Tal como lo comentamos hace un tiempo, la Inteligencia Artificial Generativa está revolucionando el futuro. Modelos avanzados de lenguaje (LLM) como GPT-4, Gemini y LLaMA han demostrado un enorme potencial en diversas áreas. Sin embargo, la calidad de las respuestas que estos modelos generan depende en gran medida de la forma en que se logre escribir prompts y formular las instrucciones.

Aquí es donde entra en juego el Prompt Engineering (Ingeniería de Prompts), una disciplina que busca mejorar la interacción con los LLM a través de instrucciones bien estructuradas.

Ya te hemos contado del potencial que tiene la Inteligencia Artificial para transformar la educación superior, y como nos mantenemos dando seguimiento a toda esta ola de avances tecnológicos, queremos proporcionar más información de valor, que permita interactuar mejor con estos modelos de Inteligencia Artificial.

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¿Qué es Prompt?

Un prompt es la instrucción o entrada de texto que se le da a un modelo de Inteligencia Artificial para que genere una respuesta. Puede ser una pregunta, una orden o un conjunto de instrucciones que guían a la IA en la generación de contenido relevante.

¿Qué es el Prompt Engineering?

Se trata del proceso de diseñar instrucciones precisas para que los modelos de inteligencia artificial generen respuestas más relevantes, coherentes y útiles.

Diversos factores influyen en la eficacia de un buen prompt, como los datos de entrenamiento, la estructura del texto y el contexto proporcionado. Escribir prompts de manera adecuada es clave! Líderes en inteligencia artificial han desarrollado investigaciones para optimizar la escritura de prompts.

Algunas Investigaciones

• Google: Publicó un whitepaper en Kaggle donde enfatiza la importancia de los factores que influyen en la calidad de un prompt, la elección de palabras y la estructura del mensaje.
• OpenAI: Destaca la importancia de escribir instrucciones claras, proporcionar ejemplos, dividir tareas complejas en subtareas y permitir que el modelo razone antes de generar una respuesta.
• Meta: Introdujo el concepto de meta-prompting, una técnica que transforma un modelo en un “gestor” capaz de dividir tareas complejas en subtareas manejables.
• Por otro lado, a nivel académico, investigaciones como “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models” publicada en 2022, muestran que estructurar las instrucciones para que el modelo realice un razonamiento paso a paso mejora significativamente su precisión.

Cómo escribir Prompts efectivos

Unido a otros consejos que hemos ofrecido, enumeramos diversas estrategias para mejorar la calidad de los prompts. Estas son algunas de las mejores prácticas recomendadas por expertos:

1. Asigna un rol

Pedirle al modelo que adopte un rol específico mejora la precisión de las respuestas.

Ejemplo incorrecto: “Explica qué es la IA.”

Ejemplo correcto: “Actúa como un profesor universitario y explica qué es la inteligencia artificial con un ejemplo aplicado a la educación.”

2. Especificidad y claridad

Un prompt efectivo debe ser claro y evitar ambigüedades.

Ejemplo incorrecto: “Dame información sobre energías renovables.”

Ejemplo correcto: “Describe tres tipos de energías renovables y sus ventajas en términos de sostenibilidad ambiental.”

3. Proporcionar contexto adecuado

Si el modelo no cuenta con suficiente información, sus respuestas pueden ser imprecisas o demasiado genéricas.

Ejemplo incorrecto: “Dame ideas para una clase.”

Ejemplo correcto: “Soy profesor de secundaria y necesito cinco ideas innovadoras para una clase sobre inteligencia artificial. Incluye ejemplos de actividades prácticas.”

4. Dividir tareas complejas en pasos

Los modelos de inteligencia artificial funcionan mejor cuando las instrucciones están estructuradas en pasos lógicos.

Ejemplo: “Explica cómo crear un negocio digital en cinco pasos detallados.”

5. Incluir ejemplos específicos

Los ejemplos ayudan al modelo a comprender mejor el contexto de la solicitud y ajustar su respuesta de manera más precisa.

6. Itera con los resultados

Es necesario revisar el resultado y volver a consultarle si es necesario, mejorando en cada iteración el prompt.

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Este es un prompt bien estructurado

Tenemos un buen prompt que solicita al modelo de IA la redacción de un objetivo general para una tesis sobre el impacto del cambio climático en la biodiversidad del cantón de Palmares.

“Actúa como un experto en metodología de la investigación y redacta un objetivo general para una tesis sobre el impacto del cambio climático en la biodiversidad del cantón de Palmares. El objetivo debe cumplir con las mejores prácticas metodológicas, respondiendo a tres preguntas clave: ¿Qué se va a hacer?, ¿Cómo se va a hacer? y ¿Para qué se va a hacer?

El objetivo debe iniciar con un verbo en infinitivo que denote acción, ser claro y específico, evitar términos ambiguos o subjetivos y definir con precisión la población o fenómeno de estudio.

Te aporto un ejemplo de un objetivo bien redactado, para que sirva de referencia:

“Analizar el uso del teléfono celular en la población de adultos mayores del cantón de San Ramón, mediante un estudio descriptivo basado en encuestas y entrevistas, con el propósito de identificar las principales barreras y oportunidades en la adopción de tecnologías digitales por este grupo etario.”

Utiliza este ejemplo como referencia y redacta un objetivo para la temática solicitada.

Si requieres alguna información adicional pregúntamela antes de redactar”

Este prompt está bien estructurado porque:

1. Asigna un rol al modelo (“Actúa como un experto en metodología de la investigación“).
2. Define claramente la tarea (“Redacta un objetivo general para una tesis sobre el impacto del cambio climático en la biodiversidad“).
3. Especifica criterios de calidad (“El objetivo debe responder a ¿Qué?, ¿Cómo? y ¿Para qué?“).
4. Incluye un ejemplo concreto para guiar al modelo en la redacción.

Siguiendo esta estructura, se obtienen respuestas más precisas y alineadas con los estándares académicos.

Con todo esto claro, podemos asegurar que el Prompt Engineering es una habilidad esencial para mejorar la interacción con los modelos de inteligencia artificial. La forma en que se estructuran las instrucciones influye directamente en la calidad de las respuestas obtenidas.

Comprender cómo escribir prompts de forma efectiva es clave para aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial generativa. La combinación de claridad, contexto, estructura y ejemplos específicos permite obtener resultados mucho más precisos y relevantes.

Autor: Ing. Oscar Pacheco Vásquez