Ingeniería de Prompt

Lista de deseos Compartir
Compartir el curso
Page Link
Compartir en los medios sociales

Acerca de este curso

Guía de Ingeniería de Prompt

La ingeniería de prompt es una disciplina relativamente nueva para el desarrollo y la optimización de prompts para utilizar eficientemente modelos de lenguaje (ML) en una amplia variedad de aplicaciones y temas de investigación. Las habilidades de ingeniería de prompt ayudan a comprender mejor las capacidades y limitaciones de los grandes modelos de lenguaje (LLM).

Los investigadores utilizan la ingeniería de prompt para mejorar la capacidad de los LLM en una amplia gama de tareas comunes y complejas, como responder preguntas y razonamiento aritmético. Los desarrolladores utilizan la ingeniería de prompt para diseñar técnicas de prompt robustas y efectivas que interactúen con los LLM y otras herramientas.

La ingeniería de prompt no solo se trata de diseñar y desarrollar prompts. Abarca una amplia gama de habilidades y técnicas útiles para interactuar y desarrollar con LLM. Es una habilidad importante para interactuar, construir y comprender las capacidades de los LLM. Puedes utilizar la ingeniería de prompt para mejorar la seguridad de los LLM y crear nuevas capacidades, como la incorporación de conocimientos de dominio y herramientas externas a los LLM.

Motivados por el gran interés en el desarrollo con LLM, hemos creado esta nueva guía de ingeniería de prompt que contiene todos los últimos artículos, guías de aprendizaje, modelos, conferencias, referencias, nuevas capacidades de LLM y herramientas relacionadas con la ingeniería de prompt.

Mostrar más

¿Qué aprenderás?

  • Este curso práctico cubrirá técnicas de ingeniería rápida, casos de uso y herramientas para crear aplicaciones de manera efectiva sobre modelos de lenguajes grandes (LLM).

Contenido del curso

Introducción

  • Configuración del LLM
  • Conceptos básicos de prompting
  • Elementos de prompting
  • Consejos generales para diseñar prompts
  • Ejemplos de prompts

Técnicas
Técnicas de prompting A estas alturas, debería ser obvio que mejorar los prompts ayuda a obtener mejores resultados en diferentes tareas. Esa es la idea principal detrás de la ingeniería de prompts. Si bien los ejemplos básicos fueron divertidos, en esta sección cubriremos técnicas más avanzadas de ingeniería de prompts que nos permiten lograr tareas más complejas e interesantes.

Aplicaciones

Modelos
En esta sección, cubriremos algunos de los modelos de lenguaje más recientes y cómo aplican con éxito las últimas y más avanzadas técnicas de ingeniería de generación de texto. Además, abarcamos las capacidades de estos modelos en una variedad de tareas y configuraciones de generación de texto, como la generación de texto con pocos ejemplos, la generación de texto sin ejemplos y la generación de texto de encadenamiento de pensamiento. Comprender estas capacidades es importante para entender las limitaciones de estos modelos y cómo utilizarlos de manera efectiva.

Riesgos y Malos Usos
Ya hemos visto lo efectivos que pueden ser los prompts bien elaborados para varias tareas utilizando técnicas como el aprendizaje de pocos ejemplos (few-shot learning) y el prompting encadenado (chain-of-thought prompting). A medida que pensamos en construir aplicaciones del mundo real sobre modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés), se vuelve crucial pensar en los abusos, riesgos y prácticas de seguridad involucradas con los modelos de lenguaje. Esta sección se enfoca en destacar algunos de los riesgos y abusos de los LLMs a través de técnicas como la inyección de prompts. También destaca comportamientos dañinos y cómo mitigarlos potencialmente mediante técnicas de prompting efectivas. Otros temas de interés incluyen la generalización, la calibración, los sesgos, los sesgos sociales y la veracidad, por nombrar algunos.

Valoraciones y reseñas de estudiantes

Aún no hay reseñas.
Aún no hay reseñas.