Prompt Engineering Tutorial – Master ChatGPT and LLM Responses

Summary

Este curso de ingeniería de prompts, impartido por Anu Kubo, explora estrategias para maximizar la productividad con modelos de lenguaje grandes (LLMs). Cubre desde la definición de ingeniería de prompts y una introducción a la inteligencia artificial (IA), hasta el uso de modelos de lenguaje, como chat GPT, y técnicas avanzadas como la inducción cero disparos y poca disparos. Anu destaca la importancia de entender las matemáticas detrás de la IA, incluyendo la lingüística y las técnicas de modelado de lenguaje, para crear prompts efectivos. El curso también aborda la historia de los modelos de lenguaje, desde Eliza hasta GPT-4, y cómo la ingeniería de prompts es fundamental para interactuar con la IA de manera más eficiente. Además, se tocan conceptos complejos como las alucinaciones de IA y las incrustaciones de texto, proporcionando una visión general completa y práctica para aquellos interesados en el campo de la IA y el modelado de lenguaje.

Takeaways

• 📚 **Prompt Engineering** es una carrera que surgió con el avance de la inteligencia artificial, que involucra la escritura, refinamiento y optimización de prompts para mejorar la interacción humano-AI.
• 💡 **Comprensión de AI**: La inteligencia artificial simula los procesos de inteligencia humana mediante máquinas, utilizando aprendizaje automático y análisis de datos de entrenamiento.
• 🧠 **Linguística** es fundamental en prompt engineering, ya que comprende las sutilezas del lenguaje y su uso en diferentes contextos.
• 🤖 **Modelos de Lenguaje** son programas informáticos inteligentes que aprenden de una gran cantidad de texto y son capaces de generar texto parecido al humano.
• ⚙️ **Evolución de los Modelos de Lenguaje**: Desde los primeros intentos como Eliza en los años 60, hasta los modelos modernos como GPT-3 y GPT-4, que han mejorado significativamente en capacidad y comprensión.
• 💡 **Prompt Engineering Mindset** es similar a la optimización de búsquedas en Google, requiriendo una buena intuición para escribir consultas efectivas.
• 📝 **Escribir Prompts Efectivos** requiere instrucciones claras y detalles, adoptar una personalidad, especificar el formato, usar prompts iterativos y evitar ser demasiado directo en las preguntas.
• 🎯 **Zero-Shot y Few-Shot Prompting** son técnicas para mejorar el rendimiento de un modelo sin necesidad de reentrenamiento, proporcionando ejemplos o pocos datos de entrenamiento.
• 🌟 **AI Hallucinations** son salidas inusuales que los modelos de IA pueden producir al malinterpretar datos, ofreciendo una visión de cómo los modelos interpretan y comprenden la información.
• 📊 **Vectores y Text Embeddings** son técnicas para representar información textual de una manera que los algoritmos, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, puedan procesar fácilmente, capturando el significado semántico de las palabras.
• 📈 **Uso de la API de OpenAI** para crear text embeddings, lo que permite comparar diferentes textos y encontrar similitudes semánticas entre ellos.

Q & A

¿Qué es la ingeniería de prompts y cómo surgió como una carrera?

La ingeniería de prompts es una carrera que surgió con el auge de la inteligencia artificial. Se trata de escribir, refinar y optimizar prompts de manera estructurada con el objetivo de perfeccionar la interacción entre humanos e IA al máximo grado posible. Un ingeniero de prompts también debe monitorear continuamente los prompts para asegurar su efectividad a medida que la IA progresa, manteniendo una biblioteca de prompts actualizada y siendo un líder de pensamiento en este espacio.

¿Por qué es útil la ingeniería de prompts en el aprendizaje del idioma?

La ingeniería de prompts es útil en el aprendizaje del idioma porque permite crear experiencias de aprendizaje más interactivas y personalizadas. Al proporcionar prompts adecuados, se puede generar una interacción con el AI que actúe como un profesor que entiende los intereses del estudiante para mantenerlo enganchado, corrigiendo errores gramaticales y retos y fomentando el aprendizaje a lo largo del camino.

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo se relaciona con el aprendizaje automático?

