Esta forma de comunicarse con la IA requiere de una formación especializada que permita obtener los mejores resultados, por lo que ya se habla de la disciplina denominada prompt engineering como una técnica empleada para diseñar y optimizar las indicaciones —prompts— que proporcionamos a los modelos, para así obtener respuestas más precisas, relevantes y útiles. Por este motivo, Greg Brockman, uno de los fundadores de OpenAI, definió el prompt engineering como el arte de comunicarse de forma elocuente con una IA.
Un prompt efectivo consta de varias características clave (Shieh, 2023):
- Claridad: Debe ser claro y directo, proporcionando al modelo una comprensión inequívoca de la tarea requerida. Para ello, podemos introducir separadores entre las distintas secciones, como {{}}, “”” o ###.
- Contexto: Debe proporcionar suficiente contexto para guiar al modelo en la dirección correcta, especialmente en tareas que requieren una comprensión más profunda o específica. Aquí suele resultar muy útil la inclusión de ejemplos.
- Especificidad: Un nivel adecuado de especificidad puede ayudar a obtener respuestas más alineadas con nuestras expectativas. Cuantos más datos aportemos a la IA, más cerca estaremos de conseguir nuestro objetivo.
- Longitud: El verdadero desafío reside en controlar la longitud de nuestras instrucciones, ya que un prompt demasiado largo puede consumir la limitación de tokens del modelo y agotar su memoria, lo que produciría respuestas erróneas, repetidas o inexactas. Al mismo tiempo, un mayor uso de prompts extensos puede dar lugar a mayores tiempos de procesamiento y mayores gastos económicos dentro de aquellos modelos de pago, así como a una mayor huella de carbono debido a su uso.
Por lo tanto, un prompt suele estar dividido en distintas secciones estructuradas, que generalmente incluyen:
Rol
Podemos pedir a la IA que interprete a un personaje concreto, lo que generalmente asociamos a una profesión experta en la tarea que pretendemos realizar.
Tarea
Instrucciones básicas.
Datos Específicos
Tema, audiencia a la que se dirige, etc.
Modificadores de Formato
Longitud, estilo, tono, lenguaje, etc.
Exclusiones
Podemos especificar explícitamente a la IA aquellas cuestiones que no queremos que introduzca, así como posibles alternativas.
Ejemplos
Dependiendo de la complejidad de la tarea, podemos aportarle incluso varios de ellos.
Parámetros
Parámetros específicos de cada modelo, como la temperatura —creatividad— en GPT.
Actualmente, muchas de estas secciones ya pueden incluirse directamente en la configuración de asistentes específicos.
Además, es importante experimentar e iterar con diferentes formulaciones de prompts para descubrir qué estructura o enfoque produce los resultados más deseables en la interacción con el modelo de lenguaje. Para este proceso, comienzan a popularizarse algunas herramientas específicas, como Prompts Royale.
Acrónimo de ocho pasos para la excelencia con IA
Fuente: Daniel Eckcler en X