El procesamiento del lenguaje natural (PLN) ha permitido un gran avance en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático que pueden comprender y responder al lenguaje humano. Los chatbots, los asistentes virtuales, la traducción automática y el análisis de sentimientos son solo algunas de las muchas aplicaciones que han surgido como resultado del desarrollo de estos modelos. Sin embargo, estos modelos utilizan indicaciones para proporcionar contexto y orientación para el resultado deseado. La ingeniería de indicaciones implica la creación de indicaciones de alta calidad para asegurar de que el modelo produzca respuestas precisas y pertinentes.
En esta guía, definimos la ingeniería rápida y analiza cómo es importante para el desarrollo de aplicaciones de PNL. Examine cómo la ingeniería adecuada puede garantizar que el modelo produzca resultados correctos y pertinentes, y explique por qué la calidad rápida es esencial para la eficacia del modelo.
¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes y chatGPT?
Los asistentes virtuales y los chatbots no son excepciones a la importancia de los modelos de lenguaje en muchas aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PNL). Los modelos de lenguaje están diseñados para comprender y crear un lenguaje similar al de los humanos, lo que les permite comunicarse con los usuarios de una manera más natural e intuitiva.
Transformador
Uno de los modelos de lenguaje más avanzados que se utilizan actualmente es el modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer), desarrollado por OpenAI. La clase de modelos de lenguaje transformadores utiliza el modelo GPT para crear secuencias textuales.
Durante el entrenamiento, el modelo GPT aprende patrones y relaciones lingüísticas utilizando una gran cantidad de datos de texto, como páginas web o artículos de noticias. El modelo puede realizar excelentes resultados en una variedad de tareas de PNL, como completar texto, análisis de sentimientos y traducción automática, gracias a esta capacitación previa.
El modelo GPT se puede adaptar a tareas específicas entrenando en un conjunto de datos más pequeño. El modelo puede adaptarse aún mejor a las necesidades del trabajo con este ajuste.
Grandes modelos de lenguaje
Además del modelo GPT (modelo de lenguaje grande), el LLM es una forma importante de modelo de lenguaje utilizada en aplicaciones de PNL. Los LLM son más grandes y complejos que los modelos de lenguaje convencionales, lo que les permitirá producir resultados aún más matizados y humanos en Ingeniería de Prompts Guía de Habilidades.
Los LLM estudian y crean lenguaje con técnicas de aprendizaje profundo como redes neuronales. Están capacitados para trabajar con enormes conjuntos de datos textuales, que a veces contienen miles de millones de palabras o más. Esto les permite producir resultados de alta calidad para una amplia gama de tareas, como la creación de texto y chatbots, así como asistentes virtuales.
Tanto el modelo GPT como el LLM se basan en grandes cantidades de datos de entrenamiento y algoritmos complejos para producir resultados de alta calidad. Estos modelos han dado lugar a una variedad de aplicaciones innovadoras y prácticas.
¿Qué es la ingeniería rápida y cómo funciona?
La ingeniería de indicaciones es la técnica para crear indicaciones efectivas para modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) como ChatGPT. Podría compararse con aprender a hablar con robots porque las indicaciones son la principal forma de comunicación entre el usuario y el modelo de PNL.
Las indicaciones efectivas dan al modelo el contexto y la orientación que necesita para producir resultados correctos y pertinentes, lo que significa que el rendimiento de los modelos de PNL depende de ellas. Los desarrolladores pueden dirigir el modelo para que produzca resultados efectivos y de alta calidad mediante la creación de señales claras, confiables y personalizadas para una variedad de actividades.
En muchos aspectos, la ingeniería rápida es comparable a aprender un nuevo idioma o estilo de comunicación. Los desarrolladores deben tener en cuenta las complejidades y requisitos específicos de la tarea, así como cualquier posible prejuicio y ramificación ética, para que las indicaciones sean exitosas, inclusivas y accesibles para todos los usuarios.
La ingeniería de mensajes requiere mucha atención al idioma, el contenido y el formato del mensaje, así como la comprensión de sus especificaciones y sutilezas, de manera similar a aprender un nuevo idioma. Siguiendo estos pasos, los desarrolladores pueden trabajar bien con modelos de PNL como ChatGPT y guiarlos para que produzcan resultados útiles y de alta calidad para una variedad de aplicaciones.
