Estás leyendo la publicación: Una guía para científicos de datos sobre ingeniería inmediata: hacia la IA
Publicado originalmente en Hacia la IA.
El lanzamiento de ChatGPT ha despertado un interés significativo en la IA generativa, y las personas se están familiarizando más con los entresijos de los grandes modelos de lenguaje.
Muchas personas, incluyéndome a mí, se han fascinado con la comprensión del funcionamiento interno de esta poderosa herramienta. Vale la pena señalar que la ingeniería rápida juega un papel fundamental en el éxito del entrenamiento de dichos modelos. Al elaborar cuidadosamente “indicaciones” efectivas, los científicos de datos pueden garantizar que el modelo se entrene con datos de alta calidad que reflejen con precisión la tarea subyacente.
Los avisos son un conjunto de instrucciones que se le dan al modelo para obtener un resultado particular. Algunos ejemplos de avisos incluyen:
1. Actúe como un científico de datos y explique la ingeniería rápida.
2. Actúa como mi nutricionista y dame sugerencias de recetas veganas para el desayuno.
3. Imagina que eres un compositor y creas una canción basada en la vida de los científicos de datos.
Prompt Engineering es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para crear y ajustar indicaciones para obtener respuestas precisas del modelo. Es imperativo dedicar tiempo a ajustar las indicaciones para su uso requerido. Si no, puede conducir a modelo de alucinaciones.
Cuatro beneficios de la ingeniería rápida
- Precisión mejorada: La ingeniería rápida puede mejorar la precisión de los modelos de IA al proporcionarles información más específica y relevante. Esto puede conducir a resultados más efectivos y una mejor toma de decisiones.
- Eficiencia incrementada: La ingeniería rápida puede aumentar la eficiencia de los modelos de IA al reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para entrenarlos.
- Personalización: Puede mejorar la flexibilidad de los modelos de IA al permitir que se utilicen para una gama más amplia de tareas.
- Mayor satisfacción del usuario: La ingeniería rápida puede aumentar la satisfacción del usuario con los modelos de IA al hacerlos más fáciles de usar e intuitivos.
Casos de uso específicos de la industria de ingeniería rápida
Cuidado de la salud: La ingeniería rápida se está utilizando para mejorar la precisión del diagnóstico médico, desarrollar nuevos tratamientos y personalizar la atención médica. Por ejemplo, la ingeniería rápida puede resumir el historial médico y los síntomas de un paciente, identificar posibles interacciones entre medicamentos y crear planes de tratamiento personalizados.
Finanzas: En finanzas, la ingeniería rápida se utiliza para crear asistentes inteligentes que pueden brindar asesoramiento de inversión personalizado o ayudar a los clientes con la planificación financiera. Estos asistentes pueden proporcionar una orientación más eficaz y relevante al personalizar las indicaciones en función de los objetivos financieros y la tolerancia al riesgo de un cliente.
Educación: la ingeniería rápida personaliza el aprendizaje, proporciona comentarios sobre las tareas y crea experiencias de aprendizaje atractivas. Por ejemplo, la ingeniería rápida puede generar un plan de aprendizaje personalizado para cada estudiante, proporcionar comentarios sobre ensayos y códigos, y crear historias y juegos interactivos.
Consejos y trucos para generar avisos efectivos
1. Comprenda el caso de uso en detalle para agregar “palabras clave” mientras genera avisos.
En lugar del mensaje “Escriba un blog sobre la vida de un científico de datos”, puede expresarlo como “Actúe como un científico de datos y escriba un blog sobre la vida de un científico de datos que cubra varios aspectos de su vida, como el trayectoria profesional, qué esperar en el trabajo y desafíos”.
2. Pruebe y perfeccione las indicaciones según el resultado.
Si no se recibe el resultado deseado en la primera iteración, intente agregar más palabras clave o detalles para modificar la respuesta.
3. Reduzca la información que no sirve para nada en el aviso.
Por ejemplo, en lugar de escribir una descripción breve, precisa y emocionante del producto XYZ, use “Use de 3 a 5 oraciones para escribir la descripción del producto”.
Limitaciones y desafíos
Sesgo en generaciones puntuales: La ingeniería de avisos puede introducir sesgos en los datos de entrenamiento si los avisos no se diseñan cuidadosamente. Esto puede conducir a modelos sesgados contra ciertos grupos de personas o producir resultados inexactos o engañosos.
Dificultad para generar avisos efectivos: Generar avisos efectivos puede ser un desafío, ya que requiere experiencia en el dominio y una comprensión profunda de la tarea subyacente. Las indicaciones mal diseñadas pueden generar resultados de modelo inexactos o irrelevantes.
Flexibilidad limitada: La ingeniería de avisos puede limitar la flexibilidad de los modelos de lenguaje, ya que están capacitados para producir resultados basados en un aviso específico. Esto puede dificultar la adaptación del modelo a nuevas tareas o escenarios.
Pérdida de tiempo: La ingeniería rápida puede llevar mucho tiempo y requiere un esfuerzo manual significativo para diseñar y probar las indicaciones. Esto puede dificultar el escalado de la ingeniería rápida a conjuntos de datos más grandes o tareas más complejas.
Falta de generalización: Es posible que los modelos de lenguaje entrenados mediante indicaciones no generalicen bien los datos nuevos e invisibles. Esto puede limitar la utilidad del modelo en aplicaciones del mundo real.
Problemas de privacidad de datos: La ingeniería rápida requiere acceso a grandes cantidades de datos de capacitación, que pueden contener información confidencial sobre las personas. Esto plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos y el posible uso indebido de la información personal.
Consideraciones éticas: La ingeniería rápida plantea preocupaciones éticas en torno al uso responsable de los modelos lingüísticos, en particular en la atención médica, las finanzas y la educación. Existe la necesidad de directrices y reglamentos para garantizar que los modelos lingüísticos se utilicen de manera responsable y ética.
Mediante la elaboración cuidadosa de indicaciones efectivas, los científicos de datos pueden garantizar que el modelo se entrene con datos de alta calidad que reflejen con precisión la tarea subyacente. Esto, a su vez, puede conducir a resultados de modelos más precisos y relevantes, lo que resulta en un mejor rendimiento en varias tareas. Como tal, la ingeniería rápida se ha convertido en un área crucial de investigación en el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.
Publicado a través de Hacia la IA
