Prompting Recursivo

¿Qué es el prompting recursivo?

El prompting recursivo es una técnica utilizada en el campo de la inteligencia artificial, especialmente con grandes modelos de lenguaje (LLMs) como GPT-4 de OpenAI. Es un método para guiar a los modelos de IA a producir resultados de mayor calidad y precisión refinando iterativamente los prompts en función de las respuestas previas. En esencia, el prompting recursivo implica una interacción cíclica donde cada prompt y respuesta se construye sobre la anterior, mejorando la comprensión de la IA y llevando a un resultado deseado.

En su núcleo, el prompting recursivo aprovecha la capacidad del modelo de IA para procesar información secuencial y contexto. Mediante un diálogo de ida y vuelta, los usuarios pueden dirigir a la IA hacia respuestas más precisas, detalladas y relevantes. Esta técnica es especialmente útil cuando la respuesta inicial de la IA es insuficiente o carece de la profundidad deseada, permitiendo que los usuarios proporcionen información adicional, correcciones o enfoques específicos en los siguientes prompts.

¿Cómo funciona el prompting recursivo?

Pasos fundamentales

El prompting recursivo opera a través de una serie de pasos que involucran tanto al usuario humano como al modelo de IA:

1. Prompt inicial: El usuario proporciona un prompt inicial al modelo de IA, estableciendo el contexto y planteando una pregunta o solicitud abierta.
2. Respuesta de la IA: La IA genera una respuesta basada en la información proporcionada en el prompt inicial y en su base de conocimientos existente.
3. Retroalimentación del usuario: El usuario revisa la respuesta de la IA e identifica áreas que requieren refinamiento o expansión. Luego, proporciona un prompt de seguimiento que incluye comentarios, correcciones o instrucciones adicionales.
4. Respuesta refinada de la IA: La IA procesa el nuevo prompt, que incluye la retroalimentación del usuario, y genera una respuesta mejorada que aborda las inquietudes especificadas.
5. Iteración: Los pasos 3 y 4 se repiten según sea necesario, con cada iteración destinada a refinar aún más la salida de la IA hasta alcanzar el nivel deseado de precisión y completitud.

Construyendo sobre interacciones previas

Cada prompt en el proceso de prompting recursivo se construye sobre el contexto y el contenido de las interacciones anteriores. Este enfoque acumulativo permite que la IA ajuste sus respuestas en función de la guía continua del usuario. Al proporcionar retroalimentación iterativa, el usuario ayuda a la IA a superar malentendidos, corregir inexactitudes y profundizar en aspectos específicos del tema.

Aprovechando la comprensión contextual

El prompting recursivo aprovecha las habilidades de comprensión contextual de la IA. Los grandes modelos de lenguaje están entrenados con enormes cantidades de datos y pueden reconocer patrones y relaciones dentro del texto. Al participar en un diálogo recursivo, la IA puede refinar su comprensión de la intención del usuario, dando lugar a respuestas más relevantes y precisas.

¿Por qué es importante el prompting recursivo?

Mejora de la calidad de las respuestas

Uno de los principales beneficios del prompting recursivo es la mejora en la calidad de las respuestas de la IA. Las respuestas iniciales de los modelos de IA pueden ser a veces genéricas, incompletas o no estar completamente alineadas con las necesidades del usuario. El prompting recursivo permite a los usuarios guiar a la IA para que produzca respuestas más detalladas, precisas y personalizadas. Este proceso iterativo ayuda a:

• Aclarar ambigüedades: Abordar cualquier aspecto vago o poco claro en la respuesta de la IA.
• Corregir errores: Identificar y corregir inexactitudes o malentendidos.
• Ampliar detalles: Solicitar a la IA información más profunda sobre puntos específicos de interés.

Superando las limitaciones de la IA

Aunque los modelos de IA han avanzado significativamente, no son infalibles y pueden tener limitaciones para comprender completamente solicitudes complejas o matizadas. El prompting recursivo actúa como un mecanismo para que los usuarios compensen estas limitaciones mediante:

• Proporcionar guía: Dirigir a la IA hacia la interpretación correcta de la intención del usuario.
• Refinar la comprensión: Ayudar a la IA a ajustar su comprensión basándose en la retroalimentación iterativa.
• Mitigar sesgos: Abordar cualquier sesgo o contenido inapropiado en las respuestas de la IA.

Aumentando el control del usuario

El prompting recursivo otorga a los usuarios un mayor control sobre las respuestas de la IA. En lugar de depender de un solo prompt y respuesta, los usuarios pueden participar activamente en la construcción de la conversación. Este mayor control da como resultado respuestas más alineadas con los objetivos y requisitos del usuario.

