Explora técnicas avanzadas de prompting en IA
58 métodos para transformar tus interacciones con modelos generativos
¡Hola!
Tengo noticias emocionantes para compartir contigo. Hace tan solo una semana se lanzó un paper muy interesante que busca afianzar nuestra comprensión y utilización de la inteligencia artificial generativa. Este documento, titulado The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques, detalla 58 técnicas de prompting de texto, agrupadas en categorías, que estoy ansioso por explorar y aplicar.
¿Qué es el prompting?
Antes de sumergirnos en los detalles, aclaremos qué es el prompting. En términos simples, es la técnica que utilizamos para darle instrucciones a un modelo de IA, como ChatGPT, para que genere contenido o respuestas. El arte del prompting puede determinar la precisión y relevancia de las respuestas que obtenemos. Esto es crucial para aquellos de nosotros que estamos empezando a integrar IA generativa en nuestras actividades diarias y en nuestros negocios.
¿Qué encontrarás en el documento?
El documento, que es una lectura técnica y académica fascinante, proporciona un marco estructurado de entendimiento sobre las técnicas de prompting. Aquí una breve descripción de lo que cubre:
Comprensión de los prompts: Define qué es un prompt y los componentes clave que lo conforman, como directivas, ejemplos, formatos de salida e instrucciones de estilo.
Taxonomía de técnicas de prompting: Clasifica y describe en detalle 58 técnicas de prompting de texto. Estas técnicas se dividen en varias categorías, cada una con sus propias aplicaciones y beneficios.
Técnicas basadas en texto: Desde el aprendizaje en contexto (In-Context Learning) hasta la generación de pensamientos (Chain-of-Thought), pasando por técnicas de auto-crítica y descomposición de problemas.
Multimodal y multilingüe: Explora técnicas que van más allá del texto, incluyendo prompts para imágenes, audio y video, así como técnicas para trabajar en múltiples idiomas.
Ingeniería y evaluación de prompts: Proporciona métodos para diseñar, evaluar y mejorar los prompts para obtener resultados más precisos y útiles.
Mis planes y lo que sigue
Ahora mismo, estoy probando algunas de estas técnicas y entendiendo cómo pueden aplicarse de manera efectiva en distintos contextos. Planeo desglosar y digerir esta información para compartirla contigo en una serie de posts. Mi objetivo es hacer que estas técnicas complejas sean accesibles y útiles para todos.
Quiero explorar cada categoría y proporcionar ejemplos prácticos sobre cómo pueden mejorar nuestras interacciones con la IA generativa. Además, compartiré mis experiencias y resultados con estas técnicas, para que puedas ver de primera mano cómo afectan la calidad de las respuestas generadas por los modelos de IA.
Un avance de lo que vendrá
En los próximos posts, abordaré temas como:
Aprendizaje en contexto (In-Context Learning): Cómo proporcionar ejemplos dentro de un prompt para mejorar la comprensión y la generación de respuestas de la IA.
Técnicas de auto-crítica y verificación: Métodos para que la IA evalúe y mejore sus propias respuestas.
Descomposición de problemas: Estrategias para dividir problemas complejos en partes más manejables, mejorando así la precisión de las respuestas.
Mi objetivo que aprendamos juntos y poder equiparte con las herramientas y el conocimiento necesarios para que puedas maximizar el potencial de la IA en tu trabajo y vida diaria.
Actualización: Ya he lanzado una serie de técnicas de prompting, enjoy :)
Conclusión
Me ha encantado leer y releer este documento, y estoy emocionado de compartir esta información contigo. Las técnicas de prompting tienen el potencial de transformar nuestras interacciones con la inteligencia artificial, haciéndolas más precisas, útiles y adaptadas a nuestras necesidades específicas.
¡No te pierdas los próximos posts donde profundizaré en cada una de estas técnicas y cómo puedes aplicarlas en tu día a día! Si estás interesado en leer el documento completo, puedes encontrarlo aquí.
¡Nos vemos pronto!
Germán.