Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), como ChatGPT, han transformado profundamente el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, revelándose como herramientas indispensables en las interacciones digitales diarias para millones de personas en todo el mundo. Estos modelos, que en su día permanecieron en la sombra de las tecnologías más convencionales, han adquirido prominencia en las discusiones sobre el futuro de la inteligencia artificial.
En mi experiencia como investigador con más de cuatro años en esta área, he tenido la oportunidad de explorar en profundidad el uso de estos modelos, centrándome especialmente en el concepto de ingeniería de prompts. Con este artículo, pretendo desglosar qué es la ingeniería de prompts y las diferentes estrategias que se emplean para guiar eficazmente a los LLMs.
La ingeniería de prompts se define como la creación estratégica de instrucciones para modelos pre-entrenados como GPT y BERT. Estas instrucciones delinean las solicitudes al modelo, con el objetivo de orientarlo hacia un comportamiento específico deseado. Para que esta técnica sea efectiva, es esencial que el prompt sea meticulosamente definido, incluyendo ejemplos apropiados, contexto relevante y directrices claras. Esto exige un entendimiento profundo tanto de los mecanismos internos del modelo como del problema planteado.
Existen distintas tipologías de prompts, como los cero-shot, one-shot y few-shot, que se categorizan según la cantidad de ejemplos proporcionados al modelo. Mientras que los prompts cero-shot solo incluyen una descripción de la tarea y la entrada, los few-shot incluyen algunos ejemplos específicos. Aunque los modelos cero-shot pueden ofrecer resultados notables, la inclusión de unos pocos ejemplos puede mejorar significativamente el rendimiento.
Adicionalmente, la adaptación dinámica de los prompts posibilita la creación de instrucciones que se ajustan en tiempo real, integrando elementos del diálogo en curso. Esto optimiza la capacidad de un chatbot, por ejemplo, para interpretar y reaccionar de manera más precisa al contexto.
Otro enfoque intrigante es el encadenamiento de prompts, donde las respuestas de uno se emplean como entrada para otro, permitiendo respuestas más complejas y contextuales. También se contempla el concepto de «Chain of Thought» (Cadena de Pensamiento), que dirige al modelo a reflexionar sobre el tema antes de alcanzar una respuesta conclusiva.
Es crucial recordar que muchos LLMs modernos son autoregresivos, lo que implica que el formato de los prompts puede influir en la calidad de los resultados. La investigación continúa expandiendo el conocimiento sobre la ingeniería de prompts, desarrollando nuevas técnicas que resaltan la creciente complejidad y el potencial de estas herramientas.
Con la rápida evolución de las técnicas de prompting, mantenerse al día resulta un desafío constante. Desde el auto-pregunta, donde el modelo se entrena para interrogarse sobre detalles específicos, hasta el prompting de rol, donde el modelo asume personalidades definidas en sus respuestas, las posibilidades son amplias. La creatividad y la innovación en la investigación sugieren que apenas hemos comenzado a explorar el potencial completo de los LLMs y cómo interactuamos con ellos mediante prompts meticulosamente elaborados.
