Ingeniería de prompts

La ingeniería de prompts es un campo emergente a la vanguardia del desarrollo de la inteligencia artificial (AI) que se enfoca en los procesos críticos de creación de entradas efectivas para los modelos de AI generativa (GenAI). A medida que los sistemas de AI se vuelven cada vez más sofisticados, la capacidad de comunicarse con ellos de manera eficaz se ha convertido en una habilidad crucial. La ingeniería de prompts cierra la brecha entre la intención humana y la comprensión de la máquina, lo que garantiza que las herramientas de IA produzcan resultados óptimos. 
 
En esencia, la ingeniería de prompts implica diseñar y refinar las instrucciones en lenguaje natural que se dan a los modelos de AI. Estas instrucciones, conocidas como prompts, guían a la AI para realizar tareas específicas, desde generar texto y responder preguntas hasta crear imágenes y escribir código. El objetivo es obtener las respuestas más precisas, relevantes y útiles del sistema de AI. 
 
Un ejemplo del mundo real de la ingeniería de prompts en acción son los chatbots de atención al cliente. Por ejemplo, una importante empresa de comercio electrónico podría usar un modelo de GenAI para potenciar su interfaz de chat de atención al cliente. Los ingenieros de prompts elaborarían cuidadosamente los prompts iniciales y las preguntas de seguimiento para garantizar que el chatbot pueda manejar eficazmente una amplia gama de consultas de clientes. Pueden diseñar prompts que guíen a la AI para que pida los números de pedido en un formato específico, brinde respuestas empáticas a los clientes frustrados o derive los problemas complejos a representantes humanos cuando sea necesario. Al perfeccionar estos prompts, la empresa puede mejorar significativamente la eficacia del chatbot, lo que resulta en una mayor satisfacción del cliente y una menor carga de trabajo para el personal de soporte humano.

La ingeniería de prompts se ha convertido en un tema popular recientemente debido al rápido avance y la adopción generalizada de las herramientas de GenAI. Modelos como ChatGPT de OpenAI, el Large Language Model Meta AI (LLaMA) de Meta y BERT de Google han demostrado capacidades para comprender y generar texto similar al humano. Sin embargo, los resultados de estos modelos dependen en gran medida de la calidad de las instrucciones que reciben. A medida que estas herramientas de IA se vuelven más accesibles para las empresas y el público, ha aumentado la necesidad de una ingeniería de prompts eficaz. 

La ingeniería de prompts es particularmente importante para los modelos de lenguaje grandes (LLM) y otras herramientas de IA generativa que se basan en el procesamiento del lenguaje natural. Estos modelos, entrenados con grandes cantidades de datos, pueden realizar una amplia gama de tareas. Sin embargo, su naturaleza abierta significa que la calidad de su resultado depende en gran medida de la calidad de la entrada que reciben.
 

La ingeniería de prompts desempeña un papel crucial en la optimización del rendimiento de los modelos de AI al influir en su comportamiento y mejorar la calidad de sus resultados. A continuación, te explicamos cómo: 

1. Proporcionar contexto: Los prompts bien elaborados proporcionan un contexto esencial que ayuda a la IA a comprender los matices de la tarea en cuestión. Este contexto puede incluir información de fondo, requisitos específicos o los formatos deseados para el resultado.  
2. Razonamiento guiado: Las técnicas avanzadas, como el prompting de cadena de pensamiento, descomponen las tareas complejas en pasos lógicos, lo que guía el proceso de razonamiento de la IA. Este enfoque suele dar lugar a resultados más precisos y coherentes, especialmente para tareas de resolución de problemas.
3. Reducción de la ambigüedad: Los prompts claros y específicos reducen las posibilidades de una interpretación errónea por parte de la AI. Esta claridad es crucial para obtener respuestas precisas y relevantes.  
4. Mejorar la creatividad: Los prompts diseñados cuidadosamente pueden impulsar a los modelos de IA a generar resultados más creativos y diversos, especialmente en tareas que implican la creación de contenido o la ideación.
5. Mitigación de sesgos: una ingeniería de prompts cuidadosa puede ayudar a contrarrestar los sesgos inherentes en los modelos de IA, lo que da como resultado respuestas más equilibradas y justas.
6. Mejora de la eficiencia: Al formular prompts que capturen con precisión la intención del usuario, la ingeniería de prompts puede reducir la necesidad de múltiples iteraciones o aclaraciones, lo que ahorra tiempo y recursos computacionales.  