Entender el aviso
El aviso es la entrada que proporciona contexto y orientación al modelo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en la ingeniería de avisos. La calidad de las indicaciones es fundamental para la eficiencia del modelo de PNL porque ayuda a su capacidad para comprender la tarea en cuestión y producir resultados precisos y pertinentes. Una buena indicación debe dejar claro al modelo lo que se debe hacer y cómo hacerlo, así como proporcionarle suficiente contexto y orientación para obtener los resultados previstos.
Un método para garantizar que la sugerencia sea efectiva es proporcionar al modelo ejemplos claros de lo que se espera. Esto puede ayudar al modelo a comprender el contexto de la entrada y aprender los patrones y relaciones del lenguaje que son relevantes para la tarea. Si la tarea es traducir una oración del inglés al español, se podría incluir un ejemplo específico de una oración en inglés y su traducción al español en la indicación.
Otra forma de proporcionar contexto y orientación en una indicación es establecer necesidades específicas. Por ejemplo, cuando se utiliza la traducción automática, el mensaje debe especificar los idiomas que se están traduciendo y las restricciones relevantes, como el público objetivo o el nivel de formalidad. Esto puede ayudar al modelo a comprender las especificaciones precisas de la tarea y producir resultados más precisos y relevantes.
Además, el mensaje debe seguir un patrón coherente y utilizar un lenguaje y símbolos particulares para indicar la información relevante. El mensaje podría contener tokens específicos como "[MASCARA]" para ilustrar dónde se debe agregar una palabra faltante al completar una oración. Esto ayuda al modelo a entender mejor la estructura de la entrada y generar resultados más precisos.
Es esencial asegurarse de que el mensaje esté adaptado a la aplicación de PNL específica y produzca el resultado deseado. Por ejemplo, en el análisis de sentimientos, el mensaje debe tener como objetivo generar el sentimiento deseado en la entrada, evitando al mismo tiempo palabras neutrales o poco claras. Esto requiere la comprensión de los detalles y complejidades de la tarea, así como un examen cuidadoso del lenguaje y el contenido de la consigna.
En resumen, comprender la indicación es esencial para la ingeniería de indicaciones, y para que el modelo de PNL produzca resultados apropiados y pertinentes, es esencial proporcionar suficiente contexto y dirección. Esto se puede lograr mediante el uso de ejemplos específicos, requisitos claros, formato consistente y lenguaje y contenido personalizados. Para garantizar que sus sistemas de PNL produzcan resultados efectivos y de alta calidad, los desarrolladores deben crear indicaciones efectivas.
A continuación se muestran algunos ejemplos prácticos de cómo comprender y crear indicaciones efectivas para diferentes tareas de PNL:
1. Completar Texto
Pregunta: Complete la siguiente oración: “La capital de Francia es _____”.
El mensaje en este ejemplo ofrece una tarea específica (completar el texto) y una dirección clara (dar el nombre de la capital de Francia). El mensaje tiene un buen formato y es coherente, y utiliza tokens específicos, como el espacio en blanco, para indicar dónde se debe insertar la palabra que falta.
2. Análisis de los Sentimientos
Pregunta: Identifique el sentimiento expresado en el siguiente texto: “Me encanta pasar tiempo con mi familia en la playa”.
En este caso, el mensaje establece una tarea clara (análisis de sentimientos) y proporciona un lenguaje específico para generar el sentimiento deseado en la entrada (la palabra "amor"). La indicación está bien formateada y coherente y utiliza un lenguaje específico para indicar la tarea y la dirección.
3. Máquina traductora
Pregunta: Traduzca la siguiente oración del inglés al español: “El libro está sobre la mesa”.
El mensaje en este ejemplo establece una tarea específica (traducción automática) y proporciona instrucciones claras. El mensaje tiene un buen formato y es coherente, y utiliza un lenguaje y tokens particulares (la oración en inglés) para indicar la entrada y el idioma deseado.
