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El uso de prompts para obtener el resultado deseado de una herramienta de IA se conoce como prompt engineering de IA. Un prompt puede ser una declaración o un bloque de código, pero también puede ser simplemente una cadena de palabras. La gente inventó el método de emplear indicaciones para obtener respuestas.
De manera similar a cómo puede pedir informacion a una persona como punto de partida para escribir un ensayo, puede usar indicaciones para enseñar un modelo de IA para producir los resultados deseados cuando se le asigna una tarea específica. Un modelo de IA, como un escritor humano, puede tomar un mensaje y construir un ensayo a partir de ese material.
¿Qué es un prompt?
Solo un recordatorio rápido, el texto es el principal medio de comunicación entre el usuario y los modelos generativos de IA. Al ingresar comandos en una interfaz de texto, puede instruir al modelo sobre qué hacer. El mensaje es la instrucción general que le proporciona al modelo.
Los modelos de IA de generación de imágenes como DALLE-2 y Stable Diffusion se basan en describir el resultado deseado como su indicación principal. El indicador en modelos de lenguaje extenso (LLM) como GPT-3 y ChatGPT puede variar desde una simple consulta («¿Quién es el presidente de Alemania?») hasta un problema complejo con una amplia variedad de hechos incluidos en el indicador (tenga en cuenta que incluso puede ingresar un archivo CSV con datos sin procesar como parte de la entrada). Cuéntame un chiste” también podría ser una solicitud bastante abierta.
La ingeniería de palabras de IA es el proceso de diseñar y crear avisos, o datos de entrada, para que los modelos de IA los capaciten para realizar tareas específicas. Esto incluye seleccionar el tipo de datos apropiado y formatearlo para que el modelo pueda entenderlo y usarlo para aprender.
La ingeniería rápida de IA tiene como objetivo crear datos de entrenamiento de alta calidad que permitirán que el modelo de IA haga predicciones y decisiones precisas. Es un paso esencial en el desarrollo y despliegue de sistemas de IA.
Los desarrollos importantes en la ingeniería rápida de IA incluyeron los modelos de lenguaje GPT-2 y GPT-3. Se observó un buen desempeño en tareas novedosas en 2021 con ingeniería rápida multitarea que emplea varios conjuntos de datos de NLP.
Se ha encontrado que los modelos de lenguaje brindan una representación más precisa del razonamiento cuando se presentan instancias que involucran una progresión del pensamiento. La efectividad de un modelo de lenguaje en problemas de razonamiento de varios pasos se puede mejorar a través del aprendizaje de tiro cero si el mensaje incluye palabras que respaldan una cadena de pensamiento (como «Pensemos paso a paso»).
Muchos modelos de aprendizaje automático, incluidos DALL-E, Stable Diffusion y Midjourney, se pusieron a disposición del público en 2022.
Ahora existe un subcampo de ingeniería de palabras de IA conocido como avisos de texto a imagen, gracias a la capacidad de estos modelos de tomar palabras como entrada y salida de imágenes relevantes. Sin embargo, a pesar del amplio uso de esta herramienta, muchos usuarios aún luchan por lograr los resultados deseados, para lo cual se necesita mas experiencia y manejo de las plataformas de AI.
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