Modos de falla en la ingeniería de prompts:
Si bien una ingeniería de prompts eficaz puede mejorar significativamente los resultados de la AI, los prompts mal diseñados pueden dar lugar a varios modos de falla. Por ejemplo:

1. Ambigüedad y mala interpretación: los prompts vagos o mal redactados pueden hacer que la IA malinterprete la tarea, lo que conduce a respuestas irrelevantes o sin sentido. Por ejemplo, un prompt como “Cuéntame sobre eso” sin ningún contexto podría dar lugar a respuestas aleatorias y poco útiles.
2. Amplificación de sesgos: Los prompts que contienen sesgos inadvertidamente pueden hacer que la IA produzca resultados sesgados. Por ejemplo, una instrucción que pida “describir a un médico típico” sin especificar la diversidad podría generar resultados que refuercen los estereotipos de género o raciales.
3. Alucinación: Los prompts demasiado amplios o poco restringidos pueden hacer que la AI genere información falsa o engañosa. Esto es particularmente problemático en las tareas basadas en hechos, donde la precisión es fundamental.
4. Inyección de prompts: Los prompts maliciosamente diseñados pueden anular las instrucciones iniciales de la IA, lo que genera resultados inesperados o dañinos. Esto es un problema de seguridad en los sistemas de IA de cara al público.
5. Exceso de especificación: los prompts que son demasiado específicos o restrictivos pueden limitar la capacidad de la IA para dar respuestas útiles o creativas, lo que, en esencia, coarta las capacidades del modelo.
6. Inconsistencia: Un prompt mal diseñado podría dar lugar a resultados inconsistentes en varias ejecuciones, lo que hace que el sistema de AI no sea confiable para aplicaciones críticas.
7. Preocupaciones éticas: Los prompts que impulsan a la IA a generar contenido sin considerar las implicaciones éticas pueden dar lugar a resultados que sean inapropiados, ofensivos o potencialmente dañinos.

Comprender estos modos de falla es crucial para los ingenieros de prompts. Esto subraya la importancia de un diseño de prompts cuidadoso, pruebas exhaustivas y un refinamiento continuo para garantizar que los sistemas de IA produzcan resultados confiables, imparciales y beneficiosos.
 

La ingeniería de prompts abarca varios tipos de prompts, cada uno adaptado a tareas específicas y resultados deseados. Esto incluye los prompts multitarea, en los que se le indica a la IA que realice diferentes tareas dentro del mismo prompt, como un resumen seguido de un análisis de opinión. Comprender estos diferentes tipos es fundamental para aprovechar eficazmente las capacidades de la IA: 