Aprovechar al máximo los modelos de IA

Al utilizar el prompting recursivo, los usuarios pueden extraer más valor de los modelos de IA. El proceso de refinamiento iterativo permite que la IA aproveche su vasta base de conocimientos de manera más efectiva, produciendo resultados que podrían no ser posibles con un solo prompt.

Casos de uso y ejemplos

El prompting recursivo puede aplicarse en diversos dominios para mejorar el desempeño de los modelos de IA. A continuación se presentan algunos ejemplos prácticos que ilustran su aplicación.

Ejemplo 1: Refinar una receta

Escenario: Un usuario desea instrucciones detalladas sobre cómo preparar una omelette clásica.

Prompt inicial:

“Describe los pasos para cocinar una omelette.”

Respuesta de la IA:

1. Batir los huevos en un bol.
2. Calentar una sartén a fuego medio y añadir mantequilla.
3. Verter los huevos en la sartén.
4. Cocinar hasta que cuaje, luego doblar y servir.

Retroalimentación del usuario (Prompt de seguimiento):

“Por favor, proporciona pasos más detallados. Incluye las herramientas necesarias, ingredientes con cantidades y técnicas de cocción para hacer una excelente omelette.”

Respuesta refinada de la IA:

1. Ingredientes:
   • 3 huevos grandes
   • Sal y pimienta al gusto
   • 1 cucharada de mantequilla
   • Rellenos opcionales: queso rallado, jamón en cubos, verduras picadas
2. Utensilios:
   • Bol para mezclar
   • Batidor o tenedor
   • Sartén antiadherente (recomendada de 20 cm)
   • Espátula
3. Instrucciones:
   • a. Rompe los huevos en el bol para mezclar. Añade una pizca de sal y pimienta.
   • b. Bate los huevos con el batidor o tenedor hasta que las yemas y las claras estén completamente integradas y ligeramente espumosas.
   • c. Calienta la sartén antiadherente a fuego medio y añade la mantequilla. Permite que se derrita y cubra el fondo de forma uniforme.
   • d. Vierte los huevos batidos en la sartén, inclinándola para repartir la mezcla de manera uniforme.
   • e. Cuando los bordes empiecen a cuajar, usa la espátula para levantarlos suavemente, permitiendo que el huevo líquido fluya hacia abajo.
   • f. Si vas a añadir rellenos, espárcelos sobre una mitad de la omelette cuando los huevos estén casi cuajados pero todavía un poco húmedos por encima.
   • g. Una vez que la omelette esté lista y la base dorada, usa la espátula para doblarla por la mitad sobre los rellenos.
   • h. Desliza la omelette sobre un plato y sirve de inmediato.

Retroalimentación del usuario (Refinamiento adicional):

“¿Puedes incluir consejos para lograr una textura esponjosa y evitar que se sobrecocine?”

Respuesta de la IA aún más refinada:

• Consejos para una omelette esponjosa:
  • Bate los huevos hasta que se formen burbujas pequeñas; esto incorpora aire para una textura más ligera.
  • Cocina a fuego medio-bajo para asegurar una cocción suave.
  • Evita remover los huevos una vez estén en la sartén.
  • No sobrecargues de rellenos; demasiados pueden hacer que la omelette se hunda.
• Evitar la sobrecocción:
  • Retira la sartén del fuego justo antes de que los huevos estén completamente cuajados; el calor residual terminará de cocinarlos.
  • Observa el color; busca un amarillo pálido sin que se dore.

Este ejemplo demuestra cómo el prompting recursivo puede refinar la salida de la IA, resultando en un conjunto de instrucciones completo y detallado que satisface las necesidades del usuario.

Ejemplo 2: Reescribir comentarios groseros en respuestas amables

Escenario: Un moderador de comunidad necesita transformar comentarios groseros pero válidos en mensajes amables y respetuosos.

Comentario grosero inicial:

“No solo estás equivocado; es una tontería lo que dices.”

Prompt inicial:

“¿Puedes reformular este comentario para que sea más amable y cortés?: ‘No solo estás equivocado; es una tontería lo que dices.’”

Respuesta de la IA:

“Creo que podrías estar equivocado en tu comprensión.”

Retroalimentación del usuario (Prompt de seguimiento):

“Por favor, asegúrate de que el comentario reformulado mantenga el significado original y aborde el punto de desacuerdo de manera educada.”

Respuesta refinada de la IA:

“Creo que puede haber un error en tu razonamiento sobre este asunto.”

