Lanzamiento 2026
 

Prompting para modelos de lenguaje grandes (LLMs)

La introducción del aprendizaje profundo y los grandes modelos lingüísticos (LLM) está transformando radicalmente la ingeniería de prompts. Los LLM ahora pueden procesar cantidades masivas de texto y generar resultados con calidad humana. Esto abre nuevas posibilidades para el diseño de prompts con interacciones significativamente más complejas y creativas. Como desarrolladores de prompts, ahora podemos centrarnos en moldear el comportamiento del modelo mediante contextos y ejemplos bien diseñados, en lugar de programar reglas específicas como en las etapas iniciales de dichos modelos.

Prompt Engineering que funciona

Las técnicas que utilizamos en promt engineering se basan en la elaboración cuidadosa de indicaciones para obtener respuestas específicas y de alta calidad de la IA. Piénselo como aprender un nuevo idioma: el vocabulario es importante, pero la gramática y la sintaxis son esenciales para una comunicación auténtica.

Indicaciones estructuradas para el éxito

Al igual que una oración bien estructurada, una indicación bien estructurada guía a la IA hacia la respuesta correcta. Un marco común que utilizamos incluye los siguientes elementos clave:

Persona: Describimos a la IA qué papel debe desempeñar (ejemplo: redactor de marketing).

Meta: Articulamos claramente lo que quieren nuestros clientes (ejemplo: escribir una descripción de producto).

Contexto: Proporcionamos a la IA la información de fondo necesaria (ejemplo: el producto es un audífono con reducción de ruido).

Restricciones: Especificamos restricciones o requisitos (ejemplo: la descripción debe tener menos de 150 palabras).

Este tipo de estructura ayuda a la IA a comprender su función, la tarea y las reglas específicas. Ejemplo: En lugar de "Escribe sobre audífonos", intentamos algo como esto: "Como otorrinolaringólogo, escribe un párrafo breve explicando los beneficios de las revisiones periódicas para la pérdida auditiva leve". ¿Ves la diferencia?

Métodos avanzados de prompting

Una vez que comprendemos la estructura básica, utilizamos técnicas avanzadas para optimizar la interacción con la IA. Aquí hay algunos ejemplos:

Impulso de cadena de pensamiento: Guiamos a la IA a través de una secuencia lógica de pasos para resolver problemas complejos. Esto es ideal para tareas que requieren pensamiento lógico o resolución de problemas.

Aprendizaje de pocas oportunidades: Le damos a la IA algunos ejemplos del resultado deseado. Esto es similar a mostrarle a un profesional de la publicidad ejemplos de una buena historia antes de que escriba su propia campaña.

Refinamiento del contexto: Optimizamos nuestra propuesta en función de las respuestas de la IA. Esto genera un intercambio que nos permite aclarar cualquier ambigüedad y guiar a la IA hacia una respuesta más precisa.

Estas técnicas nos ofrecen un enfoque más controlado y nos permiten desarrollar interacciones de IA más complejas y sofisticadas para nuestros clientes.

Afrontando desafíos comunes

Incluso con las mejores indicaciones, podemos encontrarnos con algunos problemas. Aquí te presentamos algunos problemas comunes y cómo solucionarlos:

Alucinaciones: A veces la IA inventa cosas. Para evitarlo, basamos las indicaciones en fuentes específicas y fiables siempre que sea posible.

Verbosidad: La IA puede ser un poco verbosa. Por eso, establecemos límites de palabras o le pedimos resúmenes para que sea concisa.

Respuestas generales: Si el resultado de la IA es aburrido, le damos instrucciones o ejemplos más específicos para estimular la creatividad.

El conocimiento meticuloso de estos obstáculos nos ayuda a mejorar la calidad del resultado de IA para nuestros clientes.

Refinamiento y pruebas iterativas

El desarrollo de avisos se basa en la optimización y las pruebas. Refinar continuamente los avisos para nuestros clientes, basándonos en las respuestas de la IA, es clave para lograr resultados óptimos. Esto significa:

Pruebas A/B: Probamos diferentes versiones del mensaje para determinar cuál funciona mejor.

Evaluación humana: Contamos con personas reales que revisan el trabajo de la IA para comprobar su calidad y relevancia.

Monitoreo del rendimiento: Monitoreamos aspectos como la precisión y la fluidez para identificar áreas de mejora.

Mediante la experimentación y el análisis, podemos crear indicaciones altamente efectivas que aprovechen todo el potencial de la IA. Esta mejora y adaptación continuas son cruciales en el cambiante mundo de la IA.

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