028_pre_warming_chats - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video explica la técnica de "pre-warming" (precalentamiento) para mejorar la calidad de las respuestas de un modelo de lenguaje (LLM). El "pre-warming" consiste en pedirle al modelo que genere consejos o criterios sobre cómo realizar una tarea antes de pedirle que realice la tarea en sí. Luego, se le pide al modelo que utilice esos consejos al realizar la tarea. En el ejemplo del video, se le pide a GPT que genere nombres de productos para un zapato que se adapta a cualquier talla. Se compara la calidad de los nombres generados sin "pre-warming", con "pre-warming" implícito (solo pidiendo consejos) y con "pre-warming" explícito (pidiendo consejos y luego pidiendo que se usen esos consejos). Finalmente, se le pide al modelo que califique sus propios nombres basándose en los consejos que generó.

Conceptos clave:

  • Pre-warming (Precalentamiento): Una técnica de prompting que consiste en solicitar al modelo de lenguaje que genere información relevante o consejos sobre una tarea antes de pedirle que realice la tarea.
  • Prompt ingenuo (Naive Prompt): Un prompt directo que no utiliza ninguna técnica especial.
  • Pre-warming implícito: Pedir consejos al modelo antes de la tarea, pero sin mencionarle explícitamente que use esos consejos.
  • Pre-warming explícito: Pedir consejos al modelo y luego pedirle explícitamente que utilice esos consejos al realizar la tarea.
  • Prompt Engineering: El arte de diseñar prompts.
  • LLM: Modelo de lenguaje extenso.

Ejemplos prácticos:

  1. Generación de nombres de productos sin "pre-warming":

    • Prompt: "Can I have a list of product names for a pair of shoes that can fit any foot size?"
    • Respuesta: El modelo genera nombres, pero pueden no ser muy buenos o creativos.

  2. Generación de nombres de productos con "pre-warming" implícito:

    • Prompt 1: "Can you give five tips on how to craft a good product name?"
    • Respuesta 1: El modelo genera consejos sobre cómo crear buenos nombres de productos (claridad, memorabilidad, etc.).
    • Prompt 2: "Can I have a list of product names for shoes that fit any shoe size?"
    • Respuesta 2: El modelo genera nombres, potencialmente mejores que en el caso anterior, ya que tiene los consejos "frescos" en su memoria.

  3. Generación de nombres de productos con "pre-warming" explícito:

    • Prompt 1: "Can you give five tips on how to craft a good product name?"
    • Respuesta 1: El modelo genera consejos.
    • Prompt 2: "Using this advice, can I have a list of product names for shoes that fit any size?"
    • Respuesta 2: El modelo genera nombres, utilizando explícitamente los consejos que generó.

  4. Autoevaluación:

  • Prompt: "Rate your names based on the five tips."
  • Respuesta: El LLM califica los nombres que generó previamente.

Consejos y buenas prácticas:

  • Utiliza "pre-warming" para tareas que requieren creatividad, juicio o conocimiento específico: Esta técnica puede ayudar al modelo a generar respuestas de mayor calidad al proporcionarle un marco de referencia.
  • Experimenta con "pre-warming" implícito y explícito: A veces, el simple hecho de pedir consejos antes de la tarea puede ser suficiente. En otros casos, puede ser necesario pedir explícitamente al modelo que utilice los consejos.
  • Pide al modelo que evalúe sus propias respuestas: Esto puede proporcionar información adicional sobre la calidad de las respuestas y el razonamiento del modelo.
  • Adapta la técnica a tus necesidades: Puedes pedir diferentes tipos de consejos o información previa, según la tarea que desees realizar.
  • No te limites a la generación de nombres: El "pre-warming" se puede aplicar a una amplia variedad de tareas, como la escritura de textos, la resolución de problemas, la generación de ideas, etc.
  • Combinación con otras técnicas: Se puede usar con otras técnicas para potenciar los resultados.

Dudas o preguntas:

  • ¿Cómo se puede adaptar el "pre-warming" para tareas que no implican la generación de texto, como la clasificación de imágenes o la toma de decisiones? Investigación: Se podría pedir al modelo que genere criterios o consideraciones relevantes para la tarea antes de realizarla.

  • ¿Cómo se puede asegurar que el modelo realmente utilice los consejos que generó? Investigación: Se puede pedir al modelo que explique cómo utilizó los consejos al realizar la tarea, o se puede evaluar manualmente la respuesta para verificar si se ajusta a los consejos.

  • ¿Cuáles son las limitaciones del "pre-warming"? Investigación: El modelo puede generar consejos irrelevantes o poco útiles, o puede no ser capaz de aplicarlos correctamente a la tarea.

  • ¿Por qué se llama "pre-warming" (precalentamiento)? El nombre "pre-warming" (precalentamiento) viene de la idea de preparar o activar el conocimiento relevante del LLM antes de que realice la tarea principal. Es como calentar el motor de un coche antes de empezar a conducir.

  • ¿Se puede hacer todo en un solo prompt? Sí. Aunque el video muestra los pasos por separado (primero pedir consejos, luego la tarea), se puede combinar todo en un único prompt. Por ejemplo:

    Can you give five tips on how to craft a good product name?  Then, using this advice, generate a list of product names for shoes that fit any size. Finally, rate your names based on the five tips.
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