Aprenda Ingeniería de Prompts: Su Guía Definitiva para Dominar la Habilidad
La ingeniería de prompts es una habilidad esencial para los desarrolladores que trabajan con modelos de lenguaje de IA como ChatGPT. Al crear prompts efectivos, los desarrolladores pueden aprovechar el poder de la IA para crear chatbots o sistemas conversacionales interesantes, informativos y dinámicos. Esta guía exhaustiva explorará los aspectos básicos de la ingeniería de prompts, incluyendo la ingeniería de prompts de ChatGPT, el diseño automático de prompts y las mejores prácticas para crear prompts de alta calidad. También proporcionaremos tutoriales paso a paso y recursos para ayudarlo a convertirse en un ingeniero de prompts competente.
Cómo Convertirse en un Ingeniero de Prompts: El Camino hacia el Éxito
Entonces, ¿quieres convertirte en un ingeniero de prompts? ¡Gran elección! Esta fascinante profesión puede ser gratificante e intelectualmente estimulante. Aquí están los pasos que debes seguir para comenzar:
Fundamentos de la Ingeniería de Prompts
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Adquiere conocimientos en Procesamiento del Lenguaje Natural: el desarrollo de experiencia en conceptos y algoritmos de PLN es crucial para comprender los mecanismos subyacentes de los modelos basados en GPT.
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Domina la arquitectura GPT: estudie minuciosamente la arquitectura y los principios de los modelos basados en GPT para utilizarlos eficazmente en tareas de ingeniería de prompts.
Guías paso a paso para la Ingeniería de Prompts de ChatGPT
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Defina el objetivo: establezca un propósito claro para el prompt. Por ejemplo, al resumir un artículo de noticias, el objetivo es obtener una visión general breve e informativa.
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Construya un prompt inicial: cree un prompt simple y conciso para comenzar el proceso. Por ejemplo: "Resuma el siguiente artículo de noticias:". Esto se puede refinar y expandir según sea necesario.
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Evalúe e itere: evalúe la salida generada por ChatGPT en respuesta al prompt inicial. Modifique el prompt según sea necesario para mejorar el resultado. Por ejemplo: "Proporcione un resumen conciso de 3 frases del siguiente artículo de noticias:". Itere hasta que se logre el resultado deseado.
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Utilice mecanismos de control: experimente con varias técnicas de control, como tokens, prefijos o sufijos, para guiar la respuesta de la IA. Por ejemplo, agregue una oración como "Utilizando un tono profesional", para influir en el tono del texto generado.
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Aproveche la automatización en el diseño de prompts: explore herramientas y metodologías para automatizar el diseño de prompts, como el uso de algoritmos de aprendizaje automático para generar u optimizar prompts según conjuntos de datos específicos.
Al adherirse a este enfoque estructurado y utilizar ejemplos del mundo real, desarrollará una sólida comprensión de la ingeniería de prompts, lo que le permitirá crear prompts efectivos para ChatGPT.
La práctica continua es esencial para refinar sus habilidades de ingeniería de prompts. A medida que adquiera experiencia, desarrollará una comprensión más intuitiva de cómo crear el prompt ideal para cualquier situación. Además, no dude en consultar recursos en línea, como repositorios de GitHub, para obtener más inspiración y ejemplos.
Ingeniería de Prompts de ChatGPT: Técnicas, Consejos y Aplicaciones
En esta sección, profundizaremos en las últimas técnicas de ingeniería de prompts para ChatGPT, cubriendo temas como sus aplicaciones, limitaciones, artículos y materiales de lectura adicionales.
Introducción a ChatGPT
ChatGPT, un nuevo modelo entrenado por OpenAI, está diseñado para interactuar en conversaciones. Puede seguir instrucciones en un prompt para proporcionar respuestas apropiadas dentro del contexto de un diálogo. ChatGPT puede ayudar a responder preguntas, sugerir recetas, escribir letras de canciones en un cierto estilo, generar código y mucho más.
Este modelo se entrena utilizando Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF). Si bien es más capaz que las iteraciones anteriores de GPT y se entrena para reducir las salidas dañinas y falsas, aún tiene limitaciones. Cubriremos algunas de las capacidades y limitaciones con ejemplos concretos.
Revisión de la tarea de conversación
Repasemos un ejemplo básico de una conversación con ChatGPT. En este escenario, creamos un sistema conversacional que genera respuestas técnicas y científicas a preguntas. El prompt se ve así:
La siguiente es una conversación con un asistente de investigación de IA. El tono del asistente es técnico y científico.
Humano: Hola, ¿quién eres? IA: ¡Saludos! Soy un asistente de investigación de IA. ¿Cómo puedo ayudarlo hoy? Humano: ¿Puede contarme sobre la creación de agujeros negros? IA:
Este ejemplo demuestra los dos componentes principales: la intención o explicación de lo que es el chatbot y la identidad, que instruye el estilo o tono que el chatbot usará para responder.
