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Ingeniería Rápida, Guía Inicial de Habilidad

Los desarrolladores que trabajamos con modelos de lenguaje de IA como ChatGPT requerimos una habilidad de ingeniería rápida. Los desarrolladores podemos utilizar la IA para crear chatbots o sistemas conversacionales atractivos, informativos y dinámicos al crear indicaciones efectivas. Esta guía inicial y detallada abordará los conceptos fundamentales de la ingeniería de mensajes, como la ingeniería de mensajes de ChatGPT, el diseño de mensajes automáticos y las mejores prácticas para crear mensajes de alta calidad. Para ayudarlo a convertirse en un ingeniero competente rápidamente, recuerde que los "mensajes" son los "prompts".

vista cenital de la ciudad con una ilustración de un rompecabezas como representación de los pasos iniciales para aprender ingeniería rápida generativa
Ingeniería Rápida, Guía Inicial de Habilidad JMC Studio


El camino de un ingeniero rápido: las habilidades hacia el aprendizaje


¿Quieres convertirte en ingeniero rápidamente? ¡Excelente elección! Esta fascinante carrera puede ser a la vez recompensante y estimulante intelectualmente. Para comenzar, debe seguir estos pasos:


Fundamentos de la ingeniería rápida

  1. Adquirir conocimientos en procesamiento del lenguaje natural : desarrollar experiencia en conceptos y algoritmos de PNL es crucial para comprender los mecanismos subyacentes de los modelos basados ​​en GPT.

  2. Domine la arquitectura GPT : estudie a fondo la arquitectura y los principios de los modelos basados ​​​​en GPT para utilizarlos de manera efectiva en tareas de ingeniería inmediatas.


Guías paso a paso para ChatGPT Prompt Engineering

  1. Defina el objetivo : establezca un propósito claro para el mensaje. Por ejemplo, al resumir un artículo de noticias, el objetivo es obtener una descripción breve e informativa.

  2. Cree un mensaje inicial : cree un mensaje simple y conciso para comenzar el proceso. Por ejemplo: "Resuma la siguiente noticia:". Esto se puede perfeccionar y ampliar según sea necesario.

  3. Evaluar e iterar : evalúe el resultado generado por ChatGPT en respuesta al mensaje inicial. Modifique el mensaje según sea necesario para mejorar el resultado. Por ejemplo: "Proporcione un resumen conciso de tres oraciones del siguiente artículo de noticias:". Repita hasta lograr el resultado deseado.

  4. Emplear mecanismos de control : experimente con varias técnicas de control, como tokens, prefijos o sufijos, para guiar la respuesta de la IA. Por ejemplo, anteponga una oración como "Usar un tono profesional" para influir en el tono del texto generado.

  5. Aproveche la automatización en el diseño de mensajes : explore herramientas y metodologías para automatizar el diseño de mensajes, como el empleo de algoritmos de aprendizaje automático para generar u optimizar mensajes basados ​​en conjuntos de datos específicos.


Se desarrollará una comprensión sólida de la ingeniería de mensajes, lo que le permitirá crear mensajes efectivos para ChatGPT si sigue este enfoque estructurado y utiliza ejemplos del mundo real.


Para mejorar sus habilidades de ingeniería rápidamente, debe practicar constantemente. A medida que se vuelve más experimentado, tendrá una comprensión más profunda de cómo transmitir el mensaje perfecto en cualquier situación. Además, para obtener más inspiración y ejemplos, no dude en consultar recursos en línea, como los repositorios de GitHub, herramienta esencial en Ingeniería Rápida, Guía Inicial de Habilidad.


logotipo de CHATGPT en una ilustración de mensajes prompts para generar resultados de comunicación

ChatGPT: técnicas, consejos y aplicaciones para la Ingeniería Rápida, Guía Inicial de Habilidad


En esta sección, profundizaremos en las últimas técnicas de ingeniería de mensajes para ChatGPT, cubriendo temas como sus aplicaciones, limitaciones, artículos y materiales de lectura adicionales.


Introducción a ChatGPT


ChatGPT, un modelo nuevo entrenado por OpenAI, tiene la intención de interactuar de manera conversacional. Para proporcionar respuestas apropiadas en un diálogo, puede seguir las instrucciones en un mensaje. ChatGPT puede ayudar a responder preguntas, proponer recetas, escribir en un estilo específico, generar código y mucho más.


Este modelo se entrena mediante el aprendizaje por refuerzo de la retroalimentación humana (RLHF). Aunque es más eficiente que las versiones anteriores de GPT y tiene la capacidad de reducir los resultados dañinos y falsos, todavía tiene ciertas limitaciones. Con ejemplos específicos, abordaremos algunas de las capacidades y limitaciones.


