En el siempre cambiante mundo de la tecnología, aprovechar las capacidades de LLM's (Large Language Models) y aplicar los principios de la ingeniería de prompts ha demostrado ser un cambio radical tanto para proyectos personales como profesionales. 😎
Hoy, nos sumergiremos en el mundo de los conceptos de ingeniería de prompts que pueden mejorar tu eficiencia. Exploraremos las utilidades prácticas de estas herramientas mientras indagamos en sus orígenes. No pretendemos convertir a todos en entrenadores de modelos de lenguaje natural, sino más bien comprender en detalle cómo maximizar su potencial.
Descubrir el potencial de los Grandes Modelos de Lenguaje y aplicar los principios de la ingeniería de prompts se ha convertido en una ventaja definitoria tanto en proyectos personales como profesionales. En esta sesión, aprenderemos acerca de los conceptos de ingeniería de prompts que pueden impulsar tu eficiencia. Exploraremos las aplicaciones prácticas de estas herramientas y echaremos un vistazo breve a sus orígenes. Nuestro objetivo no es convertir a todos en expertos en modelos de lenguaje natural, sino más bien obtener ideas que puedan maximizarse al máximo. 💡
Aquí tienes tres puntos clave de esta sesión:
- La IA es una herramienta que complementa tus habilidades; no se trata de reemplazar, sino de mejorar.
- Adoptar esta tecnología no significa que estás haciendo trampa ni que eres menos capaz que los demás.
- Pruébalo antes de descartarlo.
¿Qué es la Ingeniería de Prompts?
En los albores de la revolución tecnológica, el Laboratorio de Servomecanismos del MIT dejó al mundo asombrado con una innovación revolucionaria: la Manufactura Asistida por Computadora (CAM). El proyecto MIT Automated Programmed Tools (APT) dio origen a un nuevo lenguaje, también llamado APT, diseñado para controlar operaciones de fresado, revolucionando el control de la manufactura. Era como si un hechizo tecnológico hubiera transformado el proceso de fabricación.
En una escena que evoca una película de ciencia ficción (recuerda, esto fue en 1959), un general de la Fuerza Aérea de EE. UU. predijo que esta tecnología permitiría la creación de una "máquina de guerra invencible". Un sentido de asombro y anticipación llenaba el aire mientras la nueva era de la manufactura tomaba forma.
En medio de este telón de fondo, las máquinas, actuando como auténticos magos, cobraron vida. Con destreza mecánica, produjeron ceniceros conmemorativos para cada asistente, reliquias de la transformación impulsada por CAM. Esta tecnología representó un salto inimaginable en ese momento, y ahora algunos de nosotros tenemos impresoras 3D en casa, accediendo a la tecnología de fabricación como pasatiempo. 🛠️
Un Escenario Revolucionario
Al igual que otros avances notables en el ámbito de la ingeniería de software, la era de la IA se ha arraigado firmemente y ha llegado para quedarse.
Vivimos en un mundo totalmente dominado por el software. Construir, ejecutar y mantener este software nunca ha sido más complejo. Como desarrolladores, ya no basta con crear un gran producto; necesitamos construirlo de manera segura, rápida y frecuente. Una nueva experiencia de desarrollo aguarda, una en la que todo lo necesario para codificar de manera productiva, mantener el flujo y, en última instancia, encontrar alegría en nuestro trabajo, está al alcance. Así como el software transformó el mundo, ahora es el turno de la IA. Hoy aprenderemos cómo podemos aprovechar esta nueva fase en nuestro beneficio.
La Evolución del Lenguaje
El lenguaje natural se está convirtiendo en una herramienta esencial en el campo de la programación y la informática. No es necesariamente un "lenguaje de programación" en el sentido tradicional, pero cada vez desempeña un papel más vital en la interacción con sistemas informáticos y en la facilitación de tareas de desarrollo. Comunicarse con las máquinas en términos parecidos a los humanos está abriendo nuevas posibilidades y haciendo que la tecnología sea más accesible y eficiente.
El Arte de la Ingeniería de Prompts
La ingeniería de prompts implica el proceso de diseñar y optimizar "prompts" o instrucciones utilizadas para comunicarse con modelos de lenguaje como GPT-3. Estos modelos generan respuestas o realizan tareas en función de las instrucciones que reciben. Imagina que estás creando una invitación para Alan. La ingeniería de prompts se está convirtiendo en una habilidad valiosa para desarrollar aplicaciones y servicios basados en lenguaje natural.
La belleza de los modelos de lenguaje modernos y las bibliotecas disponibles es que no necesariamente tienes que comprender los intrincados detalles internos para usarlos de manera efectiva. Con una comprensión básica de cómo integrar estos modelos en nuestras aplicaciones y servicios, podemos aprovechar eficientemente su potencial.
