Guía didáctica

Competencia general

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de aplicar técnicas de prompt engineering para optimizar el diseño y la implementación de aplicaciones basadas en modelos de lenguaje.

Fundamentación del curso

El prompt engineering es una disciplina de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural que se centra en la creación y optimización de sistemas de diálogo y respuesta automatizados. El objetivo del prompt engineering es crear sistemas de lenguaje natural que sean capaces de interactuar con los usuarios de manera efectiva y eficiente, proporcionando respuestas precisas y relevantes a las preguntas y solicitudes de los usuarios.

El curso de Introducción al Prompt Engineering está diseñado para proporcionar a los participantes una comprensión completa de los fundamentos del prompt engineering, así como las herramientas y técnicas necesarias para diseñar, implementar y evaluar sistemas de diálogo y respuesta automatizados basados en modelos de lenguaje.

El curso se enfoca en varios temas clave, como los modelos de lenguaje, las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, las redes neuronales, las métricas de evaluación del rendimiento del prompt engineering, las técnicas para ajustar el rendimiento del prompt engineering, la evaluación del rendimiento en diferentes contextos y aplicaciones, y las herramientas de generación de lenguaje natural y los frameworks de aprendizaje profundo.

Al final del curso, los participantes serán capaces de aplicar técnicas de prompt engineering para optimizar el diseño y la implementación de aplicaciones basadas en modelos de lenguaje. Además, los participantes desarrollarán habilidades prácticas en el uso de herramientas y técnicas de prompt engineering, lo que les permitirá diseñar y estructurar prompts eficientes para optimizar la interacción con modelos de lenguaje y evaluar y ajustar el rendimiento del prompt engineering en diferentes contextos y aplicaciones.

El curso de Introducción al Prompt Engineering es una oportunidad para que los participantes adquieran habilidades prácticas y teóricas en una disciplina de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural en creciente demanda en diversas industrias.

Clases digitales

1. Introducción al prompt engineering y modelos de lenguaje
2. Diseño y estructuración de prompts efectivos
3. Evaluación y ajuste del rendimiento del prompt engineering
4. Herramientas y técnicas prácticas en prompt engineering

Metodología de trabajo

Te damos la más cordial bienvenida al curso en línea El trabajo remoto y en entornos digitales, el cual tiene un enfoque pedagógico basado en el microaprendizaje. Este curso está diseñado para proporcionar una experiencia formativa a corto plazo y enfocada en un tema específico. Al no tener una fecha de inicio ni de término establecida, está disponible en todo momento y es de acceso abierto.

Se espera que desarrolles el curso de forma autogestiva, es decir, asumiendo la responsabilidad y el control de tu propio aprendizaje. Para comenzar, te recomendamos que leas cuidadosamente la competencia del curso, el resumen y el contenido didáctico que lo conforma. Este curso es una implementación automatizada, por lo que no hay servicio de tutoría.

Una vez hayas concluido la lectura crítica del contenido didáctico, te sugerimos que desarrolles la actividad de aprendizaje autónoma, aunque recuerda que esta actividad no será revisada ni enviada a través de la plataforma.

Esperamos que disfrutes y aprendas mucho en este curso. Si tienes alguna pregunta o duda, por favor no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Clase 1. Introducción al prompt engineering y modelos de lenguaje

Introducción

El prompt engineering es una técnica que utiliza modelos de lenguaje para generar respuestas a preguntas o comandos dados por el usuario. Estos modelos de lenguaje han experimentado un gran avance en los últimos años, gracias a la utilización de algoritmos de aprendizaje profundo como las redes neuronales. En esta clase digital, se introducirán los conceptos básicos de los modelos de lenguaje y su aplicación en el prompt engineering. Se explicarán las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que se utilizan en el prompt engineering y se dará una visión general del funcionamiento de los modelos de lenguaje.

Desarrollo

¿Qué son los modelos de lenguaje?

Los modelos de lenguaje son algoritmos que se utilizan para predecir la probabilidad de una secuencia de palabras en un idioma específico. Estos modelos utilizan técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para predecir la siguiente palabra en una secuencia dada.