Retroalimentación del usuario (Refinamiento adicional):

“¿Puedes sugerir una información o corrección que ayude a aclarar el malentendido de manera respetuosa?”

Respuesta de la IA aún más refinada:

“Parece que puede haber un malentendido. Permíteme compartir información que podría aclarar este tema.”

Mediante el prompting recursivo, el usuario guía a la IA para que produzca una respuesta no solo amable, sino también constructiva, ayudando a mantener un ambiente positivo en la comunidad mientras se aborda el problema.

Ejemplo 3: Elaborar una respuesta compleja

Escenario: Un docente desea crear un plan de clase detallado sobre la fotosíntesis para estudiantes de secundaria.

Prompt inicial:

“Crea un plan de clase sobre fotosíntesis para estudiantes de biología de secundaria.”

Respuesta de la IA:

• Objetivo de la clase: Comprender el proceso de la fotosíntesis.
• Actividades:
  • Charla sobre fotosíntesis.
  • Mostrar diagramas.
  • Realizar un experimento de laboratorio.

Retroalimentación del usuario (Prompt de seguimiento):

“Por favor, amplía el plan de clase e incluye objetivos detallados, información de fondo, actividades paso a paso, preguntas de discusión y métodos de evaluación.”

Respuesta refinada de la IA:

• Título de la clase: Explorando la fotosíntesis en las plantas
• Duración de la clase: 2 periodos (90 minutos en total)
• Objetivos:
  • Los estudiantes explicarán el proceso de la fotosíntesis y su importancia para la vida vegetal.
  • Identificarán los reactivos y productos de la fotosíntesis.
  • Comprenderán el papel de la clorofila y los cloroplastos.
• Información de fondo:
  • La fotosíntesis es el proceso mediante el cual las plantas verdes convierten la energía de la luz en energía química.
  • La ecuación general: 6CO₂ + 6H₂O + energía lumínica → C₆H₁₂O₆ + 6O₂.
• Materiales necesarios:
  • Diagramas de células vegetales.
  • Materiales para el experimento de fotosíntesis (por ejemplo, plantas de Elodea, tubos de ensayo, fuentes de luz).
• Actividades:
  1. Charla introductoria (15 minutos):
     • Discutir la importancia de la fotosíntesis en el ecosistema.
     • Explicar los roles de la luz solar, el dióxido de carbono y el agua.
  2. Análisis interactivo de diagramas (10 minutos):
     • Examinar diagramas de cloroplastos y comentar su función.
  3. Experimento de laboratorio: Observación de la producción de oxígeno (40 minutos):
     • Los estudiantes montan un experimento colocando plantas de Elodea en agua bajo diferentes condiciones de luz.
     • Observar y medir la producción de burbujas de oxígeno.
  4. Análisis de datos y discusión (15 minutos):
     • Los estudiantes analizan los resultados y discuten cómo la intensidad de la luz afecta la fotosíntesis.
• Preguntas de discusión:
  • ¿Por qué es esencial la fotosíntesis para la vida en la Tierra?
  • ¿Cómo influyen los factores ambientales en la tasa de fotosíntesis?
• Métodos de evaluación:
  • Prueba sobre los componentes clave y los pasos de la fotosíntesis.
  • Informe de laboratorio resumiendo el experimento y los hallazgos.
• Tarea para casa:
  • Investigar el impacto de la fotosíntesis en los ciclos globales del carbono y redactar un ensayo de una página.

Retroalimentación del usuario (Refinamiento adicional):

“Incluye sugerencias de ayudas visuales o multimedia y adapta a estilos de aprendizaje diversos.”

Respuesta de la IA aún más refinada:

• Ayudas visuales:
  • Utilizar animaciones o videos que ilustren el proceso de fotosíntesis.
  • Proporcionar modelos 3D de cloroplastos para estudiantes kinestésicos.
• Instrucción diferenciada:
  • Discusiones grupales para estudiantes interpersonales.
  • Materiales de lectura para aprendices verbales-lingüísticos.
  • Actividades prácticas para aprendices kinestésicos.

Al utilizar prompting recursivo, el docente recibe un plan de clase completo y bien estructurado que se adapta a distintos estilos de aprendizaje y cubre a fondo el tema.

¿Cómo se utiliza el prompting recursivo en IA, automatización de IA y chatbots?

