¿Cuáles son los aspectos básicos de realizar pedidos?

Un pedido es la entrada o comando que se da a un sistema de IA que le indica que realice una tarea específica o que genere una respuesta.

Uno de los tipos más simples de pedidos es una pregunta básica con una respuesta correcta singular, como:

Pedido: ¿Cuál es la selva más grande del mundo?

Resultado: La selva más grande del mundo es la selva amazónica.

Un pedido un poco más complejo podría implicar pedirle a la IA:

Pedido: Por favor, crea una lista de las tres selvas más grandes, por orden de superficie.

Resultado:

1. Selva amazónica - América del Sur
2. Bosque boreal o Taiga - América del Norte, Europa y Asia
3. La selva tropical del Congo - África Central

Los pedidos dictan la calidad de los resultados específicos de los sistemas de IA generativa. Crear pedidos sólidos que produzcan resultados relevantes y utilizables es la clave para usar correctamente la IA generativa. Los sistemas de IA generativa se basan en refinar técnicas de ingeniería de pedidos para aprender de diversos datos, minimizar los sesgos, reducir la confusión y producir respuestas precisas.

Los ingenieros de pedidos elaboran consultas que ayudan a los sistemas de IA a captar el lenguaje, matiz e intención detrás de un pedido. Un pedido minucioso y bien elaborado influye significativamente en la calidad del contenido generado por la IA, ya sea imágenes, código, resúmenes de datos o texto.

Los pedidos efectivos cierran la brecha entre las consultas sin procesar y las respuestas de IA significativas. Los ingenieros de pedidos ajustan para mejorar la calidad y relevancia de los resultados del modelo, abordando necesidades específicas y generales. Este proceso reduce la necesidad de revisión manual y edición posterior de la generación, ahorrando tiempo y esfuerzo para lograr los resultados deseados.

Ejemplos de ingeniería de pedidos

Los usuarios interactúan con modelos de IA generativa mediante pedidos de texto. Los modelos predicen la siguiente serie de palabras basadas en el texto anterior. Usted pregunta “¿Qué es lo primero en lo que piensas cuando digo <pedido>?” Por ejemplo, hacer un pedido con las palabras iniciales de una referencia o frase conocida permite que el modelo continúe con precisión el texto:

Pedido: La hierba es

Resultado: verde.

Los pedidos más complejos funcionan de la misma manera, ya que el modelo responde con su idea de la respuesta más probable. Las técnicas de ingeniería de pedidos ayudan al sistema de IA a comprender mejor las solicitudes e instrucciones, mejorando la calidad de los resultados modelo.

¿Cuáles son algunos métodos básicos de realizar pedidos?

Pedidos zero-shot

Esto implica dar al modelo una tarea directa sin brindar ningún ejemplo o contexto. Existen varias formas de usar este método:

• Pregunta: requiere una respuesta específica y es útil para obtener respuestas sencillas y objetivas. Ejemplo: ¿Cuáles son las principales causas del cambio climático?
• Instrucción: dirige la IA para realizar una tarea en particular o brindar información en un formato específico. Es eficaz para generar respuestas estructuradas o completar tareas definidas. Ejemplo: Enumera los cinco impactos más significativos del cambio climático en el medio ambiente y brinda una breve explicación de cada uno.

El éxito de los pedidos zero-shot depende de las tareas específicas para las que se ha entrenado el modelo a realizar bien, además de la complejidad de la tarea indicada.

Considere este ejemplo: Explica cómo la deforestación contribuye al cambio climático.

Es posible que la respuesta generada sea de alrededor de 2.000 palabras, —demasiado larga y amplia para ser útil si solo necesita una sola frase—. Si ese es el caso, es hora de refinar el enfoque con indicaciones one-shot o few-shot:

Pedidos one-shot

Brindan un único ejemplo para ilustrar el formato o estilo de respuesta deseado, lo que ayuda a guiar el modelo de manera más eficiente que los pedidos zero-shot. Ejemplo:

Por ejemplo: quemar combustibles fósiles libera dióxido de carbono, que atrapa el calor en la atmósfera, lo que conduce al calentamiento global.

Ahora, explica cómo la agricultura industrial contribuye al cambio climático.