La inteligencia artificial es la simulación de los procesos de inteligencia humana por máquinas. No es sentiente y no puede pensar por sí misma, al menos por ahora. A menudo, cuando hablamos de IA, nos referimos a un campo llamado aprendizaje automático. El aprendizaje automático utiliza grandes cantidades de datos de entrenamiento que luego se analizan para encontrar correlaciones y patrones, los cuales se utilizan para predecir resultados basados en los datos proporcionados.

¿Cómo es la evolución de los modelos de lenguaje desde los primeros días hasta la actualidad?

Los modelos de lenguaje han evolucionado desde los primeros días con programas como Eliza en los años 60, diseñado para simular una conversación con un humano, hasta modelos modernos como GPT-4. Estos modelos modernos, gracias a la potencia del aprendizaje profundo y las redes neuronales, pueden entender y generar lenguaje humano de una manera increíblemente sofisticada y creativa.

¿Qué son los 'tokens' en el contexto de la interacción con un modelo de lenguaje como GPT-4?

Los 'tokens' son fragmentos de texto procesados por el modelo de lenguaje. En el caso de GPT-4, un token es aproximadamente cuatro caracteres o 0.75 palabras en texto en inglés. Se cobra por token, y es posible utilizar herramientas como el tokenizer para conocer el número de tokens que se están utilizando en una solicitud.

¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas al escribir prompts para obtener respuestas efectivas?

Algunas de las mejores prácticas incluyen escribir instrucciones claras y detalladas, adoptar una personalidad para la respuesta, especificar el formato de la respuesta, utilizar prompts iterativos, evitar ser demasiado directo en las preguntas y limitar el alcance para temas amplios para obtener respuestas más enfocadas.

¿Qué es el 'zero-shot prompting' y cómo se diferencia del 'few-shot prompting'?

El 'zero-shot prompting' es una técnica que permite consultar modelos como GPT sin ninguna muestra explícita de entrenamiento para la tarea en cuestión. Mientras que el 'few-shot prompting' mejora el modelo con algunos ejemplos de entrenamiento a través del prompt, evitando el reentrenamiento completo del modelo. En resumen, el zero-shot no requiere ejemplos previos, mientras que el few-shot utiliza algunos ejemplos para mejorar la respuesta.

¿Qué son las 'AI hallucinations' y cómo pueden ocurrir en los modelos de texto?

Las 'AI hallucinations' son salidas inusuales que los modelos de IA pueden producir cuando malinterpretan datos. En el contexto de los modelos de texto, pueden ocurrir cuando un modelo de texto es preguntado sobre una figura histórica y, al no tener una respuesta, 'alucina' una en lugar de admitir su falta de conocimiento, lo que resulta en una respuesta inexacta.

¿Qué son las 'text embeddings' y cómo son útiles en la ingeniería de prompts?

Las 'text embeddings' son técnicas que representan información textual en un formato procesable por algoritmos, especialmente modelos de aprendizaje profundo. En la ingeniería de prompts, la 'LLM embedding' se refiere a representar prompts en una forma que el modelo pueda entender y procesar, convirtiendo el texto en un vector de alta dimensión que captura su información semántica.

¿Cómo se puede usar la API de 'create embedding' de OpenAI para crear text embeddings?

Para crear un text embedding con la API de 'create embedding' de OpenAI, se realiza una solicitud POST a un endpoint específico, proporcionando el modelo y el texto que se desea convertir en un embedding. La respuesta es un objeto que contiene el vector numérico largo que representa el significado semántico del texto proporcionado.

¿Cómo la ingeniería de prompts puede ayudar en la creación de contenidos creativos como poemas?

La ingeniería de prompts puede ayudar en la creación de contenidos creativos especificando detalles como la personalidad que debe adoptar el modelo, el estilo de escritura deseado y el contexto para el cual se está creando el contenido. Esto asegura que la salida del modelo sea relevante, útil y coherente con las necesidades y preferencias del público objetivo.

¿Por qué es importante la especificidad al escribir prompts para modelos de lenguaje?

La especificidad al escribir prompts es crucial para obtener respuestas precisas y útiles. Permite al modelo de lenguaje entender exactamente lo que se está solicitando, evitando malentendidos y ahorrando recursos, como el número de tokens utilizados que podrían traducirse en costos adicionales.