El diagrama comienza a la izquierda con la entrada de pestañas abiertas, datos del editor y bases de datos vectoriales, que alimentan una biblioteca de prompts. Estos elementos luego pasan al prompt, que atraviesa un modelo de filtro contextual y un modelo GPT. (En el contexto de Copilot, por ejemplo, se trabaja constantemente en motores de modelo nuevos y mejorados optimizados para el desarrollo.) Este modelo proporciona completaciones para llenar en el medio del prefijo y el sufijo del prompt. A partir de los modelos, se generan n completaciones y se muestran como n completaciones menores o iguales.
Puedes pensar en los prompts como argumentos en una función, y el Modelo de Lenguaje (ML) como la función específica a la que proporcionas estos argumentos. En este contexto, cada solicitud es una entrada que se le da a la función, y el ML procesa estas entradas, aplicando reglas y algoritmos definidos, para producir una respuesta o resultado. Es una forma de comprender cómo interactúas con el modelo y cómo puedes manipular y controlar su comportamiento.
Descifrando la Esencia de un Prompt
Aprovechar eficazmente el poder de los prompts nos permite utilizar estos encantamientos lingüísticos. Pero en su núcleo, ¿qué constituye exactamente un prompt?
Un prompt se compone de cinco componentes fundamentales: un marco de contexto rico, instrucciones (que pueden abarcar directivas individuales o múltiples, e incluso preguntas), ejemplos ilustrativos y una estructura de salida deseada especificada.
Sin embargo, es importante destacar que ninguno de estos componentes es obligatorio. Como enfoque alternativo, es viable iniciar una oración directamente y aprovechar las capacidades del modelo. No obstante, para crear un prompt que realmente cumpla su propósito, se recomienda incluir al menos una directiva o pregunta.
Descifrando la Esencia de un Modelo
Adentrémonos en un ejemplo ilustrativo de una conversación con GitHub Chat. En este caso, planteo una pregunta sencilla. ¿Qué anticipas que será su respuesta?
Indudablemente, Formular Preguntas de Manera Ambigua no Produce Resultados Relevantes ni Precisos
Sin embargo, Proporcionar Preguntas con Información Adicional y Detalles Precisos Mejora la Calidad de la Respuesta
Esto, a su vez, culmina en soluciones que son más precisas y más valiosas.
Principios Clave Revelados
Esta observación nos lleva directamente a comprender los aspectos esenciales, los pilares que deben tenerse en cuenta en la ingeniería de prompts:
Principios Clave de la Ingeniería de Prompts:
Claridad y Especificidad: Un prompt claro y específico puede marcar la diferencia entre una respuesta confusa y una solución precisa. La claridad permite que el modelo comprenda exactamente lo que se necesita.
Reconocimiento de la No Determinación: Es imperativo reconocer que los modelos de lenguaje pueden responder de manera diferente al mismo prompt en diferentes ocasiones. La experimentación y la iteración pueden ser necesarias para obtener resultados deseados.
Ejemplos Concretos: Proporcionar ejemplos concretos dentro de un prompt puede guiar al modelo hacia la respuesta correcta, especialmente para tareas complejas o específicas.
Lenguaje y Sintaxis: La elección del lenguaje y la estructura de la oración pueden influir significativamente en cómo el modelo interpreta y responde a un prompt. Comprender cómo interactúa el lenguaje y la sintaxis con el modelo es esencial para crear prompts efectivos.
Cero, Uno, Muchos: Comprendiendo el Espectro de Aprendizaje
A medida que navegas por el mundo de los modelos de IA avanzados, es posible que encuentres términos como "aprendizaje zero-shot," "aprendizaje one-shot" y "aprendizaje few-shot." El "aprendizaje zero-shot" se refiere a un prompt sin ejemplos, confiando solo en una descripción detallada de la tarea. Por otro lado, el "aprendizaje one-shot" implica un solo ejemplo, mientras que el "aprendizaje few-shot" abarca varios ejemplos.
La Esencia del Aprendizaje Zero-Shot
El término "aprendizaje zero-shot" encapsula un escenario en el que se presenta un prompt sin ningún ejemplo, confiando únicamente en una descripción detallada de la tarea.
En contraste, el "aprendizaje one-shot" implica incluir un único ejemplo que guíe la respuesta del modelo.
Finalmente, el "aprendizaje few-shot" da un paso más allá, incorporando varios ejemplos para ofrecer un contexto más rico y una guía más precisa para el modelo.
GitHub Copilot y el Papel Crucial de la Ingeniería de Prompts
La ingeniería de prompts desempeña un papel fundamental en la eficacia de GitHub Copilot. Los prompts, expresados como instrucciones o comentarios en lenguaje natural, guían las sugerencias de código generadas por la herramienta. Una formulación cuidadosa y precisa de los prompts puede llevar a Copilot a proporcionar soluciones de código más relevantes y precisas. La capacidad para diseñar prompts efectivos es fundamental para colaborar con Copilot, fomentando una comunicación más clara con la IA y obteniendo resultados refinados. En este contexto, la ingeniería de prompts es tanto un arte como una ciencia, y su dominio puede mejorar significativamente la experiencia de trabajar con esta potente herramienta de programación.