Pedidos few-shot

Este enfoque ofrece varios ejemplos al modelo, mejorando su comprensión de la tarea y el resultado previsto. Es especialmente útil para consultas más complejas o para generar respuestas matizadas. Ejemplo:

Ejemplos:

• La combustión de combustibles fósiles en vehículos libera gases de efecto invernadero, aumentando las temperaturas atmosféricas.
• La deforestación reduce el número de árboles que pueden absorber dióxido de carbono, intensificando el calentamiento global.
• La agricultura industrial produce metano a partir de la ganadería, contribuyendo al efecto invernadero.

Ahora, describe cómo afecta la urbanización al cambio climático.

Técnicas de ingeniería de pedidos

Las técnicas avanzadas de pedidos ayudan a las herramientas de IA generativa a abordar tareas complejas con más éxito. Los ingenieros de pedidos emplean las siguientes técnicas por velocidad y eficiencia:

• Contextualización: brindar información de trasfondo dentro del pedido para ayudar al modelo a comprender mejor el tema. Ejemplo: Dado que la temperatura global ha aumentado en 1,2 grados centígrados desde tiempos preindustriales, analiza los posibles impactos en las capas de hielo polares.
• Asignación de roles: indicar al modelo que responda como un tipo específico de experto o en un estilo particular. Ejemplo: Como científico ambiental, explica la relación entre las emisiones de gases de efecto invernadero y el cambio climático.
• Inyección de pedidos: insertar instrucciones específicas que influyen en el modelo produce los resultados deseados desde un punto de vista específico, mientras se mantiene la relevancia y precisión. Ejemplo: Explica las causas del cambio climático. Además, recuerda al lector que debe reducir su huella de carbono mediante el uso de fuentes de energía renovables.
• Pedidos secuenciales: desglosar consultas complejas en partes más pequeñas y manejables para garantizar claridad y profundidad. Ejemplo: En primer lugar, describe las principales fuentes de emisiones de metano. Luego, explica cómo estas fuentes contribuyen al cambio climático.
• Pedidos comparativos: pedir al modelo que compare y contraste diferentes aspectos de un tema para brindar una perspectiva equilibrada en la respuesta. Ejemplo: Compara el impacto de la adopción de energía renovable en la reducción de las huellas de carbono en los países desarrollados versus los países en desarrollo.
• Escenarios hipotéticos: usar escenarios hipotéticos para explorar posibles resultados o consecuencias. Ejemplo: ¿Qué pasaría si todos los países adoptaran políticas neutrales en materia de emisiones de carbono para 2030? ¿Cómo afectaría esto a las tendencias de temperatura mundial?
• Incorporación de feedback: brindar comentarios sobre respuestas anteriores para refinar y mejorar los resultados de modelos subsiguientes. Ejemplo: Antes mencionaste que la deforestación es un importante contribuyente al cambio climático. ¿Puedes profundizar en las prácticas específicas de deforestación que tengan el mayor impacto?
• Pedidos de cadena de pensamiento: animar al sistema de IA a articular su proceso de razonamiento paso a paso. Ejemplo: Explica cómo las actividades industriales contribuyen al cambio climático. Comienza con la extracción de materias primas, luego analiza el proceso de fabricación y, por último, las emisiones de los productos terminados.
• Autoconsistencia: generar varias respuestas al mismo pedido y elegir la más consistente. Ejemplo: ¿Cuáles son las principales causas del calentamiento global? Brinda tres respuestas diferentes y luego identifica los factores comunes entre ellas.
• Árbol de pensamientos: explorar diferentes líneas de razonamiento o soluciones a un problema. Ejemplo: Considera tres estrategias para reducir las emisiones de carbono: energía renovable, captura de carbono y reforestación. Analiza las ventajas y desventajas de cada enfoque.
• Generación aumentada por recuperación: mejorar las respuestas con información recuperada de bases de datos o documentos externos. Ejemplo: Sobre la base del último informe del Intergovernmental Panel on Climate Change, resume los impactos proyectados del cambio climático en el nivel global del mar.
• Razonamiento automático y uso de herramientas: indicar al sistema de IA que use herramientas externas o conjuntos de datos para admitir sus respuestas. Ejemplo: Usa los datos climáticos de la National Oceanic and Atmospheric Administration para analizar la tendencia en las temperaturas globales en los últimos 50 años y explicar los hallazgos.
• Pedido de gráficos: usar datos estructurados en forma de gráficos o redes para informar las respuestas. Ejemplo: Dado le gráfico de emisiones globales de carbono por sector, analiza qué sectores necesitan las reformas más urgentes para lograr los objetivos climáticos.
• Pedido de cadena de pensamiento multimodal: integrar múltiples tipos de datos como texto, imágenes y gráficos en un pedido para mejorar el razonamiento del modelo. Ejemplo: Analiza el gráfico brindado que muestra los niveles de CO2 durante el siglo pasado y explica cómo estos cambios se correlacionan con las tendencias de temperatura global que se muestran en la fotografía.