4. Reconocimiento de entidad nombrada
Mensaje: Identifique las entidades mencionadas en el siguiente texto y vincúlelas a su página de Wikipedia correspondiente: “Barack Obama fue el 44º presidente de los Estados Unidos. Nació en Hawaii y asistió a la Facultad de Derecho de Harvard”.
El mensaje en este ejemplo establece una tarea específica (reconocimiento de la entidad nombrada) y proporciona instrucciones claras (identificar y vincular las entidades mencionadas en el texto). El mensaje proporciona un lenguaje y un formato específicos para indicar la entrada y la salida deseadas.
5. Agrupación de texto
Mensaje: Agrupe el siguiente conjunto de documentos según su tema: “1. Los beneficios de la meditación, 2. La historia de Internet, 3. La importancia del ejercicio, 4. El impacto de las redes sociales en la salud mental”.
El mensaje en este ejemplo establece una tarea específica (agrupar texto) y proporciona una dirección clara (agrupar documentos según su tema). El mensaje proporciona un lenguaje y un formato específicos para indicar la entrada y la salida deseadas.
Estos ejemplos demuestran la importancia de comprender el mensaje y proporcionar una guía clara y específica para el modelo de PNL. Al crear indicaciones efectivas, los desarrolladores pueden asegurarse de que sus aplicaciones de PNL produzcan resultados precisos y relevantes para una amplia gama de tareas.
Configurar el mensaje prompt
El formato del mensaje puede afectar significativamente la calidad del resultado del modelo de PNL. Los desarrolladores pueden garantizar que el modelo produzca resultados precisos y relevantes al utilizar tokens específicos para indicar información relevante y formatear el mensaje de manera consistente y predecible.
Utilizar tokens específicos para indicar el idioma o el sentimiento que se está examinando es una forma de formatear el mensaje de manera clara y coherente. Por ejemplo, se pueden usar tokens como "[EN]" y "[ES]" en el mensaje de traducción automática para distinguir entre los idiomas de origen y de destino. Para mostrar el sentimiento deseado en la entrada en el análisis de sentimientos, el mensaje puede incluir tokens como "[POS]" y "[NEG]."
De esta manera, los desarrolladores pueden ayudar al modelo a comprender los requisitos específicos de la tarea y generar resultados más precisos y relevantes al utilizar tokens particulares. Utilizar un estilo de formato coherente y predecible también puede ayudar a reducir la confusión y los errores en la entrada, mejorando la calidad de la salida del modelo.
A continuación se muestran algunos ejemplos de indicaciones que se han presentado de forma lógica y coherente:
1. Máquina traductora
Mensaje: [ES] “El libro está sobre la mesa”. [ES] ______
El mensaje en este ejemplo tiene un buen formato y es coherente, y utiliza tokens específicos para indicar los idiomas de origen y de destino. La oración traducida debe insertarse en el espacio en blanco.
2. Análisis de los sentimientos
Mensaje: [POS] “Me encanta pasar tiempo con mi familia en la playa”. [NEG] “Odio ir al dentista”.
El mensaje en este ejemplo está bien formateado y coherente y utiliza tokens específicos para indicar el sentimiento deseado en la entrada. Las oraciones se presentan de manera predecible, dejando claro cuál es la tarea y la dirección a seguir.
3. Completar texto
Mensaje: "La capital de Francia es [MASCARA]".
El mensaje en este ejemplo utiliza un token específico (“[MASCARA]”) para indicar dónde se debe insertar la palabra que falta, además de ser bien formateado y coherente. El modelo puede generar resultados precisos y relevantes porque la tarea y la dirección son claras y específicas.
En resumen, la configuración del mensaje es un componente crucial de la ingeniería de mensajes, y el uso de ciertos tokens y un formato consistente puede garantizar que el modelo produzca resultados precisos y relevantes. Los desarrolladores pueden utilizar estas técnicas para crear indicaciones útiles que guíen los modelos de PNL para producir resultados de alta calidad para una variedad de tareas.
Además de utilizar un formato coherente y tokens específicos, es crucial adaptar el mensaje a los requisitos y matices particulares de la tarea. Esto puede incluir proporcionar contexto u orientación adicional para ayudar al modelo a comprender la entrada, o el uso de lenguaje o ejemplos específicos que sean relevantes para la tarea.