Mejorando las interacciones con chatbots

En el ámbito de la IA y los chatbots, el prompting recursivo desempeña un papel importante en la creación de interacciones más naturales y efectivas. Los chatbots a menudo deben manejar consultas complejas y proporcionar respuestas satisfactorias. El prompting recursivo permite a los desarrolladores diseñar bots que pueden:

• Aclarar la intención del usuario: Si la respuesta inicial del chatbot no es suficiente, puede hacer preguntas de seguimiento para entender mejor las necesidades del usuario.
• Brindar asistencia detallada: Refinando las respuestas de manera iterativa, los chatbots pueden ofrecer soporte más completo a los usuarios.
• Gestionar ambigüedades: El prompting recursivo permite que los chatbots detecten y resuelvan ambigüedades en las entradas del usuario a través de diálogos interactivos.

Automatización de IA y realización de tareas

En la automatización de IA, el prompting recursivo puede utilizarse para mejorar la ejecución de tareas por [agentes de IA. Por ejemplo:

• Resolución de problemas complejos: Los modelos de IA pueden abordar problemas complejos dividiéndolos en partes más pequeñas y manejables mediante prompting recursivo.
• Procesos de toma de decisiones: El prompting recursivo permite que la IA evalúe opciones de forma iterativa, refinando las elecciones en función de nueva información o criterios cambiantes.
• Recuperación y procesamiento de datos: Los sistemas de IA pueden usar prompting recursivo para obtener y procesar datos paso a paso, garantizando precisión y completitud.

Entrenamiento y ajuste fino de modelos de IA

El prompting recursivo también es valioso en el entrenamiento y ajuste fino de modelos de IA:

• Alineación del modelo: Ayuda a alinear las respuestas de la IA con los resultados deseados ajustando iterativamente los prompts durante el entrenamiento.
• Corrección de errores: Facilita la identificación y corrección de errores del modelo mediante bucles recursivos de retroalimentación.
• Adquisición de conocimiento: Mejora la capacidad del modelo para adquirir y aplicar conocimientos en situaciones sensibles al contexto.

Investigación sobre prompting recursivo

El prompting recursivo es un área de estudio interesante dentro de la inteligencia artificial, enfocándose especialmente en cómo los modelos de lenguaje pueden ser guiados para exhibir habilidades de razonamiento recursivo. A continuación se presentan artículos destacados que abordan diversos aspectos del prompting recursivo y sus implicaciones en sistemas de IA:

1. Large language models and (non-)linguistic recursion
   Autores: Maksymilian Dąbkowski, Gašper Beguš
   Este artículo explora la capacidad de los grandes modelos de lenguaje, en particular GPT-4, para mostrar comportamientos recursivos. Investiga tanto la recursión lingüística como la no lingüística mediante prompts diseñados. El estudio destaca la habilidad de GPT-4 para producir y analizar estructuras recursivas, sugiriendo una forma de conciencia metalingüística que refleja habilidades cognitivas humanas. Esta investigación es de las primeras en explorar la recursión en transformadores de muchos parámetros, ofreciendo perspectivas sobre las similitudes cognitivas entre la IA y el procesamiento del lenguaje humano. Leer más
2. Meta Prompting for AI Systems
   Autores: Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao
   Este estudio presenta Meta Prompting, un enfoque novedoso que redefine la forma en que los sistemas de IA utilizan modelos de lenguaje para resolver problemas. A diferencia de los métodos tradicionales, Meta Prompting aprovecha la teoría de tipos y categorías para enfatizar la estructura de la información. El artículo detalla cómo Meta Prompting puede descomponer problemas complejos en subproblemas más simples, mejorando la eficiencia y precisión del razonamiento en aplicaciones de IA. Además, permite que los modelos de IA generen prompts de manera recursiva, similar a la metaprogramación. El estudio muestra el éxito de la técnica en tareas como resolución de problemas matemáticos y juegos lógicos, demostrando su potencial transformador. Leer más
3. Maieutic Prompting: Logically Consistent Reasoning with Recursive Explanations
   Autores: Jaehun Jung, Lianhui Qin, Sean Welleck, Faeze Brahman, Chandra Bhagavatula, Ronan Le Bras, Yejin Choi
   El artículo presenta Maieutic Prompting, un método diseñado para mejorar la consistencia del razonamiento de los modelos de lenguaje. Al crear un árbol de explicaciones recursivas y enmarcar la inferencia como un problema de satisfacibilidad lógica, este enfoque aborda el ruido y la inconsistencia de las explicaciones generadas. Probado en benchmarks que exigen razonamiento complejo de sentido común, Maieutic Prompting supera a los métodos existentes hasta en un 20% en precisión. Este enfoque no supervisado enfatiza el potencial de las explicaciones recursivas para mejorar el razonamiento de la IA. Leer más