Introducción a la ingeniería rápida.
¿Qué es la ingeniería rápida?
EL Ingeniería rápida Es un campo emergente que se centra en optimizar las indicaciones o comandos que damos a los sistemas de inteligencia artificial (IA), en particular aquellos basados en lenguaje natural, como los generadores de texto. Es una disciplina particularmente importante con la llegada de modelos de procesamiento del lenguaje como GPT-4 de AbiertoAI. La idea es aprender a “hablar” eficazmente con estas IA para mejorar la calidad y relevancia de las respuestas obtenidas.
¿Por qué es importante la ingeniería rápida?
El rol de Ingeniería rápida Es crucial porque la forma en que formulas un comando a una IA puede variar mucho los resultados. Por ejemplo, las indicaciones mal diseñadas podrían producir respuestas inexactas o fuera de tema, mientras que las indicaciones bien diseñadas pueden mejorar la precisión y relevancia de la información generada. Los expertos en ingeniería de Prompt trabajan para refinar la redacción de las preguntas para obtener resultados precisos y útiles.
Cómo funciona la ingeniería rápida
El proceso de ingeniería de indicaciones implica una comprensión profunda de cómo funcionan los modelos de IA, como las redes neuronales, y el uso de esa comprensión para crear indicaciones que aprovechen las capacidades de la IA mientras solucionan sus limitaciones. Esto puede requerir algo de creatividad, mucha experimentación y un análisis cuidadoso de los resultados para refinar las indicaciones de forma iterativa.
El arte de Ingeniería rápida representa una habilidad esencial para cualquiera que busque interactuar de manera efectiva con los sistemas de inteligencia artificial más avanzados. Comprender y aplicar los principios de la ingeniería rápida puede mejorar en gran medida la calidad y eficacia de nuestro compromiso con las tecnologías basadas en IA.
Buenas prácticas y técnica en Ingeniería Rápida.
El arte de la ingeniería rápida para IA generadoras de imágenes y contenido, como OpenAI y MidJourney, requiere una combinación de técnicas y mejores prácticas para lograr resultados de calidad. Estas son algunas de estas mejores prácticas y técnicas:
- Usando ejemplos: La incorporación de solicitudes y respuestas de muestra en sus indicaciones puede condicionar el modelo para que responda de la manera deseada, utilizando técnicas de aprendizaje de una o pocas tomas para mejorar la precisión de la respuesta del modelo.
- Presta atención a las pistas: Incluir sugerencias en su mensaje puede guiar al modelo para generar resultados alineados con sus intenciones. Esto puede resultar particularmente útil para dirigir el modelo hacia la respuesta deseada.
- Pruebe diferentes arreglos: El orden en el que se presenta la información en el mensaje puede influir en el resultado del modelo. Es útil experimentar con diferentes disposiciones de instrucciones, contenido principal, ejemplos y pistas.
- Proporcionar «salida» al modelo: A veces, el modelo puede tener dificultades para completar una tarea con precisión. Para mitigar esto, proporcione rutas o instrucciones alternativas para que el modelo las siga si no puede encontrar una respuesta satisfactoria.
- Mira la longitud: Las indicaciones pueden estar sujetas a límites de caracteres. Las indicaciones que son demasiado largas pueden resultar difíciles de procesar para los sistemas de IA.
- Elige tus palabras con cuidado: Las indicaciones más efectivas utilizan un lenguaje claro y directo. Evite la ambigüedad, el lenguaje colorido, las metáforas y la jerga.
- Haga preguntas abiertas: Las preguntas abiertas proporcionan más flexibilidad en el resultado. Por ejemplo, es más probable que una pregunta que solicite describir factores complejos provoque una respuesta detallada y completa.
- Incluir contexto: Las indicaciones bien diseñadas a menudo incluyen un contexto que ayuda al sistema de inteligencia artificial a adaptar su salida a la audiencia prevista del usuario.
- Establezca objetivos o límites de longitud de salida: Aunque la IA está diseñada para ser creativa, a menudo es una buena idea incluir barreras en factores como la longitud de salida.
- Evite términos contradictorios: Las indicaciones largas y complejas pueden incluir términos ambiguos o contradictorios. Asegúrese de que todos los términos sean coherentes.
- Utilice la puntuación para aclarar indicaciones complejas: Así como los humanos dependen de la puntuación para ayudar a interpretar el texto, las indicaciones de la IA también pueden beneficiarse del uso juicioso de comas, comillas y saltos de línea.
Los principios fundamentales de la ingeniería rápida.
Comprender la relevancia del contexto.
Un principio esencial de ingeniería rápida es la comprensión del contexto en el que se realiza una solicitud. Al igual que en una conversación humana, el contexto influye fuertemente en el significado y la relevancia de las respuestas. Esto implica que las indicaciones deben diseñarse de manera que se tengan en cuenta el entorno específico, los objetivos del usuario y el dominio de aplicación preciso.
Aclarar la intención del usuario
La claridad de intención en un mensaje es crucial para obtener una respuesta relevante de la IA. Es importante que la indicación sea lo más precisa posible para minimizar la ambigüedad. A veces, esto significa reformular o agregar detalles que guíen a la IA hacia una comprensión más precisa de lo que el usuario está buscando.
Estructurar y priorizar la información
La forma en que se estructura un mensaje puede tener un gran impacto en la calidad de la respuesta que obtenga. Esto implica priorizar la información de forma lógica y coherente para que la IA pueda procesar la solicitud de manera eficiente, y estructurar la solicitud para que se destaquen los elementos más importantes, guiando así a la IA hacia una respuesta adecuada.
Elección del idioma y la redacción
Las palabras elegidas, el estilo del lenguaje y la redacción general del mensaje juegan un papel importante en la ingeniería de mensajes. Es fundamental un lenguaje claro, preciso y adaptado al modelo de IA en cuestión. Por ejemplo, algunos modelos responden mejor al lenguaje natural, mientras que otros requieren una formulación más formal o técnica.
Uso iterativo y mejora continua.
EL pronta ingeniería suele ser un proceso iterativo. No es raro tener que ajustar las indicaciones varias veces antes de llegar a la respuesta deseada. Analizar las respuestas de la IA y perfeccionar las indicaciones en función de esas respuestas es una parte esencial del proceso de ingeniería de indicaciones.
Gestión de resultados atípicos
Es fundamental saber manejar resultados inesperados o atípicos, que pueden ocurrir incluso con un aviso bien diseñado. Esto incluye la capacidad de diagnosticar los motivos de dichos resultados y reformular las indicaciones para corregir el problema.
Conocimiento del modelo de IA utilizado.
Finalmente, es fundamental una comprensión profunda del modelo de IA con el que se está trabajando. Conocer sus fortalezas, limitaciones y cómo procesa las indicaciones es crucial para formular indicaciones que la IA interpretará y ejecutará de manera efectiva.
Por lo tanto comprenderás que el pronta ingeniería Es una habilidad cada vez más importante a medida que las tecnologías de IA se vuelven más sofisticadas e integradas en nuestra vida diaria. Así que empieza a implementarlo lo más rápido posible.
