038_in_context_learning - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video explica el concepto de "In-Context Learning" (Aprendizaje en Contexto), que simplemente consiste en incluir ejemplos dentro del prompt que se le da a un modelo de lenguaje (LLM). Se destaca que esta es una de las aplicaciones más importantes de los LLMs y se hace referencia a un estudio sobre GPT-3 que demuestra cómo la precisión del modelo mejora a medida que se agregan más ejemplos al prompt (especialmente notable al pasar de cero a un ejemplo). El video presenta un ejemplo práctico donde se le pide al LLM que genere nombres de productos al estilo de Steve Jobs, y se muestra cómo la inclusión de ejemplos que comienzan con la letra "I" (imitando nombres como "iPod", "iPhone") lleva al LLM a generar nombres que también comienzan con "I", incluso sin haber sido instruido explícitamente para hacerlo.

Conceptos clave:

  • In-Context Learning (Aprendizaje en Contexto): La capacidad de un LLM para aprender de los ejemplos proporcionados directamente en el prompt, sin necesidad de un reentrenamiento formal.
  • Zero-Shot Prompting: Un prompt sin ejemplos. El LLM debe responder basándose únicamente en su conocimiento preexistente.
  • One-Shot Prompting: Un prompt con un solo ejemplo.
  • Few-Shot Prompting: Un prompt con varios ejemplos (generalmente, unos pocos).
  • Evaluación programática: Evaluar el rendimiento del LLM utilizando código (en lugar de una evaluación humana). En este caso, se verifica si los nombres generados comienzan con "I".
  • Pruebas A/B: Comparar el rendimiento de diferentes versiones de un prompt (por ejemplo, con diferente número de ejemplos) para determinar cuál es más efectivo.
  • Asincronía (Async): Ejecutar múltiples tareas (en este caso, llamadas al LLM) simultáneamente para acelerar el proceso.
  • Prompt Engineering: El arte y la ciencia de diseñar instrucciones (prompts) efectivas.
  • LLM (Large Language Model): Modelos de IA con capacidad de aprendizaje en contexto.

Ejemplos prácticos:

  • Generación de nombres de productos al estilo de Steve Jobs:
    • Zero-Shot Prompt: Se le pide al LLM que genere nombres al estilo de Steve Jobs, pero sin proporcionar ejemplos.
    • Few-Shot Prompt: Se proporciona una lista de ejemplos de nombres de productos (ficticios) que comienzan con "I" (ej: "I bar fridge", "I fridge beer").
    • El ejemplo demuestra cómo el LLM "aprende" de los ejemplos y genera nombres que siguen el mismo patrón (comenzar con "I"), incluso sin haber sido instruido explícitamente para hacerlo.
    • Evaluación y A/B testing Se pone a prueba el prompt con uno, dos y tres ejemplos. Se evalua el porcentaje de nombres de productos que empiezan con "I" y se determina que con un solo ejemplo, el modelo ya generaliza correctamente.

Consejos y buenas prácticas:

  • Incluye ejemplos en tus prompts: Incluso un solo ejemplo puede mejorar significativamente el rendimiento del LLM.
  • Organiza los ejemplos en una estructura de datos (ej: array): Esto facilita la gestión y modificación de los ejemplos.
  • Realiza pruebas A/B: Compara diferentes versiones de tus prompts (con diferente número de ejemplos, diferentes estilos, etc.) para optimizar el rendimiento.
  • Utiliza la asincronía para acelerar las pruebas: Ejecuta múltiples llamadas al LLM simultáneamente, especialmente cuando realices pruebas con muchos ejemplos o múltiples ejecuciones.
  • Adapta la cantidad de ejemplos a tus necesidades: Más ejemplos suelen mejorar el rendimiento, pero también aumentan el costo (en tokens) y el tiempo de respuesta. Encuentra el equilibrio adecuado para tu caso de uso.
  • La calidad de los ejemplos importa: Los ejemplos deben ser relevantes, claros, variados (si se busca variabilidad) y representativos de la tarea que se desea que el LLM realice.

Dudas o preguntas:

  • ¿Cómo se puede determinar la cantidad óptima de ejemplos para un caso de uso específico? Investigación: No hay una regla fija. Se recomienda comenzar con pocos ejemplos (1-3) e ir aumentando gradualmente, evaluando el rendimiento en cada paso, hasta encontrar un punto de equilibrio donde agregar más ejemplos no produzca una mejora significativa.
  • ¿Cómo se puede asegurar que los ejemplos sean representativos y no introduzcan sesgos? Investigación: Es importante revisar cuidadosamente los ejemplos para detectar posibles sesgos. Se pueden utilizar técnicas como el muestreo estratificado o la generación de ejemplos sintéticos para asegurar la diversidad y representatividad.
  • ¿Qué tipos de tareas se benefician más del "In-Context Learning"? Investigación: Tareas que requieren seguir un patrón específico, imitar un estilo particular, o realizar transformaciones de texto basadas en ejemplos (como traducción, resumen, clasificación, etc.).
  • ¿Se menciona el "paper" GPT-3, cuál es la referencia completa? Investigación: El paper al que se refiere es probablemente "Language Models are Few-Shot Learners" (Brown et al., 2020), que introdujo el modelo GPT-3 y demostró su capacidad para el aprendizaje "few-shot" (con pocos ejemplos).
  • ¿"Killer aplication of LLMs" a qué se refiere? Investigación: Se refiere a que el "In-context learning" (aprendizaje en contexto) es una de las aplicaciones o usos más importantes y destacadas de los LLMs, por su gran potencial y utilidad en una amplia variedad de tareas.
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