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En el mundo de la IA, aprovechar al máximo los modelos de lenguaje grandes (LLM) depende de cómo diseñe sus indicaciones. Este artículo cubre algunos consejos fáciles de seguir sobre ingeniería de mensajes, como los diferentes tipos de mensajes y cómo mantenerlos rentables, respuestas breves y atractivas, y algunas técnicas para crear mejores mensajes. ¿Qué es la ingeniería rápida y pronta en términos de LLM? En términos simples, un mensaje es lo que le das a la IA para obtener una respuesta o resultado específico. Ayuda al modelo a comprender lo que usted quiere y lo guía para generar respuestas que tengan sentido. La ingeniería rápida, a su vez, consiste en crear las preguntas o instrucciones adecuadas para que una inteligencia artificial obtenga las mejores respuestas. Tipos de indicaciones Al trabajar con LLM, comprender los diferentes tipos de indicaciones puede ayudarle a guiar las respuestas de su modelo y lograr mejores resultados. Estos son los principales tipos de indicaciones utilizadas: Indicaciones del sistema Las indicaciones del sistema son como instrucciones preestablecidas que ayudan a la IA a saber qué hacer. Incluyen cosas como información general, reglas o límites para garantizar que las respuestas de la IA coincidan con lo que usted necesita. Básicamente, marcan el tono y el estilo de lo que dirá la IA. Avisos para el usuario Los avisos para el usuario son lo que la gente escribe para que la IA haga algo o proporcione información específica. Pueden ser preguntas, comandos o simplemente declaraciones, según las necesidades del usuario. Estas sugerencias son fundamentales para que la IA responda de manera útil. ¿Necesita servicios de programación personalizados para potenciar sus aplicaciones de IA? Póngase en contacto con SCAND hoy y permítanos mostrarle cómo nuestros servicios pueden hacer que sus proyectos sean un éxito. Consideración rápida de costos Al trabajar con LLM, ¡es importante estar atento a los costos oportunos! El costo generalmente depende de la cantidad de tokens utilizados en la entrada y la salida. Los tokens son solo fragmentos de texto procesados por el modelo, por lo que usar menos tokens generalmente significa costos más bajos. Para ahorrar dinero, intente que sus solicitudes sean breves y claras y, al mismo tiempo, proporcione suficientes detalles para obtener respuestas precisas. Cómo hacer que las respuestas sean concisas En muchas aplicaciones, especialmente aquellas que involucran modelos de lenguaje grandes (LLM), obtener respuestas concisas y relevantes es fundamental para la eficiencia. claridad. A continuación se presentan algunas estrategias que le ayudarán a que sus respuestas sean más concisas: Haga preguntas directas. Haga sugerencias específicas y relevantes. Preguntas de ayuda directa: el modelo comprende exactamente qué información está buscando, lo que puede conducir a respuestas más breves y específicas. Ejemplo: en lugar de preguntar: «¿Puede contarme acerca de los beneficios de una dieta equilibrada?», pregunte: «¿Cuáles son tres?». ¿Principales beneficios de una dieta equilibrada?» Especifique la longitud deseada Establezca claramente la longitud de la respuesta deseada. Esto ayuda al modelo a comprender el alcance de la respuesta que está buscando. Ejemplo: «Resuma los puntos principales del artículo en dos oraciones. » » Proporcione una breve descripción general del tema en 50 palabras o menos.» Utilice instrucciones claras Proporcione instrucciones explícitas Instrucciones sobre el formato o contenido deseado. Esto incluye especificar si desea una lista, un resumen o una explicación breve. Ejemplo: «Enumere tres beneficios del ejercicio regular en viñetas.» «Proporcione una definición de una oración de la tecnología blockchain». Utilice pistas contextuales Proporcione información contextual útil para limitar la respuesta del modelo. El contexto claro reduce la ambigüedad y enfoca el modelo en aspectos relevantes de la consulta de ejemplo: «En el contexto de la gestión empresarial, ¿cuáles son las estrategias clave para mejorar la productividad del equipo?» «Para un estudiante de secundaria, ¿cuáles son los elementos esenciales de un argumento persuasivo?» Implementar respuestas FormattingRequest JSON (JavaScript Object Notation) en un formato estructurado. como JSON, si corresponde. Este enfoque garantiza que el resultado sea organizado y conciso, lo que facilita su procesamiento y uso. Ejemplo: «Proporcione la respuesta en formato JSON con claves para ‘puntos principales’, ‘ejemplos’ y ‘conclusión’.» «Devuelva la información en un formato de matriz JSON donde cada elemento es un breve resumen de los argumentos clave». sugerencias Edite sus sugerencias para obtener respuestas breves y específicas en lugar de respuestas abiertas. Las sugerencias específicas ayudan a guiar el modelo para centrarse en respuestas concisas. Ejemplo: «¿Cuáles son los tres síntomas más comunes de la gripe?» «Cite dos beneficios clave del uso de la computación en la nube para las pequeñas empresas». ¿Qué es el «Consejo de Oro»?» «El Consejo de Oro» se refiere al consejo ideal que produce consistentemente respuestas de alta calidad, relevantes y precisas de un LLM. A menudo se caracteriza por estar bien estructurado, claro y específico. Encontrar y Refinar su mensaje de oro implica experimentar con diferentes frases y formatos para determinar qué funciona mejor para su aplicación específica. Técnicas de creación de mensajes. La creación de buenos mensajes puede aumentar el rendimiento de su aplicación de IA para ayudarlo a llegar allí: Mensaje 0-Disparo Mensaje 0-disparo significa. Darle al LLM una tarea o pregunta sin ejemplos utiliza lo que ya sabe para proporcionar una respuesta con una amplia comprensión del modelo. Sugerencia baja significa darle a la IA algunos ejemplos de lo que está buscando. entiende lo que quiere y proporciona respuestas mejores y más precisas. Es ideal para tareas que requieren patrones o estilos específicos. Promover la cadena de pensamiento Sugerir una cadena de pensamiento significa guiar a la IA a través de una serie de pasos para llegar a la respuesta final. Es útil para tareas complejas que requieren pensamiento lógico o múltiples pasos. Dividir las cosas en pasos más pequeños ayuda a la IA a proporcionar respuestas más claras y detalladas. Marco AUTOMAT El marco AUTOMAT es un enfoque estructurado para la ingeniería de avisos que ayuda a crear mejores avisos. Se decodifica de la siguiente manera: Actuar como… Persona del usuario y audiencia Acción dirigida Definición de salida Modo / Tono / Estilo Casos atípicos Lista blanca de temas Considérelo como una secuencia de comandos para un chatbot. Usted determina el papel que desempeña, con quién habla, qué necesita lograr, la información que debe compartir, su estilo de comunicación, cómo abordar situaciones difíciles y qué temas debe cubrir. De esta manera, su LLM sabe exactamente qué hacer y dice las cosas como se espera. En pocas palabras: Obtener las instrucciones correctamente es fundamental para que sus aplicaciones de IA funcionen mejor y cuesten menos. Si conoce los diferentes tipos de indicaciones, tiene en cuenta los costos y utiliza técnicas inteligentes, puede mejorar las respuestas que brinda su IA. ¿Quiere optimizar sus aplicaciones de IA con ingeniería rápida experta? Comuníquese con SCAND hoy para descubrir cómo nuestro equipo puede ayudarlo a lograr resultados claros y efectivos y aprovechar al máximo el desarrollo de software de IA.