• Indicaciones para completar texto: Estas indicaciones están diseñadas para que la AI continúe o amplíe un fragmento de texto determinado. Son útiles para tareas como la generación de contenido, la escritura de historias o incluso la finalización de código. Por ejemplo, en la escritura creativa, un autor podría usar un prompt de finalización de texto para generar ideas para giros en la trama o el desarrollo de personajes en una novela.
• Prompts de pregunta-respuesta: Estos prompts formulan las consultas de una manera que obtiene respuestas precisas y pertinentes de la IA. Son particularmente útiles para la recuperación de información y las tareas basadas en el conocimiento. Por ejemplo, en entornos educativos, los profesores podrían utilizar prompts de pregunta-respuesta para crear cuestionarios interactivos o dar explicaciones personalizadas a los alumnos.
• Prompts de resumen: Estos prompts instruyen a la AI para que condense textos más largos en resúmenes concisos, manteniendo la información clave mientras se reduce la longitud. Por ejemplo, en los negocios, los profesionales podrían usar prompts de resumen para extraer rápidamente los puntos clave de informes extensos o transcripciones de reuniones.
• Instrucciones de traducción: se usan para guiar a la IA en la traducción de texto de un idioma a otro y suelen incluir contexto sobre el tono, el estilo o el dominio del texto. Por ejemplo, en el marketing internacional, las empresas podrían usar instrucciones de traducción para adaptar sus textos publicitarios a diferentes mercados globales y así garantizar que se capten los matices culturales.
• Prompts de escritura creativa: Estos prompts alientan a la IA a generar contenido original, como historias, poemas o guiones, a menudo proporcionando temas o limitaciones específicas. Por ejemplo, en el marketing de contenidos, las marcas podrían usar prompts de escritura creativa para generar publicaciones atractivas en redes sociales o blogs que se alineen con la voz de su marca.
• Prompts de generación de código: Diseñados para tareas de programación, estos prompts guían a la IA a escribir, depurar o explicar código en varios lenguajes de programación. Por ejemplo, en el desarrollo de software, los programadores podrían utilizar prompts de generación de código para crear prototipos de funciones rápidamente, generar código repetitivo o solucionar errores.
• Prompts de generación de imágenes: Usados con modelos de IA de texto a imagen, estos prompts describen el resultado visual deseado en detalle, incluidos el estilo, la composición y los elementos específicos. Por ejemplo, en el diseño gráfico, los artistas podrían usar prompts de generación de imágenes para crear arte conceptual o visualizar ideas antes de comprometerse con un proceso de diseño completo.
• Prompts específicos para tareas: Son prompts personalizados para tareas especializadas, como el análisis de opiniones, el reconocimiento de entidades o la extracción de datos. Por ejemplo, en la investigación de mercado, los analistas podrían usar prompts de análisis de sentimiento para medir la opinión pública sobre el lanzamiento de un nuevo producto, analizando los comentarios de las redes sociales.
• Prompts multitarea: Estos prompts complejos le indican a la IA que realice múltiples tareas en secuencia o en paralelo, combinando diferentes tipos de prompts. Por ejemplo, un prompt multitarea podría pedirle a la IA que resuma una publicación de redes sociales, analice su opinión y marque cualquier contenido potencialmente inapropiado.
   

Elaborar prompts efectivos es tanto un arte como una ciencia. Estos son algunos de los principios clave y las mejores prácticas para la ingeniería de prompts: 

1. Sé claro y específico: la claridad es fundamental en la ingeniería de prompts. Evita la ambigüedad y proporciona instrucciones específicas sobre lo que quieres que haga la IA.
2. Proporciona contexto: Incluye información de fondo relevante o ejemplos para ayudar a que la AI entienda mejor la tarea.
3. Usa un formato coherente: Mantén una estructura coherente en tus prompts, especialmente cuando se trata de tareas complejas o procesos de varios pasos.
4. Experimenta con diferentes enfoques: Prueba varias formulaciones y estructuras para ver cuál da los mejores resultados. La ingeniería de prompts a menudo implica iteración y refinamiento.
5. Aprovecha el aprendizaje con pocos ejemplos (few-shot learning): Cuando sea apropiado, incluye algunos ejemplos del resultado deseado dentro del prompt. Esta técnica, conocida como “few-shot prompting”, puede mejorar significativamente el rendimiento de la AI en tareas específicas.
6. Considera las limitaciones del modelo: ten en cuenta las capacidades y limitaciones del modelo de IA. Adapta tus prompts para que funcionen dentro de estas restricciones.
7. Usa un lenguaje apropiado: Adapta la complejidad y el tono del lenguaje a la tarea en cuestión. Para tareas técnicas, utiliza terminología precisa; para tareas creativas, podrías usar un lenguaje más descriptivo.
8. Desglosa las tareas complejas: Para los problemas complejos, considera dividirlos en pasos más pequeños y manejables mediante el uso de técnicas como el prompting de cadena de pensamiento.
9. Incluir instrucciones explícitas: Cuando sea necesario, proporcione instrucciones paso a paso o directrices específicas para que la AI las siga.
10. Prueba y perfecciona: prueba tus prompts con regularidad y perfecciónalos según los resultados. La ingeniería de prompts es un proceso iterativo.

