033_automatic_prompt_engineer - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video explora la técnica de "Automatic Prompt Engineer" (Ingeniero de Prompts Automático), que consiste en utilizar un modelo de lenguaje (LLM) para generar o mejorar prompts automáticamente. Se basa en la idea de que si un LLM es bueno para muchas tareas, también podría ser bueno para la ingeniería de prompts. Se presentan dos plantillas de prompt: una que utiliza casos de prueba (ejemplos de entrada/salida) y otra que funciona solo con una descripción de la tarea. Se demuestra cómo estas plantillas, combinadas con un "system prompt" que instruye al LLM a actuar como un experto en ingeniería de prompts y le proporciona principios de buenas prácticas, pueden generar prompts de alta calidad.

Conceptos clave:

• Automatic Prompt Engineer (Ingeniero de Prompts Automático): Una técnica que utiliza un modelo de lenguaje para generar o mejorar prompts automáticamente.
• Prompt Template (Plantilla de Prompt): Un prompt con variables o marcadores de posición que se pueden reemplazar con valores específicos.
• Test Cases (Casos de prueba): Ejemplos de entrada/salida que se utilizan para guiar al modelo en la generación del prompt.
• System Prompt: Un mensaje que configura el rol o comportamiento general del modelo.
• Principios de buenas prácticas de Prompt Engineering: Reglas o directrices para crear prompts efectivos.
• Variables: Marcadores de posición en una plantilla de prompt que se pueden reemplazar con valores específicos.
• Evaluación: Criterios para evaluar la calidad de un prompt o de una respuesta generada por un LLM.
• Prompt Engineering: El arte de crear prompts.
• LLM: Modelo de lenguaje extenso.
• Latent Space: Representación de información en un modelo de IA.

Ejemplos prácticos:

1. Generación de un prompt para nombres de productos (con casos de prueba):

   • System Prompt: Se instruye al LLM a actuar como un experto en ingeniería de prompts y se le proporcionan principios de buenas prácticas.
   • Prompt Template: Se proporciona una plantilla de prompt con variables para la descripción del producto y ejemplos de nombres.
   • Test Cases: Se proporcionan ejemplos de descripciones de productos y sus correspondientes nombres.
   • Criterios de evaluación: Se especifican criterios para evaluar la calidad de los nombres generados (ej: útil, perspicaz, apropiado).
   • Respuesta del modelo: Un prompt optimizado que incluye instrucciones y contexto para generar nombres de productos.

2. Generación de un prompt para nombres de productos (solo con la tarea):

   • System Prompt: Similar al ejemplo anterior.
   • Prompt Template: Se proporciona una plantilla de prompt más genérica, con variables para la categoría del producto, el público objetivo y una característica distintiva.
   • Tarea: "Generate product names".
   • Respuesta del modelo: Un prompt optimizado que incluye instrucciones y variables para generar nombres de productos.

Consejos y buenas prácticas:

• Utiliza un "system prompt" para instruir al LLM: Indícale que actúe como un experto en ingeniería de prompts y proporciona principios de buenas prácticas.
• Utiliza plantillas de prompt con variables: Esto permite reutilizar el prompt para diferentes entradas.
• Proporciona casos de prueba (si es posible): Los ejemplos de entrada/salida ayudan al modelo a comprender mejor la tarea.
• Especifica criterios de evaluación: Esto ayuda al modelo a generar prompts que produzcan resultados de alta calidad.
• Experimenta con diferentes plantillas y parámetros: Ajusta la temperatura del modelo, el número de ejemplos, los criterios de evaluación, etc., para obtener los mejores resultados.
• Combina esta técnica con otras: Puedes utilizar "Automatic Prompt Engineer" junto con otras técnicas, como "Few-Shot Learning" o "Chain of Thought", para mejorar aún más la calidad de los prompts generados.
• Aprovecha las actualizaciones del modelo: Los LLMs se actualizan constantemente. Lo que no funcionaba antes, podría funcionar ahora.
• Prompts Royale: Se menciona la herramienta "Prompts Royale" como una fuente de inspiración, ya que utiliza una técnica similar de generación automática de prompts.
• Libro de O'Reilly: Se menciona que el presentador está escribiendo un libro sobre este tema.

Dudas o preguntas:

• ¿Cómo se puede adaptar esta técnica para generar prompts para diferentes tipos de tareas (ej: clasificación de texto, resumen, traducción)? Investigación: Se pueden modificar las plantillas de prompt y los casos de prueba para que se ajusten a la tarea específica.

• ¿Cómo se puede evaluar la calidad de los prompts generados automáticamente? Investigación: Se pueden utilizar métricas como la precisión, el recall, el F1-score, o la evaluación humana. También se puede utilizar un LLM como juez, como se muestra en otros videos.

• ¿Cuáles son las limitaciones de "Automatic Prompt Engineer"? Investigación: El modelo puede generar prompts que no sean efectivos o que no cumplan con los criterios de evaluación. Además, esta técnica puede ser computacionalmente costosa si se utilizan modelos grandes o se generan muchos prompts.

• ¿Esta técnica reemplaza al prompt engineer humano? No, el "Automatic Prompt Engineer" no reemplaza completamente al ingeniero de prompts humano, sino que actúa como una herramienta de asistencia. Puede:

  • Acelerar el proceso: Generar rápidamente un punto de partida para el prompt, ahorrando tiempo y esfuerzo.
  • Sugerir ideas: Proponer enfoques o formulaciones que el humano podría no haber considerado.
  • Automatizar tareas repetitivas: Generar múltiples variaciones de un prompt para pruebas A/B.

  Sin embargo, el juicio humano sigue siendo esencial para:

  • Evaluar la calidad de los prompts generados.
  • Refinar y ajustar los prompts según sea necesario.
  • Adaptar los prompts a contextos específicos o cambios en la tarea.
  • Asegurar que los prompts sean éticos, no sesgados y alineados con los objetivos deseados.

  El "Automatic Prompt Engineer" es una herramienta poderosa, pero no es una solución mágica. Es más efectivo cuando se usa en combinación con la experiencia y el criterio de un humano.

• ¿"Prompt engineering best practices"? El video menciona el uso de "prompt engineering best practices" dentro del prompt que se le da al "Automatic Prompt Engineer". Esto se refiere a una serie de principios, técnicas y estrategias que se han identificado como efectivas para obtener buenos resultados de los LLMs. Algunas de estas prácticas (muchas ya vistas en videos anteriores) incluyen:

  1. Claridad y especificidad: Ser preciso en las instrucciones, evitando ambigüedades.
  2. Contexto: Proporcionar información de fondo relevante para la tarea.
  3. Ejemplos (Few-shot learning): Mostrar al LLM ejemplos de entradas y salidas deseadas.
  4. Formato de salida: Especificar cómo se desea la respuesta (lista, JSON, tabla, etc.).
  5. Delimitadores: Usar símbolos o palabras clave para separar diferentes partes del prompt.
  6. Instrucciones paso a paso: Guiar al LLM a través de un proceso lógico para tareas complejas.
  7. "Let's think step by step" (o Chain of Thought): Animar al LLM a razonar en voz alta.
  8. Pre-warming: Preparar al modelo.
  9. Role prompting: Asignarle un rol.
  10. Establecer restricciones.