GitHub Copilot se integra sin problemas en los flujos de trabajo de los desarrolladores al:
- Convertir Comentarios en Código: Describe la lógica deseada en lenguaje natural y permite que Copilot ensamble el código por ti, aprovechando la ingeniería de prompts para interpretar tus necesidades.
- Autocompletar Código Repetitivo: Utiliza Copilot para generar rápidamente patrones de código repetitivo.
- Ofrecer Alternativas: Copilot puede presentar una lista de soluciones viables basadas en la entrada proporcionada.
La Inteligencia Artificial Generativa está remodelando la productividad de los desarrolladores, y GitHub Copilot, fortalecido por la integración de la ingeniería de prompts, está teniendo un impacto profundo en este ámbito. Los desarrolladores que utilizan hábilmente los prompts con Copilot pueden lograr una eficiencia y precisión elevadas en sus esfuerzos de codificación, aprovechando al máximo las capacidades de esta herramienta innovadora.
El Salto del 40%
Una perspicaz visión del impacto de Copilot proviene de la investigación de GitHub. Una tasa de asistencia del 40% significa que, por cada 100 líneas de código escritas, la herramienta ha contribuido con 40 líneas. Esto se traduce en una aceleración de hasta un 55% en las tareas de programación.
El Cénit de los Beneficios
La IA, simplemente por el bien de la IA, no genera resultados impactantes. La pregunta es dónde podemos aprovechar la IA para realmente generar valor.
1. Facilitar la Colaboración y el Éxito del Equipo: La ingeniería de prompts nos capacita para diseñar instrucciones concisas y claras que guíen el comportamiento de los modelos de IA, como GitHub Copilot. Al tener una comprensión compartida de cómo formular prompts, los miembros del equipo colaboran de manera más cohesionada y eficiente. Esto fomenta una comunicación mejorada, creando un entorno de trabajo colaborativo y exitoso.
2. Crear Software de Mayor Calidad: La precisión en la formulación de prompts impacta directamente en la calidad del código generado por las herramientas asistidas por IA. Al dominar la ingeniería de prompts, extraemos fragmentos de código más precisos y pertinentes, reduciendo errores y mejorando la calidad general del software.
3. Producción de Software Eficiente: La ingeniería de prompts agiliza el proceso de codificación, permitiéndonos articular nuestras necesidades en lenguaje natural. Las herramientas de IA pueden interpretar estas instrucciones y generar código correspondiente, ahorrando tiempo y recursos.
4. Impulsar la Seguridad Emocional desde Junior hasta Senior: La ingeniería de prompts puede cerrar la brecha entre desarrolladores junior y senior, facilitando un lenguaje común y una metodología compartida. Esto puede fortalecer la confianza y la seguridad emocional dentro del equipo, fomentando un ambiente de trabajo inclusivo y colaborativo.
**Estudio en eficiencia"
Asignamos a 90 desarrolladores la tarea de crear un servicio web en JavaScript. De ellos, 45 contaron con la asistencia de GitHub Copilot, mientras que los otros 45 trabajaron sin él. Al analizar los resultados, descubrimos que el 78% de los desarrolladores que utilizaron Copilot completaron la tarea, en comparación con el 70% que no lo usó. Sin embargo, la cifra más impactante, en mi opinión, radica en el tiempo necesario para finalizar la tarea. Aquellos que colaboraron con GitHub Copilot terminaron en tan solo 1 hora y 11 minutos, en contraste con los 2 horas y 41 minutos que les tomó a quienes trabajaron sin él.
En conclusión, nuestro experimento en el ámbito del desarrollo web con JavaScript, que involucró a 90 desarrolladores divididos equitativamente entre aquellos que utilizaron GitHub Copilot y aquellos que trabajaron de manera independiente, ha arrojado perspicaces conclusiones. Las estadísticas revelan que Copilot mejoró significativamente las tasas de finalización de tareas, con un 78% de los desarrolladores que aprovecharon su asistencia logrando completar exitosamente sus asignaciones, en contraste con el 70% que confió únicamente en sus habilidades.
No obstante, la revelación más destacada radica en la eficiencia en el tiempo lograda a través del uso colaborativo de GitHub Copilot. Los desarrolladores que adoptaron Copilot y participaron en la programación en pareja completaron sus tareas en un sorprendentemente ágil tiempo de 1 hora y 11 minutos, en comparación con las 2 horas y 41 minutos que tomaron sus contrapartes que trabajaron sin la ayuda de Copilot.
Este experimento subraya el potencial transformador de herramientas impulsadas por IA como GitHub Copilot en el desarrollo de software. No solo Copilot aumenta las tasas de finalización de tareas, sino que también acelera significativamente el proceso de desarrollo, demostrando el valor de la colaboración inteligente entre los desarrolladores humanos y la tecnología de vanguardia. Al encontrarnos en la intersección entre la creatividad humana y el avance de la IA, la colaboración entre estas fuerzas tiene el potencial de reformar el panorama del desarrollo de software y allanar el camino para nuevas cotas de eficiencia e innovación.
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