Conversaciones con ChatGPT
Conversaciones de múltiples turnos
Con ChatGPT, los desarrolladores pueden crear conversaciones de múltiples turnos utilizando el formato de chat como entrada. El modelo espera una serie de mensajes y genera una respuesta basada en el contexto de la conversación.
Por ejemplo, un chat usando la API de ChatGPT se vería así:
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "Eres un asistente de investigación de IA. Utilizas un tono técnico y científico."},
{"role": "user", "content": "Hola, ¿quién eres?"},
{"role": "assistant", "content": "¡Saludos! Soy un asistente de investigación de IA. ¿En qué puedo ayudarte hoy?"},
{"role": "user", "content": "¿Puedes contarme sobre la creación de los agujeros negros?"}
]
)Tareas de interacción única
ChatGPT también admite tareas de interacción única, similares a las utilizadas con text-davinci-003. Esto significa que los desarrolladores pueden utilizar ChatGPT para realizar tareas que anteriormente se demostraron para los modelos GPT originales, como tareas de preguntas y respuestas.
Aquí hay un ejemplo de una tarea de interacción única utilizando ChatGPT:
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "Eres un asistente de investigación de IA. Utilizas un tono técnico y científico."},
{"role": "user", "content": "Hola, ¿quién eres?"},
{"role": "assistant", "content": "¡Saludos! Soy un asistente de investigación de IA. ¿En qué puedo ayudarte hoy?"},
{"role": "user", "content": "¿Puedes contarme sobre la creación de los agujeros negros?"}
],
temperature=0,
)Creando prompts efectivos
Un prompt efectivo debe ser claro, conciso y enfocado. Aquí hay algunos consejos para ayudarte a crear mejores prompts:
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Especificar el contexto: Proporcionar contexto puede ayudar a la IA a generar respuestas más relevantes y útiles. Por ejemplo, en lugar de preguntar "¿Cuáles son los beneficios del ejercicio?", intenta "¿Cuáles son los beneficios del ejercicio aeróbico regular para la salud cardiovascular?"
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Usar instrucciones explícitas: Haz que tus instrucciones sean lo más claras y específicas posible. Si quieres una lista, pide una lista. Si quieres una guía paso a paso, solicítala explícitamente.
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Iterar y refinar: No esperes resultados perfectos en tu primer intento. Prueba diferentes prompts, analiza las salidas y ajusta tu enfoque en consecuencia.
Enseñando a los modelos de chat
Según la documentación oficial de OpenAI, se pondrán a disposición instantáneas del modelo gpt-3.5-turbo, lo que permitirá a los desarrolladores elegir versiones específicas del modelo. Esto significa que las mejores prácticas para enseñar modelos pueden cambiar de versión en versión. La recomendación actual para gpt-3.5-turbo-0301 es agregar instrucciones en el mensaje del usuario en lugar del mensaje del sistema disponible.
Notebooks y recursos de Python
Para aprender más sobre cómo hacer llamadas a las APIs de ChatGPT y usar sus características, explora los siguientes notebooks y recursos de Python:
- Introducción a la API de ChatGPT (opens in a new tab) - Aprende más sobre cómo hacer llamadas a las API de ChatGPT usando la biblioteca
openai. - API de ChatGPT con LangChain (opens in a new tab) - Aprende a usar las características de ChatGPT usando la biblioteca LangChain.
Diseño Automático de Prompts
Con el rápido desarrollo de ChatGPT, es fundamental mantenerse actualizado con las últimas técnicas y enfoques de ingeniería de prompts. Uno de estos enfoques es el diseño automático de prompts, que implica el uso de aprendizaje automático para crear prompts que mejoren el rendimiento de los modelos de lenguaje.
Este método ayuda a reducir el esfuerzo manual requerido en la ingeniería de prompts, permitiendo a los desarrolladores enfocarse en otros aspectos de sus aplicaciones. El diseño automático de prompts se puede lograr utilizando técnicas como el aprendizaje por refuerzo y los algoritmos de optimización para generar prompts de alta calidad que generen mejores respuestas de los modelos de lenguaje.
En conclusión, aprender la ingeniería de prompts es una habilidad valiosa para los desarrolladores que trabajan con modelos de IA como ChatGPT. A medida que el campo sigue evolucionando, es esencial mantenerse informado sobre las últimas técnicas, aplicaciones y limitaciones. Al hacerlo, puedes crear chatbots o sistemas conversacionales atractivos, informativos y dinámicos que aprovechan al máximo las capacidades proporcionadas por ChatGPT.
Conclusión
Al dominar la ingeniería de prompts, los desarrolladores pueden desbloquear todo el potencial de los modelos de lenguaje de IA como ChatGPT, creando sistemas de conversación atractivos, informativos y dinámicos. A medida que el campo de la IA continúa evolucionando rápidamente, es fundamental mantenerse actualizado con las últimas técnicas, aplicaciones y limitaciones. Esta guía completa proporciona la base que necesitas para destacarte en la ingeniería de prompts y crear aplicaciones impulsadas por IA que ofrezcan experiencias excepcionales para el usuario.