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Dominando el Diseño de Prompts: Estrategias para Optimizar las Respuestas de Modelos de Lenguaje AI

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Este artículo proporciona una guía completa sobre estrategias de diseño de prompts para interactuar con grandes modelos de lenguaje (LLMs). Cubre varias técnicas para crear prompts efectivos, incluyendo dar instrucciones claras, definir tareas, especificar restricciones, incluir ejemplos de pocos disparos, agregar información contextual y experimentar con diferentes valores de parámetros. El artículo también discute estrategias comunes de iteración de prompts y cosas a evitar al diseñar prompts.
  • puntos principales
  • ideas únicas
  • aplicaciones prácticas
  • temas clave
  • ideas clave
  • resultados de aprendizaje

  • • puntos principales

    • 1
      Proporciona una guía detallada y práctica sobre estrategias de diseño de prompts para LLMs.
    • 2
      Cubre una amplia gama de técnicas, desde instrucciones básicas hasta ajuste avanzado de parámetros.
    • 3
      Ofrece ejemplos claros y explicaciones para cada estrategia.
    • 4
      Incluye información sobre estrategias de iteración de prompts y trampas comunes a evitar.

  • • ideas únicas

    • 1
      Enfatiza la importancia de usar ejemplos de pocos disparos para guiar el comportamiento del modelo.
    • 2
      Explica cómo descomponer prompts complejos en componentes más simples para un procesamiento más fácil.
    • 3
      Proporciona una visión general completa de los valores de parámetros comunes y su impacto en las respuestas del modelo.

  • • aplicaciones prácticas

    • Este artículo equipa a los usuarios con el conocimiento y las herramientas para diseñar prompts efectivos para LLMs, permitiéndoles lograr resultados deseados y optimizar el rendimiento del modelo.

  • • temas clave

    • 1
      Diseño de Prompts
    • 2
      Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)
    • 3
      Prompts de Pocos Disparos
    • 4
      Información Contextual
    • 5
      Ajuste de Parámetros
    • 6
      Estrategias de Iteración de Prompts

  • • ideas clave

    • 1
      Proporciona una guía completa y práctica sobre el diseño de prompts.
    • 2
      Ofrece explicaciones claras y ejemplos para cada estrategia.
    • 3
      Cubre tanto técnicas básicas como avanzadas para la ingeniería de prompts.

  • • resultados de aprendizaje

    • 1
      Entender los principios clave del diseño de prompts para LLMs.
    • 2
      Aprender varias técnicas para crear prompts efectivos, incluyendo instrucciones, restricciones, ejemplos de pocos disparos e información contextual.
    • 3
      Obtener información sobre estrategias de iteración de prompts y trampas comunes a evitar.
    • 4
      Desarrollar la capacidad de diseñar prompts que eliciten respuestas deseadas de LLMs.
ejemplos
tutoriales
ejemplos de código
visuales
fundamentos
contenido avanzado
consejos prácticos
mejores prácticas

“ Introducción al Diseño de Prompts

El diseño de prompts es un aspecto crucial al trabajar con grandes modelos de lenguaje (LLMs) como PaLM y Gemini. Implica crear texto de entrada que guíe al modelo para generar respuestas deseadas. Un diseño de prompts efectivo puede mejorar significativamente la calidad y relevancia del contenido generado por AI. Este artículo explora varias estrategias para optimizar tus prompts y obtener mejores resultados.

“ Dar Instrucciones Claras y Específicas

Uno de los aspectos fundamentales del diseño de prompts es proporcionar instrucciones claras y específicas al modelo. Esto incluye definir la tarea a realizar, especificar cualquier restricción y delinear el formato deseado de la respuesta. Por ejemplo, al pedir un resumen, podrías especificar la longitud o el estilo que deseas. Instrucciones claras ayudan al modelo a entender tus expectativas y producir salidas más precisas.

“ Incluir Ejemplos de Pocos Disparos

Los prompts de pocos disparos implican proporcionar al modelo ejemplos de los pares de entrada-salida deseados. Esta técnica puede ser particularmente efectiva para guiar el comportamiento y el formato de salida del modelo. Al usar ejemplos de pocos disparos, es importante mantener un formato consistente entre los ejemplos y experimentar con el número óptimo de ejemplos para tu tarea específica. Los ejemplos deben demostrar patrones a seguir en lugar de antipatrones a evitar.

“ Agregar Información Contextual

Incorporar información contextual relevante en tus prompts puede mejorar significativamente la comprensión y calidad de respuesta del modelo. Esto podría incluir información de fondo, detalles específicos o restricciones que el modelo debe considerar al generar una respuesta. Al proporcionar contexto, ayudas al modelo a producir salidas más precisas y personalizadas.

“ Usar Prefijos y Entradas Parciales

Los prefijos pueden usarse para señalar partes semánticamente significativas de la entrada o el formato de salida esperado. Por ejemplo, usar 'JSON:' como un prefijo de salida puede guiar al modelo para generar respuestas en formato JSON. Además, proporcionar entradas parciales y permitir que el modelo las complete puede ser una forma efectiva de guiar las respuestas, especialmente al tratar con formatos o patrones específicos.

“ Descomponer Prompts Complejos

Para tareas complejas, a menudo es beneficioso descomponer los prompts en componentes más simples. Esto puede implicar crear prompts separados para diferentes instrucciones, encadenar prompts para tareas secuenciales o agregar respuestas de tareas paralelas. Este enfoque ayuda a gestionar la complejidad y puede llevar a salidas más precisas y enfocadas.

“ Experimentar con Parámetros del Modelo

Los parámetros del modelo, como temperatura, top-K, top-P y tokens de salida máximos, pueden afectar significativamente las respuestas generadas. Experimentar con estos parámetros te permite ajustar el equilibrio entre creatividad y determinismo en las salidas del modelo. Por ejemplo, valores de temperatura más bajos suelen resultar en respuestas más deterministas, mientras que valores más altos pueden llevar a salidas más diversas o creativas.

“ Estrategias de Iteración de Prompts

El diseño de prompts es un proceso iterativo. Si no estás obteniendo los resultados deseados, intenta reformular tu prompt, cambiar a una tarea análoga o alterar el orden del contenido dentro del prompt. También es importante estar consciente de las respuestas de respaldo y cómo abordarlas, como ajustando el parámetro de temperatura.

“ Mejores Prácticas y Cosas a Evitar

Si bien el diseño de prompts ofrece muchas posibilidades, es importante ser consciente de las limitaciones. Evita confiar en los modelos para generar información fáctica sin verificación, y usa precaución al aplicarlos a problemas de matemáticas y lógica. Siempre valida y verifica las salidas, especialmente para aplicaciones críticas. La prueba continua y el refinamiento de los prompts son clave para lograr resultados óptimos con modelos de lenguaje AI.

 Enlace original: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies

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