El hacer pedidos es algo así como un arte (dentro de una disciplina técnica) que se refina y mejora con el tiempo con experimentación y experiencia. Considere estas tácticas para obtener los mejores resultados:

• Brinde instrucciones específicas. No deje lugar a interpretaciones erróneas ni limite el abanico de posibilidades operativas.
• Pinte un cuadro con palabras. Use comparaciones relacionables.
• Refuerce el mensaje. Puede haber ocasiones en las que el modelo necesite instrucciones repetidas. brinde dirección al principio y al final de un pedido.
• Ordene el pedido de forma lógica. El orden de la información influye en los resultados. Colocar instrucciones al principio de un pedido, como instruir al modelo a "resumir lo siguiente" puede producir resultados diferentes a colocar la instrucción al final y solicitar el modelo “resumir lo anterior”. El orden de los ejemplos dados también puede afectar a los resultados, ya que existe sesgo de recencia en los modelos.
• Brinde una opción de apoyo para el modelo. Si tiene dificultades para lograr una tarea asignada, sugiera una ruta alternativa. Por ejemplo, al presentar una consulta sobre texto, incluir algo así como "responde con 'no hay respuesta' cuando no exista una respuesta" podría evitar que el modelo genere respuestas incorrectas.

Beneficios de la ingeniería de pedidos

Una de las principales ventajas de la ingeniería de pedidos es la revisión y esfuerzo mínimos necesarios después de generar resultados. Los resultados impulsados por IA pueden variar en calidad, a menudo necesitando revisión y reelaboración por parte de expertos. Sin embargo, los pedidos bien escritos ayudan a garantizar que el resultado de la IA refleje la intención original, reduciendo el extenso trabajo posterior al procesamiento.

Otros beneficios notables de la ingeniería de pedidos incluyen:

• Eficiencia en interacciones de IA a largo plazo, a medida que la IA evoluciona a través del uso continuo
• Uso innovador de IA que va más allá de su diseño y propósito originales
• Prepararse para el futuro a medida que los sistemas de IA aumentan en tamaño y complejidad

Beneficios de negocio de la ingeniería de pedidos

La ingeniería de pedidos también aporta beneficios a las operaciones de negocio diarias, como:

• Mejor toma de decisiones gracias a información estratégica potenciada por IA que impulsa el crecimiento estratégico del negocio
• Experiencias del cliente personalizadas a través de respuestas a medida e interacciones fluidas
• Asignación de recursos optimizada para ahorrar recursos computacionales y reducir costos
• Mayor adaptabilidad a los requisitos específicos de la industria, maximizando el valor de implementar IA
• Prácticas de IA ética que abordan el sesgo y ayudan a garantizar la equidad dentro de los sistemas de IA generativa, promoviendo inclusividad y resultados más equitativos en el negocio y la sociedad

¿Cómo mejora la ingeniería de pedidos los sistemas de IA generativa?

La ingeniería de pedidos efectiva hace que los sistemas de IA generativa sean más inteligentes combinando conocimiento técnico con una comprensión profunda del lenguaje natural, vocabulario y contexto para obtener resultados utilizables que requieren revisiones mínimas.

Los modelos básicos que potencian la IA generativa son modelos de lenguaje grandes (LLM) construidos sobre arquitecturas de transformador, modelos de aprendizaje profundo que procesan datos de entrada a la vez en lugar de en secuencia. Esto los hace especialmente útiles para tareas como traducción de idiomas y generación de textos. Los LLM contienen toda la información que necesita el sistema de IA.

Los modelos de IA generativa usan arquitecturas de transformador para comprender las complejidades del lenguaje y procesar grandes cantidades de datos a través de redes neuronales. La ingeniería de pedidos de IA da forma al resultado del modelo, garantizando que el sistema de IA responda de forma significativa y coherente.

