Ingeniería rápida de IA

La ingeniería rápida, también conocida como aprendizaje en contexto, es el arte y la ciencia de incorporar instrucciones destinadas a grandes AI modelos en mensajes que se les envían.

Puede utilizar indicaciones de IA para obtener buenos resultados del modelo o para entrenar aún más su funcionalidad. El conjunto de habilidades combina una buena comprensión de informáticacomunicacion Ciencia de los datosy aprendizaje automático.

Este blog La publicación analiza las diversas características y beneficios de la ingeniería rápida de IA. Además, incluye ejemplos y recursos útiles para ayudarle a comprender mejor el tema.

La necesidad de buenas indicaciones de IA

Los sistemas de IA, como los grandes modelos de lenguaje, convierten las palabras en tokens para ayudarlos a procesar y generar lenguaje. El proceso se denomina tokenización e implica dividir fragmentos de texto más grandes en unidades más pequeñas, como caracteres, palabras y subpalabras. Luego, a estos tokens se les asignan valores numéricos y se alimentan a la red neuronal para producir resultados.

El resultado aquí es que un cambio en las palabras de entrada o su secuencia provocará igualmente un cambio en la salida de la red neuronal. Las palabras representan el significado en el mundo de la IA, por lo que cada una cuenta si desea obtener lo mejor del sistema. Estos son algunos de los muchos beneficios de escribir buenas indicaciones de IA.

• Mejores resultados: Los modelos de transformadores pueden generar respuestas muy impresionantes debido a su Whatsapp mecanismo, que les permite mantener el contexto en cualquier operación. El usuario o el ingeniero de avisos, por otro lado, guía el modelo hacia mejores resultados ingresando las mejores palabras para enfocar la atención del modelo de IA y, por lo tanto, producir el contenido más relevante y atractivo.
• Mayor Eficiencia: con las indicaciones correctas, un modelo de IA no solo entregará el mejor contenido, sino que lo hará de manera rápida y eficiente. Esto ahorra tiempo al usuario y la salida resultante a menudo requerirá menos edición o procesamiento. El modelo de IA también puede superar las expectativas del escritor puntual de vez en cuando.
• Mejor exactitud: Para operaciones relacionadas con el cálculo, un buen mensaje también produce resultados más precisos. En otras situaciones, reduce la posibilidad de alucinaciones, que es cuando una IA intenta inventar detalles por sí misma y ofrecerlos como un hecho.

Usos para la ingeniería rápida

La ingeniería rápida ofrece al usuario la capacidad de controlar una máquina inteligente utilizando un lenguaje cotidiano. Esto lo convierte en una habilidad muy versátil que seguirá encontrando más usos. Los siguientes son algunos de los principales usos para los que actualmente se utiliza la ingeniería rápida.

1. Resolución de problemas: Muchos modelos de IA de lenguaje grande se puede usar para abordar problemas grandes y complejos simplemente planteándoles el problema en forma simple y luego exigiendo una solución. ChatGPT, por ejemplo, es genial en esto. Desde crear horarios hasta responder preguntas difíciles, asuntos legales e incluso diagnósticos médicos.
2. Creación de contenido: Los modelos de lenguaje grandes son muy buenos para generar todo tipo de contenido con el mensaje adecuado. Puede guiar fácilmente un modelo para generar publicaciones de blog, poemas, historias, códigos de computadora, recetas de comida, música, imágenes, videos y email letras usando las indicaciones correctas.
3. Investigación y recuperación de información: La mayoría de los modelos de IA se entrenan con cantidades increíbles de datos y esto hace que sea fácil preguntarles para obtener información específica. Emitir indicaciones relevantes puede ayudar a cualquier usuario a recuperar cualquier información con facilidad. Con modelos bien entrenados, este proceso se ha vuelto mejor que el estándar. motores de búsqueda, lo que lleva a una nueva generación de aplicaciones de búsqueda impulsadas por IA como you.com y perplejidad.ai.
4. Asistencia de escritura: Con las indicaciones correctas, IA generativa es la tecnología más creativa actualmente conocida por el hombre. Desde ideas creativas para escribir todo tipo de artículos hasta corrección gramatical y resúmenes de artículos, la capacidad de emitir las indicaciones correctas puede marcar una gran diferencia en la vida de los escritores y trabajadores de oficina.
5. Asistencia de programación: Aunque existen asistentes de programación de IA altamente personalizados como Copiloto de GitHub y Susurrador de códigos de Amazon, ser capaz de emitir las indicaciones correctas a los modelos generales de IA puede impulsar igualmente la capacidad de un codificador. productividad y ahorrar un valioso tiempo de desarrollo.
6. Traducción: Los modelos de idiomas grandes son maestros en la traducción de idiomas y puede usar esto a su favor con las indicaciones correctas. En lugar de simplemente traducir texto de un idioma a otro, puede modificar la salida de acuerdo con sus habilidades de indicación.
7. Chatbot y asistencia personal: Inicialmente, había herramientas de automatización como Zapier y IFTTT que ayudó a los usuarios a automatizar tareas utilizando interfaces visuales. Sin embargo, ChatGPT plugins y ofertas similares están cambiando la industria al permitir a los usuarios automatizar cosas en Internet mediante indicaciones.
8. Ajuste y personalización: Después de entrenar previamente un modelo de IA con una gran cantidad de datos de texto, imagen, audio o video, el siguiente paso suele ser la etapa de ajuste. Aquí, el modelo general se personaliza para centrarse en tareas más específicas, como la generación de contenido o un chatbot que utiliza ingeniería rápida.

