Prompt. El término de moda detrás de la Inteligencia Artificial

 

Desde el Boom de las IA gracias a herramientas como ChatGPT3, uno de los conceptos de los que se habla más es "Prompt". Pompt, promtear, prompting y otras variaciones de esta palabra, se están escuchando ya en cualquier canalde YouTube, TikTok, Twitter y como no en LinkedIn. Pero ¿Qué quiere decir este término? ¿Qué relación tiene con la Inteligencia Artificial?. En mi caso, en los muchos proyectos en los que se han aplicado técnicas de IA y que he participado, una de mis funciones al lado de compañeras y compañeras ha sido e promptear para entrenar sistemas de ML (machine learning).

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¿Qué quiere decir prompting?

Prompting es un término en inglés que se refiere a una acción que incentiva o induce a alguien a hacer algo. La traducción más cercana y que mejor encaja en mi ámbito sería "estímulo" o "instigación".

En el contexto de la ingenieria informática, el prompting puede referirse a una serie de mensajes o comandos que aparecen en la pantalla de un programa o sistema, con el fin de guiar al usuario en el uso del software. Por ejemplo, un cuadro de diálogo que solicita al usuario que confirme si desea guardar los cambios antes de cerrar un archivo es un tipo de prompting.

Es difícil determinar la primera vez que se utilizó el término "prompt" en el campo de la programación, ya que ha sido utilizado en diferentes contextos y por diferentes personas y organizaciones a lo largo del tiempo. pero es muy posible que el término se haya originado en los primeros sistemas operativos de los años 60 y 70.

En cualquier caso, el término "prompt" ha sido utilizado en la informática durante décadas y sigue siendo una parte importante del diseño y desarrollo de sistemas de software y hardware.

En otros ámbitos, fuera de la programación, el prompting puede utilizarse en técnicas de terapia del comportamiento para ayudar a alguien a recordar un hábito o una conducta deseada. En este caso, se utilizan señales o recordatorios para motivar a la persona a llevar a cabo la acción deseada.

El prompt en el contexto IA

En el contexto de la inteligencia artificial, el prompting se refiere a una técnica de aprendizaje automático en la que se utiliza un modelo de lenguaje pre-entrenado para generar una frase o texto que sirve como entrada para un modelo de generación de lenguaje natural.

Por ejemplo, en el aprendizaje por refuerzo, el prompting se utiliza para guiar al modelo en la generación de respuestas adecuadas a una situación o tarea específica. El modelo pre-entrenado se utiliza para generar una descripción o contexto de la tarea que se va a realizar, lo que sirve como guía para el modelo de generación de lenguaje natural, que produce la respuesta deseada.

El prompting, por lo tanto, se utiliza para ayudar a los modelos de inteligencia artificial a generar respuestas más precisas y coherentes en una variedad de tareas, como la traducción automática, el diálogo y la generación de texto.

No hemos de olvidar que la IA se estructura en base a un modelo algoritmico, es decir en una estructura de representación matemática o computacional de un proceso o sistema que utiliza un conjunto de reglas lógicas y matemáticas para realizar una tarea específica. El modelo se basa en un conjunto de algoritmos, que son un conjunto de pasos lógicos que se siguen para realizar una tarea específica.

Un buen ejemplo seria un modelo algorítmico utilizado en el procesamiento del lenguaje natural (PLN o NLP) que utiliza un conjunto de algoritmos para identificar las partes de una oración, analizar la semántica y la sintaxis de esa oración y generar una respuesta coherente. O también lo seria un modelo algorítmico utilizado en el análisis financiero, que podría utilizar un conjunto de algoritmos para analizar los datos del mercado y generar predicciones de tendencias futuras.

Guiando correctamente la IA

Podemos decir entonces que prompt (estímulo) es una forma de guiar a la IA para que genere respuestas siguiendo un camino específico. El prompt proporciona un contexto o una pista para la tarea que se debe realizar, lo que ayuda al modelo a generar una respuesta más precisa y coherente.

En el aprendizaje por refuerzo, por ejemplo, el prompt puede proporcionar información sobre el entorno y la tarea que el modelo debe realizar. Esto ayuda al modelo a generar respuestas que sean apropiadas para la situación específica. Además, el prompt también puede ayudar al modelo a evitar generar respuestas irrelevantes o inapropiadas.

Volviendo al ejemplo del PLN, el prompt se utiliza para proporcionar una entrada inicial al modelo, que luego utiliza para generar una respuesta adecuada. Por ejemplo, en la generación de texto, el prompt puede proporcionar una idea general de lo que se debe escribir, y el modelo utiliza esta idea como guía para generar el texto completo.

Planteando un prompt básico o inicial

La creación de un prompt efectivo y bien diseñado es importante para obtener resultados precisos y coherentes de los modelos de inteligencia artificial.

