094_2_prompt_optimization_advanced_coding - IUGO-Studio/tech-ia GitHub Wiki

Resumen general:

El video, una continuación del anterior sobre optimización de prompts, cubre técnicas avanzadas de optimización: pruebas A/B, optimización con DSPY y ajuste fino (fine-tuning) con la API de OpenAI. Se utiliza el mismo ejemplo de la generación de publicaciones para redes sociales, y se muestra cómo: 1) realizar pruebas A/B comparando dos variaciones de un prompt (cambiando el estilo de "Malcolm Gladwell" a "Malcolm Tucker"), 2) utilizar DSPY para optimizar automáticamente un prompt agregando ejemplos (few-shot learning), y 3) ajustar finamente (fine-tune) un modelo GPT-3.5 Turbo con ejemplos generados por GPT-4, y comparar el rendimiento del modelo ajustado con los modelos base (GPT-3.5 Turbo y GPT-4).

Conceptos clave:

  • Pruebas A/B (A/B Testing): Comparar dos o más variaciones de un prompt (A y B) para determinar cuál produce mejores resultados.
  • DSPY: Un framework para la optimización automática de prompts.
  • Fine-tuning (Ajuste fino): Entrenar un modelo de lenguaje pre-entrenado en un conjunto de datos específico para mejorar su rendimiento en una tarea particular.
  • Modelo base (Base Model): Un modelo de lenguaje pre-entrenado, sin modificaciones (ej: GPT-3.5 Turbo, GPT-4).
  • Modelo ajustado (Fine-tuned Model): Un modelo de lenguaje que ha sido entrenado en un conjunto de datos específico.
  • Prompt: La instrucción o entrada que se proporciona a un modelo de lenguaje.
  • Evaluación (Evaluation): El proceso de medir la calidad de las respuestas generadas por un modelo.
  • Programación asíncrona (Async): Una técnica de programación que permite ejecutar múltiples tareas simultáneamente.
  • Prompt Engineering: El arte de diseñar prompts.
  • LLM: Modelo de lenguaje extenso.
  • Few-shot learning: Dar ejemplos.

Ejemplos prácticos:

  1. Pruebas A/B:

    • Se define una función ab_test_prompts que toma dos prompts (A y B) y genera múltiples respuestas para cada uno, utilizando la función generate_and_evaluate_post (que genera una publicación y la evalúa).
    • Se comparan dos prompts: uno con el estilo de "Malcolm Gladwell" y otro con el estilo de "Malcolm Tucker".
    • Se ejecutan 30 pruebas (10 para cada prompt, con repeticiones) y se calcula la puntuación promedio de cada prompt.
    • Se determina que el prompt con el estilo de "Malcolm Tucker" tiene un rendimiento ligeramente superior.

  2. Optimización con DSPY:

    • Se define una "signature" para la tarea (entrada: insight y red social; salida: publicación).
    • Se crea un "module" utilizando la estrategia ChainOfThought.
    • Se utiliza el optimizador BootstrapFewShotWithRandomSearch de DSPY para agregar ejemplos (tanto ejemplos proporcionados por el usuario como ejemplos generados sintéticamente por GPT-4) al prompt.
    • Se muestra cómo DSPY optimiza el prompt agregando los ejemplos más efectivos.

  3. Ajuste fino (Fine-tuning):

    • Se crea un conjunto de datos de entrenamiento en el formato requerido por la API de OpenAI (una lista de mensajes con roles "user" y "assistant").
    • Se utiliza la API de OpenAI para cargar el conjunto de datos y crear un trabajo de ajuste fino ("fine-tuning job") para GPT-3.5 Turbo.
    • Se obtiene el nombre del modelo ajustado.
    • Se compara el rendimiento del modelo ajustado con el de los modelos base (GPT-3.5 Turbo y GPT-4) en términos de puntuación de evaluación y latencia.
    • Se observa que el modelo ajustado tiene un rendimiento significativamente mejor que el modelo base GPT-3.5 Turbo, acercándose al rendimiento de GPT-4, pero con una latencia mayor que la del modelo base.