MLflow, una plataforma de código abierto para gestionar el ciclo de vida del machine learning, puede desempeñar un papel importante en la ingeniería de prompts. Si bien MLflow no se diseñó inicialmente de forma específica para la ingeniería de prompts, sus funciones se pueden adaptar para apoyar este proceso, lo que la convierte en una herramienta valiosa para quienes se inician en este campo. MLflow proporciona una forma estructurada de organizar, realizar un seguimiento y optimizar tu trabajo. Así es como MLflow encaja en el flujo de trabajo de la ingeniería de prompts:

• Seguimiento de experimentos: En esencia, MLflow te ayuda a hacer un seguimiento de diferentes experimentos. En la ingeniería de prompts, cada “experimento” podría ser un prompt o un conjunto de prompts diferente. Las capacidades de seguimiento de experimentos de MLflow se pueden usar para registrar diferentes variaciones de prompts, sus parámetros y los resultados de IA resultantes. Este enfoque sistemático permite a los ingenieros de prompts comparar fácilmente la eficacia de diferentes estrategias de prompts.
• Registro de modelos: Aunque los prompts en sí no son modelos en el sentido tradicional del machine learning, el Registro de modelos en MLflow puede readaptarse para almacenar y controlar las versiones de diferentes plantillas o estrategias de prompts. Esto ayuda a mantener un catálogo de prompts eficaces para diversas tareas, lo que es especialmente útil a medida que desarrollas tus habilidades y creas una biblioteca de prompts exitosos.
• Proyectos: Los proyectos de MLflow pueden encapsular todo el flujo de trabajo de la ingeniería de prompts, incluida la generación de prompts, la interacción con el modelo y la evaluación de los resultados. Esto garantiza la reproducibilidad y una colaboración más sencilla entre los miembros del equipo, lo cual es fundamental cuando se trabaja en equipo o se comparte el trabajo con otras personas.
• Registro de métricas: En el aprendizaje automático, MLflow se usa para registrar métricas de rendimiento. Para la ingeniería de prompts, puedes definir métricas relevantes para el rendimiento del prompt (como puntajes de relevancia, medidas de coherencia o métricas específicas de la tarea). MLflow puede usarse para registrar y visualizar estas métricas en diferentes iteraciones de prompts, lo que te ayuda a comprender qué prompts son más eficaces.
• Almacenamiento de artefactos: El almacenamiento de artefactos de MLflow se puede usar para guardar los resultados generados, lo que permite una fácil comparación y análisis de los resultados de diferentes prompts. Esto es particularmente útil cuando estás iterando en los prompts y necesitas comparar los resultados uno al lado del otro.
• Integración con modelos de IA: MLflow se puede integrar con varios modelos y plataformas de IA, lo que facilita un flujo de trabajo optimizado desde el diseño de prompts hasta la interacción con el modelo y el análisis de los resultados. Esta integración puede ayudarte a gestionar todo el proceso de ingeniería de prompts, desde la ideación hasta la evaluación, en un solo lugar.
• Al aprovechar MLflow en la ingeniería de prompts, las organizaciones pueden aportar un enfoque más estructurado y basado en datos al proceso, lo que permite la optimización sistemática de los prompts para un mejor rendimiento de la AI.

Probar y refinar los prompts es un paso fundamental en el proceso de ingeniería de prompts. Este es un enfoque sistemático para optimizar sus prompts: 