Existen varias tácticas que toman los modelos para generar respuestas efectivas:

• Tokenización: dividir el texto en partes más pequeñas para facilitar el análisis, ayudando a las máquinas a comprender mejor el lenguaje humano
• Ajuste de parámetros de modelo: mantener iguales los parámetros de un modelo preentrenado para reducir la carga de cálculo
• Muestreo top-k: restringir la elección de la siguiente palabra del resultado a solo las opciones más probables basadas en la probabilidad proyectada, lo que ayuda a mantener el contexto y coherencia de la respuesta

Los modelos de IA generativa pueden producir respuestas complejas gracias al procesamiento del lenguaje natural (NLP). NLP es un campo de IA enfocado en la interacción entre computadoras y humanos a través del lenguaje natural que permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano.

Las preparaciones de ciencia de datos, arquitecturas de transformador y los algoritmos de machine learning permiten que estos modelos comprendan el lenguaje y usen conjuntos de datos masivos para crear texto o imágenes. Los modelos de texto a imagen usan LLM junto con difusión estable, que crea imágenes a partir de descripciones de texto.

Casos de uso de ingeniería de pedidos

Mayor accesibilidad a la IA generativa permite a las empresas explorar la resolución de problemas del mundo real mediante ingeniería de pedidos:

Cuidado de la salud

Los ingenieros de pedidos desempeñan un papel crucial a la hora de instruir a los sistemas de IA para que resuman los datos médicos y desarrollen planes de tratamiento. Los pedidos efectivos permiten que los modelos de IA procesen los datos de los pacientes con precisión, lo que lleva a recomendaciones clínicas esclarecedoras y precisas.

Marketing

La ingeniería de pedidos ayuda a acelerar la creación de contenido, reduciendo el costo y el tiempo de producción. También ayuda a generar ideas, personalizar y redactar todo tipo de entregas.

Codificación de software

Los copilots aprovechan la fuerza de la ingeniería de pedidos para escribir código con mayor velocidad al brindar sugerencias en punto para las líneas de codificación subsiguientes, optimizando la dinámica del desarrollo de software.

Ciberseguridad

Los científicos de datos y los expertos de campo usan la IA para imitar ciberataques y hacer planes defensivos más sólidos. Crear pedidos para modelos de IA puede ayudar a encontrar debilidades en el software.

Ingeniería de software

Los ingenieros de pedidos pueden generar fragmentos de código de forma eficiente y simplificar otras tareas complicadas con sistemas de IA generativa entrenados en varios lenguajes de programación. Con pedidos específicos, los desarrolladores automatizan la codificación y depuración de errores, diseñan integraciones de API para reducir las tareas manuales y crean flujos de trabajo basados en API para controlar pipelines de datos y asignar mejor los recursos.

Chatbots

Los desarrolladores de chatbots elaboran pedidos eficaces para garantizar que los sistemas de IA comprendan las consultas de los usuarios y brinden respuestas significativas y contextualmente relevantes en tiempo real.

¿Qué habilidades necesita un ingeniero de pedidos?

Los ingenieros de pedidos están actualmente en demanda en las grandes empresas de tecnología para:

• Crear nuevo contenido
• Abordar consultas complejas
• Garantizar que las peticiones capturen información relevante
• Ajustar los pedidos para una mayor precisión
• Mejorar las tareas de traducción automática y procesamiento de lenguaje natural
• Evaluar la calidad del resultado generado y refinar los pedidos según corresponda

Habilidades que necesitan los ingenieros para tener éxito incluyen:

• Comprensión de cómo funcionan los LLM
• Comunicación sólida para explicar conceptos técnicos de manera eficaz
• Competencia en programación, especialmente Python
• Conocimiento sólido de estructuras de datos y algoritmos

Una habilidad central es el dominio del idioma inglés, el idioma principal para la formación de modelos de IA generativa. Los ingenieros de pedidos profundizan en el vocabulario, matices, fraseo, contexto y lingüística para diseñar pedidos que guíen con precisión las respuestas de la IA. Ya sea instruyendo al modelo para generar código, comprender la historia del arte para la creación de imágenes, o adaptarse a varios estilos narrativos para las tareas del lenguaje, los ingenieros de pedidos adaptan sus pedidos meticulosamente para lograr los resultados deseados.

Preguntas frecuentes

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales modelos computacionales con nodos agrupados juntos como las neuronas en un cerebro biológico. Permiten el procesamiento de señales rápido y paralelo y mejorar el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo.

¿Qué es contenido principal?

El contenido principal constituye la base de cualquier interacción, comunicación o acción que el modelo de IA generativa lleva a cabo o propone. Los ingenieros de pedidos brindan estos datos brutos y el modelo los recopila, analiza y procesa para varias aplicaciones.