Habilidades necesarias

La ingeniería rápida es un arte y una ciencia que requiere una combinación de habilidades técnicas y no técnicas para ser altamente eficiente. Si bien ciertos proyectos o puestos de ingeniería rápidos pueden requerir habilidades específicas de expertos, las habilidades más generales se encuentran a continuación:

• Habilidades de análisis y resolución de problemas: La capacidad de identificar, analizar y delinear problemas de manera creativa probablemente se convertirá en la habilidad humana más gratificante en un futuro dominado por la inteligencia artificial. Para hacer el mejor uso de un modelo de IA, necesita la capacidad de identificar rápidamente los problemas en cualquier situación, analizar la situación en busca de posibles soluciones y delinear con precisión una hoja de ruta creativa o un proceso para resolver el problema.
• Habilidades de comunicación verbal y escrita: También necesita buenas habilidades de comunicación para ayudarlo a obtener lo mejor de sus interacciones con el modelo de IA. La mayoría de los modelos que existen actualmente funcionan con comunicación escrita, pero las interfaces deberían expandirse eventualmente para incluir habilidades verbales y de otro tipo. Sin embargo, una buena comprensión de la comunicación es todo lo que se necesita.
• Conocimiento de IA, ML y NLP: También ayuda a comprender cómo funcionan los modelos de inteligencia artificial (IA), cómo funciona el aprendizaje automático (ML) y el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP).
• Conocimientos de programación informática: Si bien no es un requisito para las indicaciones de IA, una sólida comprensión de los lenguajes de programación y cómo transmitir ideas a las máquinas y resolver problemas con esas ideas puede ser invaluable en la ingeniería rápida.
• Análisis de Datos: El análisis de datos y las indicaciones de IA tienen mucho en común. Las habilidades de análisis de datos le permiten identificar y extraer información y patrones valiosos de los datos de respuesta rápida. También ayuda saber cómo visualizar y presentar sus datos a una audiencia, equipo o clientes.

Cómo escribir avisos efectivos

Escribir indicaciones efectivas para modelos de IA requiere que solo tenga en cuenta algunos consejos y son los siguientes.

1. identificar el propósito: Primero debes aclarar qué estás a punto de crear y por qué lo estás haciendo. Pregúntese el objetivo de la operación y tenga claro el resultado esperado.
2. Dar instrucciones claras y específicas: Trate de que sus mensajes sean simples y fáciles de entender. Debe contener información específica e instrucciones claras sobre lo que necesita.
3. Incluir preguntas abiertas: Los modelos de IA generativa funcionan bien con preguntas abiertas, que no exigen una respuesta directa de sí o no, sino que fomentan el pensamiento libre, la libertad creativa y la capacidad de responder de muchas formas.
4. Incluir información contextual: puede mejorar aún más los resultados de sus sugerencias al incluir información de antecedentes sobre el problema, explicar su público objetivo, mencionar el tiempo o la ubicación, especificar formatos específicos, proporcionar ejemplos, aclarar cualquier término ambiguo y hacer referencia a declaraciones anteriores.
5. Iterar: La mayoría de los LLM tienen una función de atención que los hace conscientes del contexto. Puede usar esta función haciendo referencia a declaraciones anteriores hechas por el modelo, cambiando las opciones que el modelo presentó en respuesta y diciéndole que rehaga un trabajo anterior con diferentes opciones. La iteración puede producir resultados poderosos, ya que lo ayuda a modificar y mejorar una salida inicial.

Algunas indicaciones de ejemplo

Puedes crear tantas indicaciones como estrellas haya en el cielo. La siguiente lista solo proporciona ejemplos para ayudar a guiar su creatividad.

Preguntas frecuentes

Recursos de escritura rápida de IA

1. https://openart.ai/promptbook
2. https://towardsdatascience.com/
3. https://docs.openai.com/
4. https://www.coursera.org/
5. https://www.udemy.com/
6. https://www.chatgpttrainings.com/book
7. https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
8. https://www.promptengineering.org/master-prompt-engineering-ai-prompt/

Conclusión

Hemos llegado al final de esta publicación sobre ingeniería de avisos de IA y ha visto las diferentes oportunidades que ofrecen regalos tanto para principiantes como para profesionales experimentados.

La ingeniería rápida es el puente entre los humanos y la inteligencia artificial. Por lo tanto, su capacidad para producir resultados valiosos y de alta calidad a partir de los sistemas de IA depende de su competencia en las indicaciones.