El arte del prompting encarna una habilidad determinante en la interacción con modelos de lenguaje avanzados. Diseñar prompts impactantes se basa en principios fundamentales de precisión y creatividad. Un prompt bien construido puede transformar la calidad de las respuestas generadas, influyendo así en la relevancia de los resultados obtenidos. Gracias a los recientes avances en inteligencia artificial, dominar esta técnica se vuelve imperativo para cualquiera que aspire a optimizar el uso de modelos como Gemini o otros LLM. Cinco estrategias innovadoras emergen para afinar esta práctica, accesible para todos gracias a un enfoque metódico y reflexivo.
Configurar adecuadamente las tres variables de inferencia constituye un punto de partida esencial para optimizar los resultados de los LLM. Estas variables rigen la creatividad, la precisión y las alucinaciones de los modelos. La variable max tokens determina el número máximo de tokens generados. Ajustando este valor a su caso de uso, puede reducir costos y mejorar la relevancia de las respuestas, al tiempo que evita el texto innecesario al final. Por ejemplo, se recomienda un valor inferior a 10 tokens para tareas de clasificación.
La temperatura influye en el grado de determinismo de las respuestas. Una temperatura cercana a 0 produce resultados esperados y confiables. Por el contrario, un valor alto fomenta la creatividad, aunque eso aumenta el riesgo de alucinaciones. Los parámetros top-K y top-P permiten selecciones de palabras más específicas, los primeros limitando las opciones a las palabras más probables, mientras que los segundos priorizan aquellas cuya probabilidad acumulada no excede un cierto umbral.
Utilizar el few-shot prompting
El few-shot prompting emerge como una alternativa efectiva al fine-tuning. Este método incita al modelo a comprender la salida esperada a través de ejemplos. Proveer al menos un ejemplo es vital, pero varios ejemplos garantizan una comprensión más profunda y resultados más confiables. Los especialistas recomiendan proporcionar entre tres y cinco ejemplos representativos. Estos ejemplos deben estar libres de errores, ya que un solo error puede alterar la interpretación del modelo.
Por ejemplo, un prompt para transformar un pedido de pizza en JSON podría incluir varios casos de salida, ilustrando la estructura esperada. Un buen ejemplo es: «Quiero una pizza pequeña con queso, salsa de tomate y pepperoni.» seguido de la respuesta en formato JSON, ofreciendo así una referencia clara.
Recurrir al step-back prompting
El step-back prompting constituye un método flexible para resolver problemas complejos. Este enfoque comienza pidiendo al modelo qué método adoptaría para tratar un problema dado. Una vez establecida esta primera aproximación, el modelo debe aplicar este método para resolver el problema. Esta técnica estimula un razonamiento más profundo y permite acceder a conceptos fundamentales.
Al precisar el enfoque antes de resolver el problema, el modelo puede aprovechar una base de conocimientos más amplia. Para problemas matemáticos complejos, un prompt podría inicialmente preguntar: «¿Qué enfoque tomar para resolver el siguiente problema?». La respuesta obtenida ilumina luego el camino a seguir para finalizar la solución.
Repetirse con la self-consistency
La self-consistency implica ejecutar varios ciclos de prompt para mejorar la tasa de exactitud. Someter el mismo prompt varias veces, ajustando la temperatura para fomentar la diversidad de respuestas, ayuda a extraer una respuesta coherente. Este método reduce los riesgos de alucinaciones.
Para clasificar el contenido de una transcripción telefónica, es posible presentar el mismo prompt tres veces. Cada respuesta se analiza luego según el principio del voto mayoritario, donde la respuesta más recurrente se retiene como la más confiable. Este proceso de afinamiento estático garantiza una mejor precisión.
Probar con el automatic prompt engineering
El automatic prompt engineering es una técnica innovadora para automatizar la creación de prompts efectivos. Este método consiste en pedir al modelo que produzca diversas variantes de un prompt de referencia. Cada variante se prueba, y los resultados generados se comparan con respuestas humanas de referencia.
El análisis de los resultados se lleva a cabo según métricas estandarizadas como BLEU y ROUGE. Al identificar la versión del prompt que proporciona la salida más cercana a las referencias humanas, los usuarios obtienen una herramienta poderosa para afinar su enfoque.
Utilizar una hoja de cálculo permite realizar un seguimiento del impacto de cada prompt y evaluar su efectividad. Este método ayuda a comprender el rendimiento y ajustar los parámetros, asegurando así un aprendizaje continuo sobre cómo optimizar la creación de prompts.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las tres variables de inferencia clave para crear prompts efectivos?
Las tres variables de inferencia esenciales son: max tokens (que controla el número máximo de tokens generados), la temperatura (que influye en el determinismo de la respuesta) y top-K/top-P (que regulan la selección de palabras).
¿Cómo utilizar el few-shot prompting para mejorar mis prompts?
El few-shot prompting consiste en proporcionar varios ejemplos de salida esperada para guiar al modelo. Se recomienda ofrecer entre tres y cinco ejemplos claros y diversos.
¿En qué consiste el step-back prompting y cómo puede ser utilizado?
El step-back prompting consiste en primero preguntar qué enfoque seguir para resolver un problema, seguido de la resolución de dicho problema. Esto ayuda al modelo a contextualizar y reflexionar más profundamente sobre la cuestión compleja.
¿Cómo ayuda la self-consistency a aumentar la precisión de las respuestas generadas?
La self-consistency implica presentar el mismo prompt varias veces y utilizar un ajuste de temperatura alto para generar diversas respuestas, luego seleccionar la respuesta más frecuente, lo que reduce las alucinaciones.
¿Qué es el automatic prompt engineering y cómo funciona?
El automatic prompt engineering consiste en generar varias variaciones de un prompt de referencia para probar su efectividad, luego evaluar los resultados en comparación con respuestas humanas utilizando métricas estandarizadas.
¿Cómo puedo usar una hoja de cálculo para mejorar mis prompts?
Utilizar una hoja de cálculo permite listar los prompts y evaluar su efectividad. Puede incluir elementos como el nombre del prompt, el objetivo, los parámetros utilizados, la salida generada y una evaluación de los resultados.
