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Clase 01: Introducción a la Ingeniería de Prompts con IA



Título de la Clase: Introducción a la Ingeniería de Prompts con IA

Objetivo: Comprender qué es la ingeniería de prompts y por qué es importante.

Temas Clave de la Clase:

  1. Definición de Ingeniería de Prompts con IA

    • ¿Qué es un Prompt? Un prompt es una entrada de texto o instrucción que se le proporciona a un modelo de inteligencia artificial (IA) generativa para que genere una respuesta o realice una tarea. Estas instrucciones se formulan en lenguaje natural. Por ejemplo, podría ser una consulta directa como “¿Cuál es el pequeño teorema de Fermat?” o una orden específica como “Escribe un poema sobre las hojas que caen”.
    • ¿Qué es la Ingeniería de Prompts? La ingeniería de prompts es el proceso de estructurar un texto que puede ser interpretado y comprendido por un modelo de IA generativa. Implica diseñar, ajustar y refinar las instrucciones o "prompts" con el objetivo de obtener los mejores resultados posibles de un modelo de lenguaje. Es una disciplina que combina la creatividad y la estrategia, experimentando con diferentes formulaciones y refinando los prompts para lograr respuestas precisas y útiles.
    • Importancia y Beneficios: La ingeniería de prompts es esencial para maximizar el potencial de los modelos de lenguaje y lograr mejores resultados con la IA generativa. Sus beneficios incluyen:
      • Optimización de resultados: Un prompt bien planificado conduce a la generación de respuestas más precisas y pertinentes.
      • Eficiencia: Los prompts bien formulados permiten que el modelo entregue la información deseada más rápidamente, reduciendo la necesidad de múltiples iteraciones.
      • Control de resultados: Permite al usuario dirigir aspectos como la longitud, el estilo y el tono de la respuesta de la IA.
      • Reducción de errores: Las instrucciones claras y concisas minimizan posibles sesgos, malentendidos o respuestas inexactas.
      • Usos avanzados: Facilita el uso de modelos de IA para tareas específicas o campos especializados para los que no fueron diseñados originalmente.
      • No requiere entrenamiento adicional: Permite obtener los resultados deseados sin reentrenar el modelo, ahorrando tiempo y recursos computacionales.

  2. Diferencia entre Prompts Buenos y Malos (Básicos vs. Avanzados) Los prompts avanzados funcionan mejor porque proporcionan a la IA la información necesaria para generar una respuesta más precisa y enfocada.

    • Características de un Buen Prompt (Avanzado):
      • Claridad y Precisión: Son fundamentales para evitar ambigüedades y garantizar que la IA comprenda la solicitud con exactitud.
      • Especificidad: Incluyen detalles específicos como el contexto, el público objetivo, el tono deseado y los elementos clave a incluir. Cuanto más detallada sea la solicitud, más efectiva y precisa será la respuesta.
      • Solicitud de Actuación Especializada (Rol): Requerir que la IA asuma la función de un experto en un campo específico (ej. "Actúa como un experto en diseño gráfico") garantiza respuestas detalladas y especializadas.
      • Contexto Adecuado: Es esencial para aumentar la relevancia de la respuesta, ubicando la pregunta en un marco claro y detallado.
      • Formato de Respuesta Deseado: Consiste en especificar el tipo de formato en el que se requiere la respuesta (ej. lista, tabla, párrafo corto, lenguaje formal, etc.) para que sea más clara y se ajuste a la necesidad del usuario.
      • Uso de Ejemplos (Few-Shot Learning): Proporcionar ejemplos específicos (normalmente de 2 a 5) de la tarea ayuda al modelo a entender el tipo de respuesta deseada, guiando el formato o el tono.
    • Características de un Mal Prompt (Básico) y Cómo Evitarlos:
      • Ambigüedad: Utilizar términos o frases vagas que no especifican claramente lo que se desea. Solución: Ser concreto y específico.
      • Falta de Especificidad o Contexto: No proporcionar la información necesaria para una respuesta enfocada. Solución: Agregar contexto y definir el enfoque.
      • Uso de Jerga o Terminología Poco Clara: Utilizar términos que pueden tener múltiples interpretaciones. Solución: Usar lenguaje claro y sencillo.
      • No Considerar la Audiencia Objetivo: Ignorar a quién va dirigido el contenido. Solución: Adaptar el prompt a la audiencia para mejorar la relevancia.
      • Mezclar Múltiples Temas sin Relación: Intentar abarcar demasiados conceptos en un mismo prompt confunde el propósito. Solución: Dividir la solicitud en prompts separados y enfocados.
    • Ejemplos Comparativos:
      • Prompt Básico: "Describe qué es un prompt.".
      • Respuesta IA (Básico): Un prompt es una instrucción dada a un modelo de lenguaje para que genere una respuesta..
      • Prompt Avanzado: "Describe qué es un prompt usando un ejemplo práctico en un lenguaje sencillo.".
      • Respuesta IA (Avanzado): Un prompt es una instrucción que le das a una IA para que te ayude con una tarea. Por ejemplo, si quieres que la IA te sugiera ideas para una invitación de cumpleaños, podrías decirle: ‘Crea una invitación divertida para un cumpleaños’. Mientras más detalles des, más precisa será la respuesta..