A continuación te dejo estos consejos básicos para crear prompts de forma correcta:

1. Define claramente la tarea: el prompt debe proporcionar una descripción clara y concisa de la tarea que el modelo debe realizar. Esto ayuda al modelo a comprender la tarea y generar respuestas adecuadas.
2. Utiliza lenguaje claro y conciso: el prompt debe ser fácil de entender y utilizar un lenguaje simple y claro. Evita el uso de jerga o tecnicismos que puedan confundir al modelo.
3. Proporciona contexto relevante: el prompt debe proporcionar suficiente contexto relevante para que el modelo pueda comprender la tarea y generar una respuesta adecuada. Esto puede incluir información sobre el entorno o la situación en la que se realiza la tarea.
4. Selecciona las palabras cuidadosamente: las palabras utilizadas en el prompt deben ser cuidadosamente seleccionadas para evitar confusiones o ambigüedades. Las palabras deben ser específicas y descriptivas, y no deben tener múltiples significados.
5. Utiliza ejemplos: proporcionar ejemplos puede ayudar al modelo a comprender mejor la tarea y generar respuestas más precisas y coherentes. Los ejemplos también pueden ayudar a evitar errores comunes y mejorar la calidad de las respuestas.
6. Itera y mejora: es posible que sea necesario iterar y mejorar el prompt para obtener resultados óptimos. Prueba diferentes variaciones del prompt y observa los resultados para determinar qué funciona mejor.

Un ejemplo de cómo un prompt engineer podría crear un prompt para obtener respuestas de una IA sería en el caso de un chatbot que brinda soporte al cliente en un sitio web de comercio electrónico. En este caso, el chatbot podría usar técnicas de procesamiento del lenguaje natural para comprender la consulta del cliente y proporcionar una respuesta adecuada.

Para crear el prompt, el ingeniero podría comenzar por definir la tarea del chatbot, que es proporcionar soporte al cliente en el sitio web de comercio electrónico. Luego, podría diseñar un prompt que proporcione suficiente información para que el chatbot comprenda la consulta del cliente y brinde una respuesta relevante.

Por ejemplo, si un cliente ha hecho una pregunta sobre cómo hacer una devolución de un producto, el prompt podría ser algo como: "Por favor, proporcione detalles sobre el producto que desea devolver y la razón por la que desea hacer la devolución". Este prompt proporciona suficiente contexto para que el chatbot comprenda la consulta y brinde una respuesta adecuada.

El chatbot, entonces, podría utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural para analizar el prompt y generar una respuesta. Podría hacer preguntas de seguimiento para obtener más información del cliente, como la fecha de compra o el número de orden, y utilizar esta información para proporcionar una respuesta más precisa y relevante.

Ejemplo:

Pompt: Hola, tengo un problema con un producto que compré en su sitio web y quiero devolverlo.

Chatbot: Hola, ¡bienvenido al soporte al cliente de nuestro sitio web! Lamento escuchar que tienes un problema con un producto que compraste. Por favor, proporcione detalles sobre el producto que desea devolver y la razón por la que desea hacer la devolución, para que pueda ayudarte mejor.

Pompt: Compré un par de zapatos en su sitio web hace una semana, pero el tamaño no me quedó bien y quiero devolverlos.

Chatbot: Entiendo, gracias por proporcionar esa información. ¿Podría proporcionar el número de orden o la fecha de compra para que pueda verificar los detalles de la compra?

Pompt: Sí, por supuesto. El número de orden es 123456789 y la fecha de compra fue hace una semana, el martes pasado.

Chatbot: Gracias por proporcionar esa información. He verificado los detalles de su compra y puedo ayudarlo a procesar la devolución. ¿Desea un reembolso o un reemplazo del producto?

Pompt: Me gustaría un reembolso, por favor.

Chatbot: Entendido. Por favor, proporcione su información de contacto y detalles de envío para que podamos procesar la devolución. Si necesita ayuda adicional, no dude en preguntar.

Crowd prompting?

La verdad es que, en cierto sentido, cualquier persona que interactúa con una IA, como un chatbot, está proporcionando un prompt. Cada vez que una persona hace una pregunta o proporciona información a través de una interfaz de usuario, está proporcionando información que el modelo utiliza para generar una respuesta.

Sin embargo, el diseño y la creación de prompts específicos es generalmente una tarea del equipo de desarrollo de la IA, que incluye a los prompt engineers. Estos profesionales están especializados en la creación de prompts efectivos que ayuden al modelo a generar respuestas precisas y coherentes.

A pesar de esto, cualquier persona que interactúa con una IA puede contribuir a mejorar la calidad de las respuestas al proporcionar información detallada y relevante. Por ejemplo, en el caso del chatbot de soporte al cliente, un cliente que proporciona detalles precisos sobre su problema puede ayudar al modelo a generar una respuesta más útil y relevante.

Sin prompt no hay IA?

El prompt es importante en las técnicas IA que utilizan PLN, porque proporciona información crucial para la IA que le permite comprender la tarea que debe realizar y generar respuestas precisas y coherentes.

Es esencial porque ayuda al modelo a entender lo que se le está pidiendo. Sin el prompt, la IA no tendría una entrada clara que le indique qué tarea debe realizar o qué respuesta debe generar.

