¿Qué es la ingeniería de prompts?

La ingeniería de prompts es el proceso de diseñar e implementar sistemas que pueden generar prompts en lenguaje natural o prompts que se adaptan a resolver el problema que se plantea con los modelos grandes de AI (LLM). Estos modelos suelen requerir mucha potencia computacional y recursos para entrenarse y ejecutarse. Están diseñados para procesar grandes cantidades de datos y generar salidas complejas, como texto, imágenes o código. 

Pero antes que nada, ¿en qué consisten la AI generativa y los LLM?

• La AI generativa es un término amplio que se refiere a un modelo de IA que produce y devuelve un resultado a partir de una entrada o instrucción dada por un usuario. Estos resultados pueden ser texto, código, sonido, imagen, video.

La mayoría de las aplicaciones más populares y prometedoras de la AI generativa usan LLM.

• Los LLM se entrenan para entender el lenguaje a partir de consumir enormes cantidades de datos basados en texto (se dice que GPT-4 de Open AI se ha entrenado con 300 mil millones de palabras de Internet). Los LLM tienen una capacidad asombrosa para generar, resumir o reescribir textos, pero están lejos de ser perfectos. Aunque el texto es notablemente coloquial, puede ser objetivamente erróneo o basarse en contenidos obsoletos o irrelevantes.

La ingeniería de Prompts, que por ratos parece arte, te permite generar voces inéditas o emulación de ya existentes o rostros de personas que se parecen a nosotros, pero no han existido nunca. Eso es lo que hace de la AI generativa algo salido de cualquier ficción de Isaac Asimov. Pero el elemento que conjuga toda la magia es el Prompt y, por suerte, alguien tiene que lanzarlo. Ahí es donde la creatividad humana, y la detección y ejecución de patrones nos permitirá crear materiales de valor.

Con el vertiginoso avance de esta tecnología, veremos aun más aplicaciones sorprendentes en el futuro. Esto apenas es la punta del iceberg.

A medida que las empresas empiezan a adoptar la inteligencia artificial en sus interfaces conversacionales para mejorar las experiencias de los clientes y optimizar las operaciones usando LLM (como GPT-4), la demanda de ingenieros de prompts solo aumentará. Estos profesionales se encargarán de asegurar que los prompts utilizados en estos sistemas sean claros, concisos y efectivos para orientar a los modelos de lenguaje a producir las salidas deseadas. 

Estos prompts se convierten en el elemento central que proporciona salidas congruentes, valiosas, completas y de valor para la persona frente a la conversación. 

 

¿Cómo se puede utilizar?

La ingeniería de prompts se puede utilizar en una variedad de casos de uso tanto para los usuarios convencionales, como para las empresas interesadas en potenciar sus capacidades.

Esta tecnología ha evolucionado en un cortísimo plazo gracias (entre otras cosas) a los avances en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. 

Se puede utilizar para generar la salida de texto deseada de los LLM y solucionar consultas relacionadas con servicio al cliente, información de productos o solicitud de soporte.

Puedes crear fragmentos de código, propuestas de refactorizaciones, pruebas unitarias, recomendaciones de buenas prácticas, documentación óptima…

Actualmente esta creciendo su uso como herramienta para crear diseños, ilustraciones, personajes de juegos y obras de arte digital. A partir de una imagen, puedes crear mundos virtuales, hasta hoy, nunca imaginados. Es posible basar tu modelado 3D en un boceto a 2D.

Toda imagen puede ser enriquecida con elementos ambientales, a partir del prompt preciso. La ingeniería de prompts se puede utilizar para generar imágenes únicas, material totalmente inédito. Una posibilidad es utilizar la ingeniería de prompts para diseñar un sistema que pueda generar prompts de texto que describen una imagen y luego utilizar algoritmos de generación de imágenes para crear una imagen basada en el prompt.

 

¿Qué nos ofrece una efectiva ingeniería de Prompts?

Además del surgimiento de nuevas startups de AI, podemos ver la aparición de estos modelos en varios productos como Microsoft O365, VS Code, Power platform y motores de búsqueda donde los prompts adecuados harán la mayor parte del trabajo por ti. Estos son algunos ejemplos de uso que podemos encontrar:

1. Escribir un prompt y obtener una presentación en PowerPoint con 7-10 diapositivas creadas con texto e imágenes. 
2. Conseguir que cualquier software de diseño como Figma o Sketch genere decenas de propuestas (a partir de una instrucción) con ayuda de la AI.
3. Usar un prompt en tu herramienta low code para crear una aplicación inicial que resuelva un problema específico.
4. Usar prompts para tareas diarias (como reservar reuniones o vacaciones),  que los sistemas basados en AI lo interpreten y lo dejen listo para su ejecución.
5. Traducir textos académicos con la mayor precisión posible.
6. Contribuir al desarrollo de nuevas habilidades, como aprender inglés más rápido, y comprender conceptos abstractos en palabras más simples.
7. Generar textos largos, cortos y en diversos estilos.

Para crear prompts eficientes y efectivos para cualquier tarea, sigue estos pasos:

• Define el objetivo y la tarea con claridad, y asegúrate de saber qué quieres que haga el modelo y qué tipo de salida esperas. Por ejemplo, si quieres que el modelo genere un resumen de un texto, especifica la longitud y el formato del resumen.
• Proporciona suficiente contexto e información. Dale al modelo algo de antecedentes o detalles relevantes que le ayuden a entender la entrada y generar una salida coherente y precisa. Por ejemplo, si quieres que el modelo escriba un poema sobre cierto tema, puedes proporcionarle algunos ejemplos de poemas o algunas palabras clave que estén relacionados. 
• Usa un lenguaje natural y sencillo. Escribe tus prompts de una manera que sea fácil para el modelo analizar y seguir. Evita usar modismos, abreviaturas o sintaxis complejas. Por ejemplo, en lugar de escribir “Resume este texto en 3 frases”, escribe “Escribe un resumen de este texto en tres frases”.
• Sé específico y consistente. Usa términos precisos y evita la ambigüedad. 

Por ejemplo, si quieres que el modelo genere una receta, especifica el nombre y el tipo de plato, el número de raciones, los ingredientes y los pasos. 

Además, usa un formato y una puntuación consistentes en todo tu prompt.

• Prueba y mejora tus prompts. Prueba diferentes variaciones de tus prompts y observa cómo responde el modelo. Evalúa la calidad y la relevancia de la salida y haz los ajustes que sean necesarios. Por ejemplo, si la salida es demasiado larga o demasiado corta, puedes cambiar la especificación de longitud en tu prompt. Si la salida está fuera de tema o es inexacta, puedes añadir más contexto o información en tu prompt. Y por último y no menos importante, documenta tus fórmulas más efectivas.

En general, la ingeniería de prompts tiene el potencial de ser una herramienta poderosa para el sistema de generación o ejecución de texto, imagen o tarea (ya sea describiendo el contenido de una imagen o especificando su estilo). Al diseñar prompts que sean claros y concisos, las empresas y las personas pueden utilizar la ingeniería de prompts para satisfacer una amplia gama de casos de uso únicos.