Por ejemplo, la traducción automática puede requerir que el mensaje proporcione más contexto u orientación para ayudar al modelo a entender el significado de la entrada. Esto puede incluir dar ejemplos específicos o aclarar el significado deseado de palabras o frases específicas. De manera similar, es posible que la indicación deba utilizar lenguaje o ejemplos específicos del contexto de la entrada, como el tema o la audiencia objetivo, en el análisis de sentimientos.
Además, es crucial tener en cuenta los posibles sesgos e implicaciones éticas del mensaje y actuar para asegurarse de que el mensaje sea inclusivo y respetuoso con todos los usuarios. Esto puede incluir evitar contenido o lenguaje discriminatorio u ofensivo y garantizar que el aviso sea accesible para usuarios de diferentes orígenes y habilidades.
Los desarrolladores pueden garantizar que sus modelos de PNL produzcan resultados precisos y relevantes para una amplia gama de tareas al configurar el mensaje de forma clara, coherente y personalizada. Esto requiere una consideración cuidadosa del lenguaje, el contenido y el formato del mensaje, así como una comprensión de las especificaciones y matices particulares de la tarea.
Proporcionando ejemplos
Una técnica exitosa para elevar el calibre de las indicaciones de PNL es incorporar ejemplos que brinden contexto y orientación al modelo. Con el uso de ejemplos, los desarrolladores pueden ayudar a aclarar el resultado deseado y ayudar al modelo a producir resultados precisos y pertinentes.
Los ejemplos pueden mejorar el mensaje. Por ejemplo, el mensaje de traducción automática podría incluir ejemplos específicos de oraciones en los idiomas de origen y de destino para ayudar al modelo a comprender las especificaciones precisas de la tarea. Para ayudar al modelo a comprender el patrón de entrada, la indicación podría proporcionar muestras de oraciones a las que les faltan palabras al completar el texto.
Usando una variedad de ejemplos, los desarrolladores pueden verificar que el modelo puede producir resultados precisos y pertinentes para una variedad de tareas. La indicación para el análisis de sentimientos, por ejemplo, puede incluir comentarios positivos y negativos, así como frases neutrales o ambiguas, para ayudar al modelo a comprender los diversos matices del lenguaje y el contexto.
Combinando indicaciones
En ingeniería de indicaciones, la combinación de indicaciones es a veces una técnica efectiva para mejorar la calidad de la salida del modelo. Los desarrolladores pueden garantizar que el modelo produzca respuestas completas y útiles que cumplan con los requisitos específicos de la tarea al combinar tareas específicas con instrucciones adicionales.
La combinación de indicaciones puede ocurrir de varias maneras, como agregar instrucciones adicionales an una tarea o combinar dos o más tareas en una sola indicación. Por ejemplo, en el análisis de sentimientos, el mensaje podría combinar la tarea de identificar el sentimiento con la tarea de identificar elementos particulares de la entrada que contribuyen al sentimiento. Esto puede ayudar al modelo a producir resultados más detallados y pertinentes que se adapten a los requisitos específicos de la tarea.
La combinación de indicaciones en la traducción automática puede implicar agregar contexto o información adicional a la entrada, como la audiencia prevista o el nivel de formalidad. Esto puede ayudar al modelo a producir resultados más precisos y pertinentes que se adapten a las necesidades específicas del usuario.
A continuación se muestran algunos ejemplos de combinación de indicaciones para mejorar la calidad de la salida del modelo:
1. Análisis de sentimiento con instrucciones específicas
Pregunta: Identifique el sentimiento expresado en el siguiente texto y también identifique los aspectos específicos del texto que contribuyen al sentimiento: “El servicio en el restaurante fue terrible, pero la comida fue increíble”.
El mensaje en este ejemplo combina la tarea de identificar el sentimiento con la tarea de identificar elementos de entrada específicos que contribuyen al sentimiento. El mensaje ayuda a garantizar que el modelo genere resultados más completos y útiles que se adapten a los requisitos específicos de la tarea al proporcionar instrucciones adicionales.