Además, un prompt bien diseñado puede ayudar a mejorar la calidad de las respuestas generadas por la IA. Si el prompt proporciona suficiente información relevante y utiliza un lenguaje claro y conciso, el modelo puede comprender mejor la tarea y generar respuestas más precisas y útiles.

Pero todos estos casos son aplicables al ML supervisado.

En el uso de ML no supervisado, la IA no necesita un prompt para realizar una tarea específica y por lo tanto un modelo de IA con ML no supervisado puede ser entrenado para identificar patrones en un conjunto de datos sin necesidad de un prompt.

En el aprendizaje por refuerzo, un modelo de IA puede ser entrenado para tomar decisiones y realizar acciones en función de la retroalimentación que recibe, sin necesidad de un prompt.

Además, algunos modelos de IA pueden ser pre-entrenados en grandes conjuntos de datos para aprender representaciones útiles del mundo real. Estos modelos pre-entrenados pueden ser utilizados posteriormente para tareas específicas sin necesidad de un prompt adicional.

Sin embargo, en la mayoría de los casos, el uso de un prompt es necesario para guiar al modelo en la tarea específica que se está realizando y ayudar a generar respuestas más precisas y útiles. En el procesamiento del lenguaje natural, por ejemplo, los prompts son esenciales para ayudar al modelo a entender lo que se le está pidiendo y generar una respuesta adecuada.

El oficio del prompter o Prompt Engineer

Unos años atrás los que prompeavamos, entendiamos que esta acciñon era parte de un coplejo sistema de trabajo de entrenamineto de una IA. Pero no lo consideravamos un oficio como tal. Pero hoy, personalmente creo que el prompt ya puede ser considerado como un oficio.

Como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático continúan evolucionando, se hace cada vez más importante diseñar y crear prompts efectivos que ayuden a los modelos a comprender mejor la tarea y generar respuestas más precisas y útiles.

El diseño de prompts efectivos requiere habilidades y conocimientos específicos, incluyendo una comprensión profunda del dominio de la tarea y técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Los prompt engineers son profesionales especializados en el diseño y creación de prompts efectivos y bien diseñados, y su trabajo es esencial para el desarrollo y mejora de los sistemas de inteligencia artificial.

Si una persona desea convertirse en un prompt engineer, es necesario que tenga un conjunto de habilidades y conocimientos específicos en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Pero uno de los requisitos fundamentales es tener un mínimo de experiencia participando en proyectos IA con ML o PLN, ya que en los procesos diseñados en estos proyectos aportan un alto conocimiento a sus participantes en el funcionamiento de la IA, diseño de algoritmos, misión y objetivos del uso de estas IA. Este conocimiento se adquiere con mucha experiencia y luchando día a día para lograr que esa IA haga lo que se quiera y sea capaz de predecir los resultados deseados.

A continuación os indico algunos de los conocimientos y habilidades que, a mi entender, se deberian tener para ser un prompt engineer:

1. Experiencia: Haber participado en proyectos que han sido exitosos y han sido lanzados aportan al prompt engineer un gran valor. Esta experiencia en proyectos de IA puede ser muy valiosa para el diseño y creación de prompts efectivos, proporcionando a los prompt engineers una comprensión profunda del dominio de la tarea, las necesidades de los usuarios finales y las técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
2. Conocimientos de procesamiento del lenguaje natural: es importante que un prompt engineer tenga una comprensión profunda de las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, incluyendo la comprensión del lenguaje natural, la generación de lenguaje natural y la traducción automática.
3. Comprensión del dominio de la tarea: un prompt engineer debe tener un conocimiento profundo del dominio de la tarea específica para la que se está creando el prompt. Esto puede incluir conocimientos de negocios, tecnología, salud, finanzas, entre otros.
4. Habilidades de comunicación: es importante que un prompt engineer tenga habilidades efectivas de comunicación para trabajar con otros miembros del equipo de IA y para comprender las necesidades y expectativas de los usuarios finales.
5. Conocimientos de programación: un prompt engineer debe tener conocimientos de programación y estar familiarizado con los lenguajes de programación y herramientas relevantes para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial.
6. Conocimientos de análisis de datos: un prompt engineer debe estar familiarizado con las técnicas de análisis de datos y ser capaz de trabajar con grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias relevantes.

Resumiendo todo lo que he intentado explicar en este artículo sobre el concepto "prompt", puedo decir que, los prompts son una herramienta vital en el procesamiento del lenguaje natural y en otros campos de la inteligencia artificial, ya que permiten a los modelos comprender la tarea que se les pide y generar respuestas precisas y relevantes. Diseñar prompts efectivos requiere habilidades y conocimientos específicos en procesamiento del lenguaje natural, comprensión del dominio de la tarea, habilidades de comunicación, programación y análisis de datos. Al crear prompts bien diseñados, podemos mejorar significativamente la calidad de las respuestas generadas por los modelos de IA y mejorar la experiencia del usuario. En consecuencia, los prompts son una herramienta valiosa para la IA, y su diseño efectivo es esencial para el éxito de los sistemas de inteligencia artificial.