Inyección de Prompts
La inyección de prompts es la vulnerabilidad de seguridad #1 en LLM (OWASP LLM01) donde los atacantes incrustan instrucciones maliciosas en la entrada del usuar...
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AI Security
Prompt Injection
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El papel de un Prompt en los LLM
Los prompts juegan un papel crucial en la funcionalidad de los LLM. Actúan como el mecanismo principal a través del cual los usuarios interactúan con estos modelos. Al formular tus consultas o instrucciones de manera efectiva, puedes influir significativamente en la calidad y relevancia de las respuestas generadas por el LLM. Los buenos prompts son esenciales para aprovechar al máximo el potencial de los LLM, ya sea para aplicaciones empresariales, creación de contenido o fines de investigación.
¿Cómo se utiliza un Prompt en los LLM?
Los prompts se utilizan de varias maneras para guiar la salida de un LLM. Aquí tienes algunos enfoques comunes:
- Zero-Shot Prompting: Proporcionar al LLM una tarea sin ningún ejemplo. Por ejemplo, preguntar directamente: “Traduce ‘cheese’ al francés.”
- One-Shot Prompting: Dar un ejemplo para ilustrar la tarea. Por ejemplo: “Traduce inglés a francés: cheese => fromage. Ahora traduce ‘bread’.”
- Few-Shot Prompting: Ofrecer varios ejemplos para guiar al modelo. Por ejemplo: “Traduce inglés a francés: cheese => fromage, bread => pain. Ahora traduce ‘apple’.”
- Chain-of-Thought Prompting: Incluir pasos de razonamiento detallados en el prompt para ayudar al modelo a generar una respuesta reflexiva. Por ejemplo: “Si tienes 5 manzanas y compras 3 más, ¿cuántas manzanas tienes? Primero, tienes 5 manzanas. Luego, sumas 3 más, lo que te da un total de 8 manzanas.”
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Cómo crear Prompts Efectivos en los LLM
Crear prompts efectivos implica claridad y especificidad. Aquí tienes algunos consejos:
- Claridad: Usa un lenguaje sencillo y no ambiguo. Evita la jerga y el vocabulario complejo. Por ejemplo, en lugar de preguntar, “¿Quién ganó las elecciones?”, especifica, “¿Qué partido ganó las elecciones generales de 2023 en Paraguay?”
- Especificidad: Proporciona el contexto necesario. En vez de pedir, “Genera una lista de títulos para mi autobiografía”, sé específico: “Genera una lista de diez títulos para mi autobiografía. El libro trata sobre mi viaje como aventurero que ha llevado una vida poco convencional, conociendo muchas personalidades diferentes y finalmente encontrando la paz en la jardinería.”
- Instrucciones Positivas: Formula tus indicaciones de manera positiva. En lugar de decir, “No hagas los títulos demasiado largos”, especifica, “Cada título debe tener entre dos y cinco palabras.”
Técnicas Avanzadas de Prompting
Few-Shot y Chain-of-Thought Prompting
Los investigadores han descubierto que proporcionar ejemplos (few-shot prompting) o incluir pasos de razonamiento detallados (chain-of-thought prompting) puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo. Por ejemplo:
- Few-Shot Prompting: “Traduce inglés a francés: cheese => fromage, bread => pain. Ahora traduce ‘apple’.”
- Chain-of-Thought Prompting: “Roger tiene 5 pelotas de tenis. Compra 6 más. ¿Cuántas pelotas de tenis tiene en total? Primero, Roger tiene 5 pelotas de tenis. Luego, compra 6 más, lo que significa que ahora tiene 11 pelotas de tenis.”
Prompting Estructurado
Estructurar tu prompt de manera significativa puede guiar al LLM para generar respuestas más precisas y relevantes. Por ejemplo, si la tarea es atención al cliente, podrías comenzar con un mensaje de sistema: “Eres un agente de IA amigable que puede proporcionar asistencia al cliente respecto a su pedido reciente.”