Revisar 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 mensaje se ve así:

La siguiente es una conversación con un asistente de investigación de IA. El tono asistente es técnico y científico: "Humano: Hola, ¿Quién eres? AI: ¡Saludo! Soy asistente de investigación de IA. ¿Cómo puedo ayudarte hoy? Humano: ¿Puedes hablarme sobre la creación de agujeros negros? AI:

Este ejemplo demuestra los dos componentes principales: la intención o explicación de qué es el chatbot y la identidad, que indica el estilo o tono que utilizará el chatbot para responder.


Conversaciones con ChatGPT


Conversaciones de varios turnos

ChatGPT permite a los desarrolladores usar el formato de chat como entrada para crear conversaciones de varios turnos. El modelo espera una serie de mensajes y selecciona el contexto de la conversación para responder.


Por ejemplo, un chat que utilice la API ChatGPT se vería así:

import openai

openai.ChatCompletion.create(  
model="gpt-3.5-turbo",  
messages=[        
        {"role": "system", "content": "You are an AI research assistant. You use a tone that is technical and scientific."},        
        {"role": "user", "content": "Hello, who are you?"},        
        {"role": "assistant", "content": "Greeting! I am an AI research assistant. How can I help you today?"},        
        {"role": "user", "content": "Can you tell me about the creation of black holes?"}    
    ]
)

Tareas de un solo turno

ChatGPT también puede ejecutar tareas de un solo turno, como las de text-davinci-003. Esto significa que los desarrolladores pueden usar ChatGPT para realizar tareas que ya se han demostrado para los modelos GPT originales, como tareas de respuesta a preguntas.


Aquí hay un ejemplo de una tarea de un solo turno usando ChatGPT:


import openai

openai.ChatCompletion.create(  
  model="gpt-3.5-turbo",  
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are an AI research assistant. You use a tone that is technical and scientific."},        
        {"role": "user", "content": "Hello, who are you?"},        
        {"role": "assistant", "content": "Greeting! I am an AI research assistant. How can I help you today?"},        
        {"role": "user", "content": "Can you tell me about the creation of black holes?"}    
     ]
  )
temperature=0, )

Elaboración de indicaciones efectivas


Un mensaje eficaz debe ser claro, conciso y centrado. A continuación se ofrecen algunos consejos que le ayudarán a crear mejores indicaciones:

  • Especifique 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?", intente "¿Cuáles son los beneficios del ejercicio aeróbico regular para la salud cardiovascular?".

  • Utilice instrucciones explícitas : haga que sus instrucciones sean lo más claras y específicas posible. Si desea una lista, solicite una lista. Si desea una guía paso a paso, solicítela explícitamente.

  • Iterar y perfeccionar : no espere resultados perfectos en su primer intento. Pruebe diferentes indicaciones, analice los resultados y modifique su enfoque en consecuencia.


Diseño de aviso automático


Mantenerse actualizado con las técnicas y métodos más recientes de ingeniería rápida es crucial debido al rápido desarrollo de ChatGPT. El diseño automático de indicaciones, que utiliza el aprendizaje automático para crear indicaciones que mejoren el rendimiento de los modelos de lenguaje, es uno de estos métodos.


Los desarrolladores pueden concentrarse en otros aspectos de sus aplicaciones gracias a este método que reduce el esfuerzo manual requerido en la ingeniería rápida. Técnicas como el aprendizaje por refuerzo y los algoritmos de optimización se pueden utilizar para crear indicaciones de alta calidad que mejoren las respuestas de los modelos de lenguaje mediante el diseño automático de indicaciones.


Para resumir, los desarrolladores que trabajan con modelos de IA como ChatGPT necesitan aprender ingeniería rápida. Es fundamental mantenerse al día con las técnicas, aplicaciones y limitaciones más recientes a medida que el campo continúa evolucionando. Al hacerlo, puede crear chatbots o sistemas conversacionales atractivos, informativos y dinámicos que aprovechen al máximo ChatGPT.


Conclusión


Los desarrolladores pueden crear sistemas conversacionales atractivos, informativos y dinámicos utilizando habilidades de ingeniería rápida para maximizar el potencial de modelos de lenguaje de IA como ChatGPT. Es crucial mantenerse al día con los métodos, aplicaciones y restricciones más recientes en el campo de la inteligencia artificial a medida que se desarrolla rápidamente. Esta guía detallada le brinda la base que necesita para sobresalir en ingeniería rápida y desarrollar aplicaciones potentes impulsadas por IA que brinden experiencias de usuario excepcionales.



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Fuentes: Docs kanaries, Infra Data, G - Trends, Adobe Stock


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