017_list_generation - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video explora la generación de listas con GPT-4, mostrando cómo controlar el formato y el contenido de las listas mediante la manipulación del prompt. Se demuestra cómo establecer reglas (positivas y negativas), proporcionar ejemplos de salida y ajustar el formato de los ejemplos para influir en el resultado generado por el modelo. El video se realiza en el "playground" de GPT-4, una interfaz web que permite interactuar directamente con el modelo.

Conceptos clave:

  • Generación de listas (List Generation): La tarea de generar una lista de elementos (en este caso, títulos de artículos) utilizando un modelo de lenguaje.
  • Reglas: Instrucciones que especifican qué incluir o excluir en la lista generada.
  • Ejemplo de salida (Example Output): Un ejemplo de la estructura y el formato deseados para la lista.
  • Formato: La forma en que se presenta la lista (ej: lista numerada, lista con viñetas, JSON, YAML).
  • Playground de GPT-4: Una interfaz web que permite interactuar directamente con el modelo GPT-4.
  • Prompt Engineering: El arte de diseñar prompts.
  • LLM: Modelo de lenguaje extenso.
  • Reglas positivas: Pautas o instrucciones que le indican al modelo de lenguaje qué incluir o cómo comportarse de manera deseable.
  • Reglas negativas: Pautas o instrucciones que se le dan a un modelo de lenguaje para indicarle qué evitar o qué no hacer.

Ejemplos prácticos:

  1. Generación de una lista básica:

    • Prompt: "Generate a list of article headlines I can write about for the topic digital marketing."
    • Respuesta: GPT-4 genera una lista numerada de 15 títulos de artículos sobre marketing digital.

  2. Establecimiento de reglas negativas:

    • Prompt: Se agrega la regla "don't talk about SEO in the article titles".
    • Respuesta: GPT-4 genera una lista de títulos que no mencionan SEO.

  3. Proporcionar un ejemplo de salida:

    • Prompt: Se agrega un ejemplo de salida con el formato deseado (lista numerada).
    • Respuesta: GPT-4 genera una lista que sigue el formato del ejemplo y cumple con las reglas establecidas.

  4. Ajuste del formato del ejemplo:

    • Prompt: Se modifica el ejemplo de salida para usar guiones en lugar de números.
    • Respuesta: El formato resultante se adapta al nuevo ejemplo, usando guiones.
    • Prompt: Se modifica el ejemplo de salida para usar viñetas.
    • Respuesta: GPT-4 genera una lista con viñetas.

Consejos y buenas prácticas:

  • Sé claro y específico en tus instrucciones: Cuanto más claras sean tus instrucciones, mejor será el resultado.

  • Utiliza ejemplos de salida para guiar el formato: Proporcionar un ejemplo de la estructura y el formato deseados ayuda a GPT-4 a generar una lista que cumpla con tus expectativas.

  • Experimenta con diferentes formatos de ejemplo: Prueba con listas numeradas, listas con viñetas, JSON, YAML, etc., para ver qué funciona mejor para tu caso de uso.

  • Establece reglas positivas y negativas: Las reglas positivas ayudan a guiar el contenido de la lista, mientras que las reglas negativas ayudan a evitar resultados no deseados.

  • Estructura tu prompt de forma lógica: Coloca las instrucciones principales al principio, seguidas de los ejemplos de salida y las reglas.

  • Patrón general: Se presenta un patrón general que consta de:

    1. Instrucciones.
    2. Ejemplo de salida.
    3. Reglas.

Dudas o preguntas:

  • ¿Cómo se puede generar una lista con una estructura más compleja, como una lista anidada o una lista con diferentes tipos de elementos? Investigación: Se podrían proporcionar ejemplos de salida más complejos que reflejen la estructura deseada, o se podrían utilizar técnicas como el "Chain of Thought" para guiar a GPT-4 en la generación de la estructura paso a paso.

  • ¿Cómo se puede controlar la longitud de la lista generada? Investigación: Se puede especificar la longitud deseada en las instrucciones (ej: "Generate a list of 10 article headlines") o se puede utilizar un mecanismo de parada para detener la generación cuando se alcanza un cierto número de elementos.

  • ¿Cómo se puede asegurar que los elementos de la lista sean únicos y no se repitan? Investigación: Se podría agregar una regla que indique a GPT-4 que evite las repeticiones, o se podría implementar una lógica de post-procesamiento para eliminar los elementos duplicados.

  • ¿Se puede usar esta técnica en otros contextos además de playground? Investigación: Sí, la técnica de manipulación del prompt para controlar la generación de listas se puede aplicar en cualquier entorno donde se interactúe con un LLM, no solo en el playground. Se puede usar en:

    • APIs: Al enviar solicitudes a la API de OpenAI (o de otros proveedores de LLMs), se puede incluir el prompt con las instrucciones, ejemplos y reglas.
    • Bibliotecas de Python: Al usar bibliotecas como openai en Python, se puede construir el prompt como una cadena de texto y pasarlo a la función de generación de texto.
    • Frameworks de desarrollo de aplicaciones de IA: Frameworks como LangChain también permiten construir prompts de forma estructurada y controlar el formato de salida.

    El playground es simplemente una herramienta conveniente para experimentar y prototipar rápidamente, pero los principios de prompt engineering que se demuestran son universales.

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