Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), como ChatGPT, han desencadenado una revolución en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, consolidándose como herramientas indispensables en las interacciones digitales diarias de millones de personas a nivel global. Antes relegados por tecnologías más convencionales, estos modelos han cobrado protagonismo en el actual debate sobre el porvenir de la inteligencia artificial.
El concepto de ingeniería de prompts, esencial para maximizar el potencial de los LLMs, consiste en la elaboración estratégica de instrucciones para modelos pre-entrenados, tales como GPT y BERT. Estas instrucciones están diseñadas para guiar a los LLMs hacia un comportamiento específico deseado, y su efectividad reside en la meticulosa definición del mismo,requiriendo ejemplos apropiados, contexto relevante y directrices claras. La comprensión profunda de los mecanismos internos del modelo y del problema es fundamental para esta tarea.
Los prompts se clasifican en cero-shot, one-shot y few-shot, de acuerdo con la cantidad de ejemplos proporcionados al modelo. Los prompts cero-shot ofrecen resultados sorprendentemente buenos con solo una descripción de la tarea, pero la inclusión de algunos ejemplos puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo. Además, la adaptación dinámica de prompts, que ajusta las instrucciones en tiempo real según la conversación, mejora la capacidad de los chatbots para entender y reaccionar de manera más adecuada al contexto.
El encadenamiento de prompts emerge como un enfoque interesante, utilizando las respuestas de un prompt como entrada para otro, permitiendo generar respuestas más complejas y contextuales. La «Cadena de Pensamiento» guía al modelo a razonar sobre el tema antes de ofrecer una respuesta final.
Es importante resaltar que muchos de los LLMs modernos son autoregresivos, lo que implica que el formato de los prompts afecta la calidad de los resultados. La investigación en ingeniería de prompts sigue avanzando, desarrollando nuevas técnicas que subrayan la creciente complejidad y el potencial de estas herramientas.
Con la vertiginosa evolución de las técnicas de prompting, mantenerse actualizado es un desafío constante. Desde el auto-pregunta, donde el modelo se entrena para indagar sobre detalles específicos, hasta el prompting de rol, que pide al modelo que adopte personalidades específicas en sus respuestas, las posibilidades son vastas. La creatividad y la innovación en la investigación actual sugieren que apenas hemos comenzado a explorar el verdadero potencial de los LLMs y la interacción con ellos mediante prompts cuidadosamente elaborados.
