Prompt

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:

1. Zero-Shot Prompting: Proporcionar al LLM una tarea sin ningún ejemplo. Por ejemplo, preguntar directamente: “Traduce ‘cheese’ al francés.”
2. One-Shot Prompting: Dar un ejemplo para ilustrar la tarea. Por ejemplo: “Traduce inglés a francés: cheese => fromage. Ahora traduce ‘bread’.”
3. Few-Shot Prompting: Ofrecer varios ejemplos para guiar al modelo. Por ejemplo: “Traduce inglés a francés: cheese => fromage, bread => pain. Ahora traduce ‘apple’.”
4. 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.”

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.”