La ingeniería rápida se ha convertido en un método poderoso para optimizar los modelos de lenguaje en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esto implica crear avisos efectivos, a menudo llamados instrucciones o preguntas, para guiar el comportamiento y el resultado de los modelos de IA.
Debido a la capacidad de la ingeniería rápida para mejorar la funcionalidad y la gestión de los modelos de lenguaje, ha llamado mucho la atención. Este artículo explorará el concepto de ingeniería rápida, su significado y cómo funciona.
Comprender la ingeniería rápida
La ingeniería rápida implica crear preguntas o instrucciones precisas e informativas que permitan a los usuarios obtener los resultados deseados de los modelos de IA. Estas indicaciones sirven como entradas precisas que guían el comportamiento del modelado del lenguaje y la generación de texto. Los usuarios pueden modificar y controlar la salida de los modelos de IA estructurando cuidadosamente las indicaciones, lo que aumenta su utilidad y confiabilidad.
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Una historia de ingeniería rápida
En respuesta a la complejidad y la expansión de las capacidades de los modelos de lenguaje, la ingeniería rápida ha cambiado con el tiempo. Si bien la ingeniería rápida puede no tener una larga historia, sus fundamentos se pueden ver en las primeras investigaciones de PNL y la creación de modelos de lenguaje de IA. Aquí hay una breve descripción de la historia de la ingeniería rápida:
Era Pre-Transformers (antes de 2017)
La ingeniería rápida era menos común antes del desarrollo de modelos basados en transformadores como Transformador preentrenado generativo (GPT) de OpenAI. El conocimiento contextual y la adaptabilidad faltan en los modelos de lenguaje anteriores, como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN), lo que limita el potencial para una ingeniería rápida.
Preescolar y el surgimiento de los transformadores (2017)
La introducción de transformadores, particularmente con el artículo «Todo lo que necesita es atención» de Vaswani et al. en 2017 revolucionó el campo de la PNL. Los transformadores hicieron posible entrenar previamente modelos de lenguaje a escala y enseñarles cómo representar palabras y oraciones en contexto. Sin embargo, todo este tiempo la ingeniería rápida era todavía una técnica relativamente inexplorada.
Ajuste fino y el auge de GPT (2018)
Un importante punto de inflexión para la ingeniería rápida se produjo con la introducción de los modelos GPT de OpenAI. Los modelos GPT demostraron la eficacia del entrenamiento previo y el ajuste de tareas posteriores específicas. Para diversos fines, los investigadores y los profesionales han comenzado a utilizar técnicas de ingeniería rápida para guiar el comportamiento y la salida de los modelos GPT.
Avances en técnicas de ingeniería rápida (2018-presente)
A medida que crecía la comprensión de la ingeniería rápida, los investigadores comenzaron a experimentar con diferentes enfoques y estrategias. Esto incluye el diseño de indicaciones ricas en contexto, el uso de plantillas basadas en reglas, la incorporación de instrucciones del sistema o del usuario y la exploración de técnicas como la configuración de prefijos. El objetivo era mejorar el control, mitigar los sesgos y mejorar el rendimiento general de los modelos de lenguaje.
Contribución comunitaria e investigación (2018-presente)
A medida que la ingeniería rápida ganó popularidad entre los expertos en PNL, académicos y programadores comenzaron a intercambiar ideas, lecciones aprendidas y mejores prácticas. Los foros de discusión en línea, las publicaciones académicas y las bibliotecas de código abierto han contribuido en gran medida al desarrollo de métodos de ingeniería rápidos.
Investigación actual y direcciones futuras (presente y más allá)
La ingeniería rápida continúa siendo un área activa de investigación y desarrollo. Los investigadores están explorando formas de hacer que la ingeniería rápida sea más eficiente, interpretable y fácil de usar. Se exploran técnicas como recompensas basadas en reglas, modelos de recompensas y enfoques de persona en el circuito para avanzar en estrategias de ingeniería rápida.
La importancia de la ingeniería rápida
La ingeniería rápida es esencial para mejorar la usabilidad y la interpretabilidad de los sistemas de IA. Tiene una serie de ventajas, entre ellas:
Control mejorado
Los usuarios pueden dirigir el modelo de lenguaje para generar las respuestas deseadas dando instrucciones claras a través de avisos. Este grado de supervisión puede ayudar a garantizar que los modelos de IA brinden resultados que cumplan con los estándares o requisitos predeterminados.
Reducir el sesgo en los sistemas de IA
La ingeniería rápida se puede utilizar como una herramienta para reducir el sesgo en los sistemas de IA. El sesgo en el texto generado se puede detectar y reducir mediante un diseño cuidadoso de las indicaciones, lo que da como resultado resultados más justos y uniformes.
Cambiar el comportamiento del modelo.
Los modelos de lenguaje se pueden modificar para exhibir los comportamientos deseados usando ingeniería rápida. Como resultado, los sistemas de IA pueden convertirse en expertos en tareas o dominios específicos, lo que mejora su precisión y confiabilidad en casos de uso específicos.
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Qué tan rápido funciona la ingeniería
La ingeniería de avisos utiliza un proceso metódico para crear avisos potentes. Aquí hay algunas acciones importantes:
Consejos generales de GPT-4
Los siguientes consejos lo ayudarán a obtener una ventaja competitiva con la última versión de ChatGPT:
→ Captura tu estilo de escritura
Proporcione a GPT algunas muestras de su escritura y pídale que cree una guía de estilo para resultados futuros.Ejemplo de aviso:… pic.twitter.com/JWYYLV4ZLS
— Chase Curtis (@realchasecurtis) 2 de abril de 2023
Especificar la tarea
Establezca el objetivo o la tarea exactos que desea que logre el modelo de lenguaje. Se puede incluir cualquier tarea de PNL, incluida la finalización de texto, la traducción y el resumen.
Identificar las entradas y salidas.
Defina claramente las entradas requeridas por el modelo de lenguaje y las salidas deseadas que espera del sistema.
Crear avisos informativos
Cree indicaciones que comuniquen claramente al modelo el comportamiento esperado. Las preguntas deben ser claras, concisas y relevantes para el propósito previsto. Encontrar las mejores indicaciones puede requerir prueba y error y revisión.
Repetir y evaluar
Pruebe las indicaciones creadas alimentándolas con el modelo de lenguaje y evaluando los resultados. Revise los resultados, busque fallas y ajuste las instrucciones para mejorar el rendimiento.
Calibración y puesta a punto
Tenga en cuenta los resultados de la evaluación al calibrar y ajustar las indicaciones. Para obtener el comportamiento deseado del modelo y garantizar que sea coherente con la operación y los requisitos previstos, este procedimiento implica realizar pequeños ajustes.