  3. Visión General de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)

    • Definición: Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, por sus siglas en inglés) son modelos de inteligencia artificial que entienden y generan lenguaje humano coherente. Son entrenados con una inmensa cantidad de datos y billones de parámetros, lo que les permite mantener conversaciones. Un tipo importante de LLM son los modelos de lenguaje generativos preentrenados (GPT, Generative Pre-trained Transformer).
    • Funcionamiento Básico: Los modelos de texto como los LLMs funcionan prediciendo la siguiente palabra más probable en una secuencia de texto dada. Aprenden extrayendo patrones entre las diferentes palabras de un lenguaje. Es importante tener en cuenta que los LLMs pueden "equivocarse" al buscar el token (unidad básica de texto) más probable, especialmente con textos grandes o problemas lógicos/matemáticos, por lo que las técnicas de prompting son clave.
    • Ejemplos de LLMs Comunes: Algunos de los LLMs más conocidos y utilizados son ChatGPT (de OpenAI), Gemini (de Google), Claude (de Anthropic) y Copilot. Para tareas más complejas, se recomienda invertir en modelos más avanzados como ChatGPT 4, ya que es un modelo superior a ChatGPT 3.5.

Ejercicio Práctico: Experimentando con Prompts

  • Tarea: Escribe 5 prompts diferentes para la tarea "Explica la fotosíntesis" y observa las distintas respuestas generadas por una herramienta de IA (como ChatGPT o Gemini).
  • Instrucciones para el Ejercicio:
    1. Prompt 1 (Básico y General): Comienza con una solicitud simple como: "Explica la fotosíntesis.".
    2. Prompt 2 (Con Rol): Introduce un rol específico para la IA: "Actúa como un profesor de biología de secundaria y explica la fotosíntesis.".
    3. Prompt 3 (Con Audiencia y Tono): Define un público objetivo y un tono deseado: "Explica la fotosíntesis para niños de 10 años, usando un lenguaje sencillo y divertido.".
    4. Prompt 4 (Con Formato): Especifica un formato de respuesta: "Explica la fotosíntesis en una lista de 5 pasos clave.".
    5. Prompt 5 (Con Contexto y Ejemplo): Añade contexto y solicita un ejemplo: "Explica la fotosíntesis y su importancia para el medio ambiente, incluyendo un ejemplo de una planta común.".
  • Observación y Análisis:
    • Después de generar las respuestas, compara cómo los cambios en la formulación del prompt afectan la calidad, la especificidad, el tono y la estructura de la respuesta de la IA.
    • Este ejercicio subraya la importancia del refinamiento iterativo, que es la práctica de mejorar un prompt basándose en las respuestas obtenidas, ajustando la formulación para lograr resultados óptimos.


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