035_role_promping - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video explica la técnica de "Role Prompting" (o "Prompt de Rol") en el contexto de la ingeniería de prompts. El objetivo principal es mejorar la calidad y el estilo de las respuestas generadas por un modelo de lenguaje (LLM) asignándole un rol específico, como el de una celebridad o un experto en un campo determinado (por ejemplo: un profesor de matemáticas o Elon Musk). El video demuestra que, si bien la simple asignación de un rol puede tener un efecto, proporcionar ejemplos del estilo deseado (en este caso, nombres de productos al estilo de Elon Musk) mejora significativamente los resultados. Además, se introduce un método para evaluar la efectividad del "Role Prompting" utilizando otro LLM como "juez" para calificar qué tan bien se ajusta la respuesta al rol asignado.

Conceptos clave:

  • Role Prompting (Prompt de Rol): Una técnica en la que se instruye al LLM para que asuma un rol específico (personaje, profesión, estilo) al responder a una pregunta o tarea. El objetivo es influir en el estilo, el tono y el contenido de la respuesta.

  • Prompt Engineering (Ingeniería de Prompts): El arte y la ciencia de diseñar instrucciones (prompts) efectivas para obtener los resultados deseados de un modelo de lenguaje.

  • LLM (Large Language Model - Modelo de Lenguaje Extenso): Un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado en grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje natural.

  • Few-Shot Learning (Aprendizaje con Pocos Ejemplos): Una técnica en el prompt engineering, la cual es nombrada en el video y se refiere a cuando al LLM se le proporciona un pequeño número de ejemplos de entrada/salida deseados para guiar su comportamiento.

  • Evaluación con LLM: Usar un LLM separado para evaluar la calidad o la precisión de las respuestas generadas por otro LLM. En este caso, se utiliza para medir qué tan bien la respuesta se ajusta al rol asignado (qué tan "Musk-like" es).

  • Chain-of-Thought (Cadena de Pensamiento): Se menciona brevemente, y se refiere a una técnica en la que se le pide al LLM que explique su razonamiento paso a paso antes de dar una respuesta final. Esto puede mejorar la precisión y la confiabilidad de las respuestas.

Ejemplos prácticos:

  • Generación de nombres de productos al estilo de Elon Musk:

    • Prompt sin Role Prompting: "Brainstorm a list of product names for a shoe that fits any foot size." (Genera nombres genéricos como "Adaptive Fit", "Stride", etc.)
    • Prompt con Role Prompting: "You are Elon Musk. You are brainstorming new products. Here are some examples: ... [ejemplos de nombres de productos inventados por Musk, como 'Beer Fridge' y 'Not a Flamethrower'] ... Brainstorm a list of product names for a shoe that fits any foot size." (Genera nombres más creativos y al estilo de Musk, como "Universal Fit Shoe" o "Completely Fit All").
    • El ejemplo demuestra cómo la inclusión de ejemplos de nombres "al estilo Musk" mejora significativamente la capacidad del LLM para imitar ese estilo.

  • Evaluación del Role Prompting:

    • Se crea un prompt de evaluación que instruye a un LLM a actuar como un "juez" con conocimiento del estilo de Elon Musk.
    • El prompt de evaluación recibe los nombres de productos generados (tanto con como sin Role Prompting) y proporciona una calificación (porcentaje) de qué tan probable es que cada nombre haya sido creado por Elon Musk, junto con una explicación.
    • Este ejemplo muestra cómo se puede utilizar un LLM para evaluar objetivamente la efectividad del Role Prompting.

Consejos y buenas prácticas:

  • Proporciona ejemplos: No basta con simplemente asignar un rol (por ejemplo, "Eres Elon Musk"). Proporcionar ejemplos concretos del estilo deseado (nombres de productos, frases, etc.) es crucial para obtener buenos resultados con el Role Prompting.
  • Few-Shot Learning: Aplicar la técnica de Few-Shot Learning, donde se le muestra al modelo, unos pocos ejemplos de lo que se quiere obtener.
  • Utiliza un LLM para la evaluación: Implementa un sistema de evaluación utilizando otro LLM como "juez" para medir objetivamente la efectividad del Role Prompting.
  • Cadena de Pensamiento (Chain-of-Thought): Pide al LLM evaluador que explique su razonamiento antes de proporcionar una calificación. Esto puede mejorar la precisión y la confiabilidad de la evaluación.
  • Optimización iterativa: El prompt de evaluación también se puede optimizar. Puedes ajustar manualmente las calificaciones y volver a entrenar el prompt de evaluación hasta que produzca resultados consistentes y precisos.
  • Pruebas A/B: Una vez que tienes un sistema de evaluación, puedes usarlo para realizar pruebas A/B en tus prompts originales y ver si realmente están siguiendo el rol asignado.

Dudas o preguntas:

  • ¿Cómo generalizar el Role Prompting a otros roles y estilos? El video se centra en Elon Musk, pero sería útil explorar cómo aplicar esta técnica a otros roles (por ejemplo, un escritor famoso, un científico, un personaje histórico) y estilos (formal, informal, humorístico, etc.). Investigación: Para generalizar se debe replicar la misma lógica: 1. Definir claramente el rol y sus características. 2. Recopilar o crear ejemplos representativos del estilo de ese rol. 3. Adaptar el prompt de evaluación para que refleje los criterios relevantes para ese rol.

  • ¿Cómo afecta la longitud y la complejidad de los ejemplos al rendimiento del Role Prompting? ¿Hay un límite en la cantidad de ejemplos que se pueden proporcionar antes de que se vuelva contraproducente? Investigación: No hay una regla fija, pero la clave es la calidad sobre la cantidad. Ejemplos claros, concisos y representativos son más efectivos que muchos ejemplos ambiguos o irrelevantes. Se debe experimentar para encontrar el equilibrio adecuado.

  • El video indica que el role prompting ahora necesita de ejemplos, por lo que ¿El role prompting per se ha ido perdiendo efectividad a lo largo del tiempo? Investigación: Es probable, si. Los LLM evolucionan y puede que el simple hecho de asignarle un rol ya no sea tan efectivo. El few-shot learning es un complemento que ayuda a refinar el comportamiento del modelo.

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