Consejos y buenas prácticas:

  • Realiza pruebas A/B para comparar diferentes variaciones de tus prompts: Esto te permite identificar las mejores estrategias y optimizar tus prompts de forma sistemática.
  • Utiliza DSPY para automatizar la optimización de prompts: DSPY puede ayudarte a encontrar los mejores ejemplos para agregar a tu prompt (few-shot learning) o a optimizar las instrucciones.
  • Considera el ajuste fino (fine-tuning) para tareas específicas: Si necesitas un alto rendimiento y tienes un conjunto de datos de entrenamiento adecuado, el ajuste fino puede mejorar significativamente el rendimiento de un modelo más pequeño (ej: GPT-3.5 Turbo).
  • Evalúa el rendimiento de tus modelos utilizando métricas relevantes: Elige métricas que reflejen los objetivos de tu tarea (ej: calidad, precisión, longitud, etc.).
  • Compara el rendimiento de diferentes modelos: Compara el rendimiento de los modelos base, los modelos optimizados con DSPY y los modelos ajustados para determinar la mejor opción para tu caso de uso.
  • Ten en cuenta el costo y la latencia: Los modelos más grandes (ej: GPT-4) suelen tener un mejor rendimiento, pero también son más caros y lentos. Los modelos más pequeños (ej: GPT-3.5 Turbo) son más baratos y rápidos, pero pueden tener un rendimiento inferior. El ajuste fino puede mejorar el rendimiento de un modelo más pequeño, pero también puede aumentar su latencia.
  • "Vibe Checking": Se refiere a una evaluación subjetiva e informal de la calidad de las respuestas del LLM. Esencialmente, es leer las respuestas y formarse una opinión sobre si son buenas o no, sin usar una métrica formal o un proceso sistemático.
  • "Five Principles of Prompting": Son 5 principios que el autor está desarrollando para escribir un libro.

Dudas o preguntas:

  • ¿Cómo se puede adaptar esta técnica para otras tareas de generación de texto, además de la creación de publicaciones para redes sociales? Investigación: Los principios generales de las pruebas A/B, la optimización con DSPY y el ajuste fino se pueden aplicar a cualquier tarea de generación de texto. La clave es adaptar los prompts, los ejemplos, las métricas de evaluación y los conjuntos de datos a la tarea específica.

  • ¿Qué otras herramientas o plataformas se pueden utilizar para realizar pruebas A/B de prompts, además de una hoja de cálculo manual? Investigación: Existen herramientas especializadas para la experimentación con modelos de lenguaje, como PromptLayer (utilizado en el video), Weights & Biases, o MLflow.

  • ¿Cómo se puede determinar si el ajuste fino (fine-tuning) es la mejor opción para una tarea determinada? Investigación: Se debe considerar el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento, la complejidad de la tarea, el costo y la latencia deseados, y el rendimiento de los modelos base y optimizados con DSPY. El ajuste fino suele ser más efectivo cuando se tiene un conjunto de datos de entrenamiento grande y específico para la tarea.

  • ¿Qué significa posterity en el prompt? "For posterity" (que podría traducirse como "para la posteridad" o "para que quede registrado") significa que se está guardando el prompt específico que se usó en esa prueba. Esto es importante para:

    • Reproducibilidad: Poder repetir el experimento exactamente igual en el futuro.
    • Análisis: Poder examinar qué prompts funcionaron mejor y por qué.
    • Documentación: Tener un registro de la evolución del prompt y de las decisiones que se tomaron.

    En el contexto del video, se guarda el prompt template (la plantilla con variables) y el formatted prompt (el prompt con las variables ya reemplazadas).

  • ¿Cuál es la diferencia entre fine-tuning en OpenAI y entrenar un modelo open-source?

    • Fine-tuning en OpenAI:

      • Más fácil: OpenAI proporciona una API simplificada para el fine-tuning. No se necesita experiencia en machine learning.
      • Menos control: No se tiene acceso a los parámetros internos del modelo. Se ajusta el modelo entero.
      • Modelo "cerrado": El modelo resultante solo se puede usar a través de la API de OpenAI. No se puede descargar ni modificar.
      • Costo: Se paga por el entrenamiento y por el uso del modelo resultante.

    • Entrenar un modelo open-source:

      • Más flexible: Se tiene control total sobre el modelo, los parámetros, el proceso de entrenamiento, etc.
      • Más complejo: Requiere conocimientos de machine learning y experiencia con frameworks como PyTorch o TensorFlow.
      • Modelo "abierto": Se puede descargar, modificar, compartir y ejecutar en cualquier entorno.
      • Costo: Depende de la infraestructura utilizada. Puede ser más barato si se tiene acceso a hardware potente (GPUs).

    El video se enfoca en el fine-tuning en OpenAI por su simplicidad y facilidad de uso. Es un buen punto de partida para experimentar con el fine-tuning. Sin embargo, para mayor control, flexibilidad y posiblemente menor costo, entrenar un modelo open-source es una opción a considerar.

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