2. Traducción automática con contexto adicional
Pregunta: Traduzca la siguiente oración del inglés al español, teniendo en cuenta que el público objetivo es un grupo de adultos jóvenes: “No puedo esperar para ir a la fiesta este fin de semana”.
El mensaje en este ejemplo combina la tarea de traducción automática con información sobre la audiencia objetivo. El mensaje ayuda a garantizar que el modelo produzca resultados más precisos y relevantes para las necesidades específicas del usuario al proporcionar esta información.
3. Completar texto con múltiples tareas
Mensaje: Complete la siguiente oración y también identifique la parte del discurso de la palabra que falta: “La [MÁSCARA] es un animal grande que vive en África”.
La indicación en este ejemplo combina la tarea de completar el texto con la tarea de identificar la parte del discurso en la que falta la palabra. El modelo puede producir resultados más completos y útiles que se adaptan a los requisitos específicos de la tarea al proporcionar múltiples tareas en el mismo mensaje.
Anatomía del mensaje ideal
El mensaje ideal para una aplicación de PNL se desarrolla mediante un proceso tecnológico que exige atención al detalle y una evaluación exhaustiva de varios elementos. Estos son algunos consejos técnicos para producir regularmente las indicaciones ideales:
Reconocer la tarea y el resultado esperado: Para producir un mensaje exitoso, debe identificar claramente la tarea que el modelo pretende realizar y el resultado deseado. Esto le ayudará a crear un mensaje que le dará al modelo la dirección y el contexto que necesita para producir resultados correctos y pertinentes.
Formatee el mensaje de manera consistente y use un lenguaje particular: Un buen mensaje debe usar terminología precisa y tener un formato coherente. Esto implica organizar el mensaje de manera consistente y predecible, así como traducir el texto usando símbolos específicos como "de" y "hasta".
Proporcione ejemplos pertinentes: Aportar ejemplos relevantes al modelo puede ayudar a garantizar que genere resultados precisos y pertinentes. Estos ejemplos deben ser diversos y abarcar una amplia gama de contextos para que el modelo pueda generalizarse a nuevos insumos.
Tenga en cuenta los factores técnicos: Los elementos técnicos, como el uso de tokenizadores apropiados, la selección de fuentes de datos adecuadas y los ajustes minuciosos de los parámetros del modelo, pueden tener un impacto significativo en la calidad de las indicaciones. Considere el idioma que se está estudiando al elegir tokenizadores, así como la diversidad y utilidad de las fuentes de datos.
Evite los sesgos y refuerce las consideraciones éticas: Esto reducirá los sesgos y fortalecerá las consideraciones éticas. Esto implica evitar el uso de términos exclusivos o discriminatorios y considerar las consecuencias éticas de la tarea y los resultados previstos.
Pruebe y evalúe el desempeño de las indicaciones: una vez que se hayan desarrollado las indicaciones, es crucial evaluar y probar su desempeño. Esto implica utilizar una variedad de entradas y evaluar la salida del modelo para asegurarse de que las indicaciones tengan éxito en dirigir el modelo para producir respuestas precisas y pertinentes.
Se requiere una combinación de habilidades técnicas, meticulosidad y evaluación cuidadosa de la tarea y el resultado deseado para crear el mensaje ideal. Si los desarrolladores siguen estas pautas técnicas y mejores prácticas para asegurarse de que sus indicaciones tengan éxito en dirigir el modelo para producir resultados correctos y pertinentes, pueden crear aplicaciones de PNL de alta calidad.
Elementos esenciales del mensaje ChatGPT perfecto
Naturalmente, el mejor mensaje para ChatGPT dependerá de la tarea en particular y del contexto en el que se utiliza. Puede seguir algunas reglas comunes para enviar un mensaje para ChatGPT que funcione bien y sea útil.
En primer lugar, el mensaje debe proporcionar al modelo instrucciones precisas y una explicación de la tarea en cuestión. Esto puede implicar darle al modelo instancias específicas o más contexto para ayudarlo a comprender las necesidades de la tarea, o puede implicar el uso de ciertos tokens para indicar la entrada o salida requerida.
