Prompt engineering: definición y aplicaciones

El uso del prompt engineering se basa en dos mecanismos complementarios. Por un lado, el entrenamiento a través de ejemplos comentados: esta técnica consiste en proporcionar al modelo NLP ejemplos concretos de prompts eficientes, acompañados de explicaciones sobre las razones que los hacen efectivos. Por ejemplo, los prompts dados al modelo pueden estar diseñados para generar eslóganes publicitarios impactantes, explicando por qué encuadran bien la tarea requerida.

Por otro lado, la orientación paso a paso: se guía al modelo etapa por etapa sobre cómo construir un prompt óptimo. Por ejemplo, es posible indicarle que un buen prompt debe definir claramente el objetivo, dar ejemplos relevantes, establecer el contexto, utilizar vocabulario simple, etc.

Combinando estas dos técnicas, el modelo "aprende" a generar mejores prompts de forma autónoma. A base de ejemplos comentados y orientación, el modelo termina por integrar las buenas prácticas del prompt engineering y aplicarlas él mismo.

El reto es proporcionar suficiente información en el prompt para que el modelo produzca una respuesta de calidad, pero sin sobrecargarlo de instrucciones que limiten su creatividad. El prompt engineering busca así el equilibrio entre guía y autonomía.

Existen varias formas de abordar el prompt engineering en función del resultado buscado. Estos son los tres grandes tipos de prompt engineering:

• El prompt engineering para el entrenamiento de modelos: consiste en proporcionar al modelo NLP prompts específicamente diseñados para entrenarlo en una tarea dada. Por ejemplo, darle miles de prompts que ilustren la generación de textos publicitarios;
• El prompt engineering para la inferencia en producción: una vez implementado el modelo, se alimenta con prompts optimizados para los casos de uso previstos. Este método se utiliza para prompts de moderación de contenido, respuesta a preguntas de clientes, etc;
• El prompt engineering adaptativo: el modelo NLP se entrena para generar él mismo los mejores prompts según el contexto. Este enfoque tiene como objetivo hacer al modelo capaz de un prompt engineering autónomo.

Cada una de estas variantes presenta especificidades en términos de metodología. El prompt engineering para entrenamiento pone énfasis en la diversidad y cantidad de datos. El de inferencia se centra en la calidad de prompts en contexto real. El enfoque adaptativo busca dar al modelo la capacidad de aprender a hacer un prompt engineering eficaz por sí mismo.

Los investigadores suelen combinar estos diferentes tipos de prompt engineering de forma complementaria para obtener el mejor rendimiento. Esta diversidad de técnicas es una fortaleza para esta disciplina aún emergente.

Tener éxito en el prompt engineering, sin necesidad de ser un ingeniero de prompts, requiere de sólidas habilidades multidisciplinares.

En primer lugar, es indispensable un profundo conocimiento de los modelos de procesamiento del lenguaje natural para crear prompts adaptados a sus fortalezas y limitaciones.

La redacción también es crucial, puesto que el prompt debe ser un texto conciso, preciso y coherente. Buenas habilidades de redacción son por tanto esenciales.

Dominar técnicas de aprendizaje automático como la transferencia de aprendizaje es también una ventaja, ya que suelen emplearse conjuntamente con el prompt engineering. Por ejemplo, es posible utilizar un modelo pre-entrenado en una tarea específica como punto de partida para resolver una tarea similar o relacionada.

Asimismo, la experiencia en lingüística computacional permite comprender mejor los mecanismos de interpretación del lenguaje de los modelos.

En el aspecto técnico, programación y ciencia de datos son necesarias para integrar y evaluar el rendimiento de los prompts. El rigor en las pruebas y experimentos permite identificar los prompts más efectivos.

Por último, la creatividad y el pensamiento crítico son cualidades esenciales para el prompt engineering.

El uso del prompt engineering presenta varias ventajas. En primer lugar, esta técnica permite obtener respuestas más precisas y relevantes por parte de los modelos NLP. Con un prompt bien diseñado, el modelo generará una respuesta que se ajusta exactamente a la tarea solicitada, y no algo vago o aproximativo.

El prompt engineering también asegura una mejor adecuación entre la respuesta del modelo y las necesidades específicas del usuario, encuadrando la generación de texto según el caso de uso y las instrucciones dadas. Además, un prompt detallado limitará los malentendidos y malas interpretaciones del modelo NLP, reduciendo así los sesgos y errores. El prompt engineering también favorece una mayor coherencia en las respuestas del modelo, incluso ante diferentes inputs.

A la larga, esta técnica mejora el rendimiento global de los modelos NLP al reforzar su capacidad para comprender solicitudes complejas. Por último, el prompt engineering ofrece un mejor control de estos modelos, permitiendo a sus diseñadores orientar finamente su comportamiento a través de las instrucciones proporcionadas.

Aunque presenta ciertas ventajas, el uso del prompt engineering también conlleva limitaciones a tener en cuenta. En primer lugar, se trata de una técnica que requiere una gran inversión de tiempo y sólidas habilidades en diseño de prompts para elaborar instrucciones óptimas. Sin suficiente experiencia, es fácil redactar malos prompts que en realidad degradarán el rendimiento del modelo NLP en lugar de mejorarlo.

Además, el prompt engineering depende en gran medida del caso de uso: prompts específicos para una tarea deberán reescribirse completamente ante cualquier cambio de objetivo o contexto. Por otra parte, prompts demasiado directivos o detallados pueden reducir la creatividad y autonomía de los modelos NLP al encasillarlos en esquemas de respuesta predefinidos y estereotipados. Encontrar el delicado equilibrio entre guía y libertad otorgada al modelo es difícil.

El proceso de diseñar prompts eficientes también se basa en numerosos ensayos y errores, ajustes progresivos y buenos ajustes: no es posible obtener un prompt óptimo inmediatamente.

Por último, la complejidad de los prompts tiende a aumentar a medida que se busca optimizarlos, llegando potencialmente a volverse contraproducentes si se sobrecargan de instrucciones. A pesar de su potencial prometedor, el prompt engineering no es una solución mágica a las limitaciones de los modelos NLP actuales.

Aunque se trata de una tecnología ya madura, el prompt engineering debería seguir progresando en el futuro, en particular gracias a los avances en áreas relacionadas como la transferencia de aprendizaje y el aprendizaje con pocos ejemplos (few-shot learning).

Se pueden anticipar varias evoluciones:

• La aparición de nuevos métodos para generar prompts más efectivos, mediante el uso de algoritmos de optimización por ejemplo;
• El desarrollo de bibliotecas de prompts pre-escritos, reutilizables de un modelo NLP a otro;
• La posibilidad de que los modelos autogeneren los prompts más adecuados según la tarea requerida;
• El uso del prompt engineering para entrenar modelos NLP cada vez más potentes, alcanzando niveles de competencia lingüística cercanos al humano;
• La escritura de prompts por parte de los usuarios finales, permitiéndoles guiar los modelos NLP en lenguaje natural;
• Una mayor integración entre prompt engineering y técnicas de búsqueda.

Gracias a estos avances, el prompt engineering tiene el potencial de convertirse en una técnica imprescindible para explotar al máximo las capacidades de los modelos de procesamiento del lenguaje natural en una amplia variedad de casos de uso.