1. Establecer un rendimiento de referencia: Comienza con una versión simplificada de tu prompt y mide su rendimiento. Esto sirve como una comparación de referencia.
2. Define métricas claras: Determina qué constituye el éxito para tu tarea específica. Esto podría ser la precisión, la relevancia, la creatividad o la tasa de finalización de tareas.
3. Crea variaciones: Desarrolla múltiples versiones de tu prompt, variando elementos como la redacción, la estructura y el nivel de detalle.
4. Realiza pruebas A/B: Compara sistemáticamente diferentes variaciones de prompts para ver cuál funciona mejor según las métricas que definiste.
5. Analiza los resultados: Examina cuidadosamente las respuestas de la IA a cada variación del prompt. Busca patrones, inconsistencias o áreas de mejora.
6. Recopila comentarios de personas: si corresponde, incorpora la evaluación humana de los resultados de la IA para evaluar los aspectos cualitativos que las métricas automatizadas podrían pasar por alto.
7. Itera y perfecciona: basándote en tu análisis, perfecciona tus prompts. Esto podría implicar agregar más contexto, aclarar las instrucciones o ajustar el lenguaje.
8. Prueba los casos extremos: desafía a tus prompts con escenarios inusuales o extremos para garantizar su robustez.
9. Considere diferentes perfiles de usuario: Si sus prompts serán utilizados por diversos usuarios, pruebe su rendimiento para diferentes tipos de usuarios o niveles de habilidad.
10. Supervisa el rendimiento a lo largo del tiempo: Reevalúa regularmente la eficacia de tus prompts, especialmente si el modelo de IA subyacente se actualiza o si el caso de uso evoluciona.
11. Documenta tus hallazgos: Mantén registros detallados de tu proceso de prueba, resultados y conocimientos. Esta documentación es valiosa para futuros trabajos de ingeniería de prompts. 

Al seguir estos pasos y refinar continuamente tu enfoque, puedes desarrollar prompts muy eficaces que obtengan de manera consistente un rendimiento óptimo de los modelos de IA.
 

También es fundamental abordar las implicaciones éticas de la ingeniería de prompts. Los ingenieros de prompts deben tener en cuenta varias áreas éticas clave:

Sesgo y equidad: Los prompts pueden introducir o amplificar sesgos sin querer presentes en los modelos de IA. Los ingenieros de prompts deben estar atentos al crear prompts que promuevan la equidad y la inclusión entre diversos grupos.
Desinformación y manipulación: Los prompts tienen el poder de guiar a la IA en la generación de contenido, lo que genera preocupaciones sobre el posible uso indebido para difundir desinformación o manipular opiniones.
Privacidad y protección de datos: La ingeniería de prompts a menudo implica trabajar con datos sensibles o generar contenido que podría revelar información privada.
Transparencia y responsabilidad: A medida que los sistemas de IA se vuelven más integrales en los procesos de toma de decisiones, la transparencia en la ingeniería de prompts es fundamental. Esto implica documentar el fundamento detrás de los diseños de los prompts y ser transparente sobre las limitaciones y los posibles sesgos de los prompts. 
Intención y empoderamiento del usuario: la ingeniería de prompts debe tener como objetivo empoderar a los usuarios en lugar de manipularlos o engañarlos. 
Casos de uso éticos: Considera las implicaciones éticas más amplias de las tareas para las cuales se están diseñando los prompts. Evita crear prompts para aplicaciones que puedan causar daño o violar las normas éticas. 
Evaluación continua: Las consideraciones éticas en la ingeniería de prompts no son un esfuerzo de una sola vez. Es necesaria la evaluación y el ajuste regular de los prompts en función de su impacto en el mundo real.
Colaboración interdisciplinaria: Colabora con eticistas, científicos sociales y expertos en el dominio para garantizar un enfoque integral para la ingeniería de prompts ética. 
Cumplimiento normativo: Mantente informado y cumple con las regulaciones y directrices pertinentes sobre la ética de la IA y la protección de datos.
Educación y concientización: Promueve la comprensión de las implicaciones éticas de la ingeniería de prompts entre los profesionales y los usuarios de los sistemas de IA.

La ingeniería de prompts es una habilidad fundamental. Requiere una combinación de creatividad, conocimiento técnico y pruebas sistemáticas. A medida que la IA continúa avanzando, la capacidad de crear prompts eficaces será cada vez más valiosa en diversas industrias y aplicaciones. Al dominar el arte y la ciencia de la ingeniería de prompts, podemos aprovechar todo el potencial de las tecnologías de IA, lo que permite obtener resultados más precisos, creativos y útiles generados por la IA.