En segundo lugar el mensaje debe tener un formato correcto, ser coherente y utilizar lenguaje y tokens específicos para indicar dónde se debe agregar la entrada o la salida. Como resultado, se puede mejorar la calidad de la salida del modelo al reducir la confusión e imprecisiones de la entrada.
En tercer lugar, el mensaje debe adaptarse a las especificaciones y sutilezas específicas de la tarea, considerando la audiencia prevista y el nivel de formalidad. Los desarrolladores pueden crear instrucciones que produzcan resultados más precisos y pertinentes a las necesidades específicas del usuario al considerar estos elementos.
Finalmente, pero no menos importante, el mensaje debe ser acogedor y considerado con todos los usuarios, evitando lenguaje o material desagradable o discriminatorio y tomando medidas para que sea accesible para usuarios de una variedad de orígenes y habilidades.
Aquí hay algunas reglas básicas a seguir.
Descripción de la tarea: una explicación clara y concisa de lo que se espera que el modelo haga, como generar una respuesta an una entrada específica o completar una oración.
Especificación de entrada: una entrada precisa y bien organizada que el modelo espera, como un pasaje de texto, una pregunta o una oración incompleta.
Contextualización: proporcionar el contexto requerido para la entrada, como información previa o restricciones específicas.
Ejemplos: pertinentes y diversos para ayudar al modelo a comprender la tarea y generalizarla a nuevas entradas.
Formato: formato coherente del mensaje para indicar información relevante, como el uso de tokens específicos para indicar el lenguaje que se analiza o el tipo de pregunta que se hace.
Consideraciones éticas: Considere el lenguaje y el contenido con cuidado para evitar propagar sesgos perjudiciales o reforzar estereotipos negativos.
Pruebas y evaluación: pruebas y evaluaciones regulares de las indicaciones para asegurarse de que sean efectivas y mejoren la calidad de los resultados del modelo.
Agregar estos elementos al mensaje permite a los ingenieros de prompts crear mensajes bien estructurados que se dirijan al modelo ChatGPT para producir respuestas precisas y pertinentes.
La habilidad importante para el futuro.
La ingeniería rápida es una habilidad que probablemente tendrá demanda en el futuro debido a la continua expansión de las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PNL). La eficacia del mensaje es esencial para que el modelo de PNL produzca resultados correctos y pertinentes porque le da contexto y dirección.
A medida que se difunda el uso de aplicaciones de PNL, habrá una demanda creciente de desarrolladores que puedan producir indicaciones eficientes que dirijan al modelo para producir respuestas precisas y pertinentes. Para lograrlo, se requerirán habilidades técnicas, cuidado y comprensión de las necesidades y características únicas de las diversas aplicaciones de la programación neuronal (PNL).
Además, habrá una demanda de programadores que puedan diseñar indicaciones personalizadas para cada tarea a medida que los sistemas de PNL se vuelvan más complejos. Esto puede incluir fusionar varias indicaciones o utilizar técnicas de formato sofisticadas para proporcionar el contexto y la dirección necesarios para que el modelo proporcione resultados correctos y pertinentes.
También a medida que las implicaciones éticas de las aplicaciones de PNL se reconozcan de forma más generalizada, habrá una demanda de desarrolladores que puedan producir indicaciones que tengan en cuenta preocupaciones como el sesgo, la inclusión y la privacidad. Para lograr esto, será necesario evaluar minuciosamente el lenguaje y la sustancia de las indicaciones, así como comprender las posibles ramificaciones del trabajo de PNL y el resultado deseado.
Estas son las razones principales por las que la ingeniería rápida es una habilidad importante para el futuro:
Los modelos de PNL se están volviendo más complejos: Para generar resultados precisos y relevantes, los modelos de PNL requieren indicaciones cada vez más específicas y personalizadas. La ingeniería rápida ayuda a garantizar que las indicaciones estén bien diseñadas y efectivas para guiar el modelo para producir resultados efectivos y de alta calidad.
Los modelos de PNL se utilizan en una gama más amplia de aplicaciones: Los chatbots, los asistentes de voz y las herramientas de análisis de texto son solo algunas de las muchas aplicaciones que utilizan modelos de PNL. Dado que brindan al modelo el contexto y la dirección necesarios para generar resultados precisos y relevantes, las indicaciones efectivas son esenciales para el éxito de estas aplicaciones.
