Table of Contents
Introducción
La ingeniería de instrucciones es un aspecto vital para aprovechar todo el potencial de los modelos lingüísticos de IA. Afinando y optimizando las instrucciones que se dan a estos modelos, podemos obtener respuestas más precisas y relevantes desde el punto de vista contextual. En este artículo, exploramos los principios y técnicas de la ingeniería de instrucciones, junto con sus limitaciones y aplicaciones potenciales.
Principios de ingeniería de intrucciones
1. Escribir instrucciones claras y específicas: El éxito de la ingeniería de instrucciones empieza por proporcionar instrucciones claras y sin ambigüedades. Claro no significa necesariamente una descripción corta. Ser específico sobre el resultado deseado ayuda al modelo a entender la tarea con mayor precisión. Por ejemplo, dígale al LLA que sea un experto en el campo que le está pidiendo.
2. Utilizar delimitadores y formatos estructurados: El uso de delimitadores, como las comillas triples, puede evitar las inyecciones de información, garantizando que el modelo de IA se centre únicamente en la tarea prevista. Los formatos estructurados para la respuesta, como JSON o XML, ayudan a guiar el modelo con eficacia.
3. Técnicas de inferencia de un solo disparo o de pocos disparos: La utilización de técnicas de inferencia de una sola vez o de pocas veces permite a los modelos de IA aprender a partir de un número limitado de ejemplos, lo que les hace más versátiles a la hora de generar respuestas pertinentes. La idea es dar ejemplos de éxito en la realización de tareas y, a continuación, pedir al modelo que realice la tarea.
- Inferencia cero: no hay ejemplo; pedimos una respuesta directamente
- Inferencia única: mostramos a la AI un ejemplo de cómo se debe responder.
4. Deje tiempo para la deliberación del modelo: Concede al modelo el tiempo necesario para contemplar detenidamente la tarea que tiene entre manos.
- Táctica 1: Especificar los pasos de la tarea: Describe claramente los pasos necesarios para llevar a cabo la tarea, proporcionando al modelo una guía estructurada.
- Táctica 2: Fomentar la resolución independiente de problemas: Indica al modelo que deduzca de forma independiente una solución antes de llegar a una conclusión precipitada. Esta técnica se denomina estimulación de la cadena de pensamiento con pasos de razonamiento.
- Presenta un problema: Comienza presentando un problema o una pregunta concretos.
- Solicitar cálculo inicial del modelo: Pide a la IA que realice un cálculo inicial o un paso de razonamiento.
- Compara las respuestas del usuario y del modelo: Por último, evalúa la respuesta del usuario comparándola con la salida inicial de la IA para determinar si es correcta.
Este planteamiento garantiza una resolución exhaustiva de los problemas y mejora el rendimiento del modelo.
5. Resolución de problemas mediante el desarrollo iterativo de instrucciones: Mediante el análisis de las respuestas del modelo y el perfeccionamiento iterativo de las instrucciones, podemos obtener más resultados deseados de forma eficaz.
Limitaciones y soluciones del modelo
1. Alucinaciones y declaraciones verosímiles pero falsas: A veces, los modelos de IA generan respuestas que suenan plausibles pero que son incorrectas. Para hacer frente a esto, primero debe proporcionarse información relevante y las respuestas deben basarse en esta información.
2. Manejo de información obsoleta: Los sistemas están formados hasta una fecha concreta, por lo que la información sobre fechas o personas puede no ser exacta.
3. Operaciones matemáticas complejas: Los modelos de IA pueden proporcionar resultados aproximados cuando se les pide que realicen cálculos complejos. Proporcionar instrucciones específicas para realizar operaciones matemáticas precisas puede mitigar este problema.
4. Utilizar el parámetro de temperatura para obtener resultados controlados: Ajustando el parámetro de temperatura, podemos influir en el nivel de aleatoriedad de la salida del modelo, produciendo respuestas más centradas o más creativas.
Aplicaciones de ingeniería de intrucciones
1. Resumir textos: Al instruir a los modelos de IA para que generen resúmenes concisos de los textos, podemos extraer eficazmente información importante de documentos extensos.
2. Inferir sentimientos y emociones: La ingeniería de instrucciones permite a los modelos de IA identificar con precisión los sentimientos y emociones expresados en los textos.
3. Transformación de formatos de texto: Los modelos de IA pueden traducir, cambiar tonos y convertir formatos de texto, facilitando aplicaciones versátiles.
4. Ampliar el contenido del texto: Los modelos de IA pueden recibir instrucciones para ampliar temas específicos o historias completas basándose en el contexto proporcionado.
Salidas seguras y fiables
1. Moderación y comprobación de contenidos nocivos: Las respuestas del modelo de IA deben ser revisadas en busca de contenido potencialmente dañino para garantizar un uso responsable y ético.
2. Comprobación de hechos y garantía de exactitud: La comprobación de las respuestas generadas por IA con información objetiva evita la difusión de datos falsos o engañosos.
3. Evaluación de las respuestas del modelo mediante rúbricas y comentarios de expertos: El uso de rúbricas y retroalimentación de expertos permite al modelo aprender y mejorar sus respuestas continuamente.
Conclusión
La ingeniería de instrucciones eficaz es una herramienta poderosa que libera el verdadero potencial de los modelos lingüísticos de la IA. Siguiendo los principios y técnicas descritos en este artículo, podemos aprovechar las capacidades de la IA de forma responsable y lograr resultados más precisos y contextualmente relevantes. El aprendizaje y la mejora continuos de la ingeniería de instrucciones determinarán sin duda el futuro de la tecnología de IA y sus aplicaciones en diversos ámbitos.
