si estás tratando de generar una propuesta de negocio y quieres evitar el uso de jerga, puedes establecer una penalización de frecuencia con un valor más bajo para mantener el lenguaje claro y accesible.

6) Penalización por Presencia

El parámetro de Penalización por Presencia afecta cuánto se penaliza al modelo por generar nuevas ideas o temas que no estaban presentes en el historial de conversación. Valores más altos animan al modelo a ceñirse a los temas ya mencionados, mientras que valores más bajos permiten que el modelo introduzca nuevos conceptos con mayor libertad.

Ejemplo: Para sesiones de lluvia de ideas, podrías establecer una penalización por presencia con un valor más bajo para fomentar una amplia variedad de ideas. Podrías usar una indicación como: “Genera estrategias de marketing innovadoras para una plataforma educativa en línea”.

Aplicación Industrial de la Ingeniería de Indicaciones

Soporte al Cliente y Generación de Preguntas Frecuentes

En el mundo del soporte al cliente, no se puede subestimar la utilidad de la ingeniería de indicaciones. Una de las aplicaciones más innovadoras de la IA en este sector es el desarrollo de chatbots con inteligencia artificial. Por ejemplo, considera una plataforma de comercio electrónico como eBay. Utilizan un sistema avanzado de chatbots que ha sido afinado con ingeniería de indicaciones para manejar las consultas de los clientes. El chatbot es capaz de manejar una variedad de problemas, incluyendo, pero no limitado a, proporcionar actualizaciones de entregas, procesar solicitudes de reembolso y responder preguntas sobre las especificaciones de los productos.

Cuando un cliente pregunta: “¿Dónde está mi pedido?”, el chatbot de IA no responde simplemente con un mensaje genérico; en cambio, accede al sistema de gestión de pedidos, obtiene datos en tiempo real y proporciona una respuesta personalizada como: “Tu pedido #1234 se encuentra en tránsito y se espera que sea entregado mañana por la tarde”. Estas respuestas personalizadas y relevantes son el resultado directo de indicaciones bien diseñadas, que son el núcleo de estos sistemas de chatbot inteligentes.

Creación de Contenido y Marketing

En el ámbito de la creación de contenido y el marketing, la ingeniería de indicaciones sirve como piedra angular de las innovaciones impulsadas por la IA. Empresas como Grammarly utilizan motores impulsados por IA para ayudar a los usuarios a crear contenido atractivo y gramaticalmente correcto. Estas plataformas funcionan en base a indicaciones, guiando al modelo de IA para generar sugerencias o correcciones que pueden mejorar la calidad general del contenido.

Considera a un usuario que busca crear contenido atractivo sobre los avances en IA. Podrían usar una indicación como: “Explica los últimos avances en IA de manera sencilla y atractiva para principiantes”. La IA, aprovechando esta indicación, puede redactar un artículo conciso y fácil de leer sobre conceptos complejos de IA, así cerrando la brecha de conocimiento y estimulando el interés del lector. Esta es solo una de las muchas formas en las que la ingeniería de indicaciones puede mejorar la creación de contenido.

Asistencia en Programación e Interpretación de Código

La ingeniería de indicaciones, en este contexto, es como una conversación bidireccional entre el desarrollador y la IA. El desarrollador proporciona a la IA una indicación, una descripción del problema o funcionalidad que necesita implementar, y la IA responde con un fragmento de código relevante o una sugerencia, ayudando en el proceso de desarrollo de software.

Además, se han desarrollado herramientas de codificación mejoradas con IA, como GitHub Copilot, en colaboración con OpenAI. Estas herramientas avanzadas han sido sometidas a un entrenamiento exhaustivo para realizar tareas complejas, como completar archivos de código incompletos. Lo hacen a pesar de las diferencias distintas entre el proceso de escribir código y la tarea de completarlo.

Educación y Aprendizaje Personalizado

La integración de la IA en el sector educativo ha experimentado un notable aumento en los últimos años, y la ingeniería de indicaciones desempeña un papel fundamental en ello. Se han desarrollado tutores de IA para proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas, adaptándose al ritmo y estilo de aprendizaje de cada estudiante.

Toma, por ejemplo, una plataforma de aprendizaje basada en IA como Duolingo. Utiliza indicaciones bien diseñadas para evaluar la competencia de un estudiante en un nuevo idioma y proporcionar ejercicios adecuados. Si un estudiante está aprendiendo francés y tiene dificultades con la conjugación, el tutor de IA puede introducir ejercicios personalizados como: “Conjuga el verbo ‘manger’ (comer) en presente”. El rendimiento y progreso del estudiante se evalúan continuamente, y las indicaciones se refinan y adaptan en consecuencia, asegurando una experiencia de aprendizaje personalizada y eficiente.

El Imparable Ascenso de la Ingeniería de Indicaciones

A medida que concluimos nuestra inmersión profunda en la ingeniería de indicaciones, es crucial subrayar lo verdaderamente incipiente que es este campo. Estamos al borde de una era en la que la inteligencia artificial va más allá de responder a comandos preprogramados, evolucionando para procesar y ejecutar indicaciones cuidadosamente diseñadas que producen resultados altamente específicos.

Las numerosas aplicaciones que hemos explorado, desde el soporte al cliente hasta la creación de contenido, el análisis de datos y el aprendizaje personalizado, son solo la punta del iceberg. A medida que la investigación en este campo se intensifica, podemos esperar usos aún más sofisticados y matizados de la ingeniería de consignas. La convergencia de la creatividad humana y la ingeniosidad de la IA nos está llevando hacia un futuro en el que la inteligencia artificial no solo ayudará, sino que transformará varios aspectos de nuestras vidas.

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