La precisión de los modelos de PNL es cada vez más importante: La precisión de los resultados se vuelve cada vez más importante a medida que los modelos de PNL se utilizan en aplicaciones más importantes, como la atención médica y las finanzas. Las indicaciones efectivas pueden ayudar a garantizar que el modelo produzca resultados precisos y relevantes que cumplan con los requisitos particulares de la tarea.
La ingeniería rápida puede ayudar a abordar las preocupaciones éticas: Los sesgos y las preocupaciones éticas, como el lenguaje discriminatorio o el contenido ofensivo, pueden afectar los modelos de PNL. Garantizando que los avisos sean inclusivos y respetuosos con todos los usuarios, la ingeniería de avisos efectiva puede ayudar an abordar estas preocupaciones.
Casos de uso de PNL en la Ingeniería de Prompts Guía de Habilidades
Respuesta a preguntas
Prompt: Responda la siguiente pregunta: "¿Cuál es la capital de Francia?"
Análisis de los sentimientos
Prompt: Analice el sentimiento de la siguiente afirmación: "Me encantó la película, fue tan buena".
Máquina traductora
Prompt: Traduzca la siguiente oración del inglés al español: "El gato se sentó en la alfombra".
Reconocimiento de entidad nombrada
Prompt: Identifique a todas las personas y organizaciones mencionadas en el siguiente texto: "John Smith es el director ejecutivo de ABC Corp. Hablará en la próxima conferencia en Nueva York".
Resumen de texto
Prompt: Resuma el siguiente artículo en tres oraciones o menos: "Los científicos han descubierto una nueva especie de dinosaurio que vagaba por la tierra durante el período Cretácico Superior. El dinosaurio, llamado Magnapaulia laticaudus, tenía una cola larga y era herbívoro. El descubrimiento arroja nuevas luz sobre la biodiversidad del Cretácico Superior."
Clasificación de texto
Prompt: Clasifique el siguiente texto como sentimiento positivo o negativo: "La comida estuvo deliciosa pero el servicio fue terrible".
Generación de diálogo
Prompt: Genere una respuesta a la siguiente pregunta: "¿Cuál es tu color favorito?."
Reconocimiento de voz
Prompt: transcribe el siguiente clip de audio en texto: "El veloz zorro marrón saltó sobre el perro perezoso."
Generación de texto
Prompt: transcribe el siguiente clip de audio en texto: "El veloz zorro marrón saltó sobre el perro perezoso."
Modelado de lenguaje
Prompt: Continúe con la siguiente oración: "El gato se sentó en el ____."
Completar texto
Prompt: Complete la siguiente oración: "La capital de Italia es _____."
Vinculación de entidades nombradas
Prompt: Identifique las entidades mencionadas en el siguiente texto y vincúlelas a su correspondiente página de Wikipedia: "Barack Obama fue el 44º presidente de los Estados Unidos. Nació en Hawaii y asistió a la Facultad de Derecho de Harvard. "
Detección de intención
Prompt: Identifique la intención detrás del siguiente texto: "Quiero reservar un vuelo de Nueva York a Los Ángeles."
Normalización de texto
Prompt: Normalice el siguiente texto: "¡Dios mío, no puedo creerlo! ¡¡¡Es tan genial!!!."
Agrupación de texto
Prompt: Agrupe el siguiente conjunto de documentos en grupos según su tema: "1. Los beneficios de la meditación, 2. La historia de Internet, 3. La importancia del ejercicio, 4. El impacto de las redes sociales en la salud mental."
Estos ejemplos muestran la amplia gama de casos de uso en los que una ingeniería rápida puede ser beneficiosa. Los ingenieros de prompts pueden garantizar que sus aplicaciones de PNL produzcan resultados precisos y relevantes al crear indicaciones de alta calidad que brinden una guía clara y concisa para el modelo.
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Fuentes: Infra Data, Adobe Stock. Modelos de lenguaje - Abrazando la cara - https://huggingface.co/models?pipeline_tag=language-model
Descripción general del modelo GPT – OpenAI – https://openai.com/blog/gpt-2-1-5b-release/