Existen varios tipos de modelos de lenguaje, los cuales se pueden clasificar según su enfoque y el tipo de información que utilizan para hacer predicciones. Algunos de los tipos de modelos de lenguaje son:

1. Modelos basados en n-gramas. Este tipo de modelo utiliza la frecuencia de las secuencias de n palabras para hacer predicciones. Por ejemplo, si se tiene una secuencia de dos palabras «buenos días», el modelo de lenguaje puede predecir que la siguiente palabra es «señor» en lugar de «noche», ya que «buenos días señor» es una secuencia más común que «buenos días noche».
2. Modelos basados en redes neuronales. Estos modelos utilizan redes neuronales para hacer predicciones. En lugar de simplemente contar las frecuencias de las palabras, estos modelos analizan el contexto de las palabras en la secuencia para hacer predicciones más precisas. Algunos ejemplos de modelos basados en redes neuronales son el modelo Transformer y el modelo GPT (Generative Pretrained Transformer).
3. Modelos basados en reglas. Estos modelos utilizan reglas específicas para hacer predicciones. Por ejemplo, si se tiene una secuencia que contiene la palabra «comer», el modelo puede predecir que la siguiente palabra es «comida» en lugar de «libro», ya que «comer comida» es una secuencia más coherente que «comer libro».

Los modelos de lenguaje se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo sistemas de reconocimiento de voz, chatbots, traducción automática y generación de texto automática. Algunos ejemplos de modelos de lenguaje incluyen el modelo de lenguaje de Google, el modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) y el modelo GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3).

¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje en el prompt engineering?

Los modelos de lenguaje son la base del prompt engineering, que es una técnica que utiliza estos modelos para generar respuestas a preguntas o comandos dados por el usuario. A continuación, se describe cómo funcionan los modelos de lenguaje en el prompt engineering, desde el preprocesamiento de datos hasta la generación de respuestas:

1. Preprocesamiento de datos. El primer paso en el uso de modelos de lenguaje en el prompt engineering es el preprocesamiento de datos. En esta etapa, se realiza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para convertir el texto en una forma que sea comprensible para el modelo de lenguaje. Esto puede incluir la tokenización, la eliminación de palabras irrelevantes, la corrección ortográfica y la normalización de palabras.
2. Entrenamiento de modelos de lenguaje. Una vez que los datos se han preprocesado, se pueden utilizar para entrenar el modelo de lenguaje. En esta etapa, se proporciona al modelo una gran cantidad de datos de texto y se le enseña a predecir la siguiente palabra en una secuencia. El modelo se entrena utilizando técnicas de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado o el aprendizaje no supervisado.
3. Generación de respuestas. Después de que el modelo de lenguaje se ha entrenado, se puede utilizar para generar respuestas a preguntas o comandos dados por el usuario. En esta etapa, se proporciona una entrada al modelo, y este utiliza su conocimiento previo del idioma para generar una respuesta coherente. Por ejemplo, si un usuario pregunta «¿Cuál es la capital de España?», el modelo de lenguaje puede generar la respuesta «La capital de España es Madrid».

Es importante destacar que la calidad de las respuestas generadas por el modelo de lenguaje dependerá de la calidad del modelo y de la cantidad y calidad de los datos de entrenamiento proporcionados. Por lo tanto, es crucial seleccionar un modelo de lenguaje adecuado y entrenarlo con una cantidad suficiente de datos de alta calidad.

Técnicas de procesamiento del lenguaje natural en el prompt engineering

Las NLP son fundamentales para el funcionamiento del prompt engineering. A continuación, se describen algunas de las técnicas de NLP que se utilizan en el prompt engineering:

1. Tokenización. La tokenización es el proceso de dividir una cadena de texto en unidades más pequeñas, llamadas tokens. En el prompt engineering, los tokens suelen ser palabras, aunque también pueden ser caracteres o frases. La tokenización es importante porque proporciona una forma estructurada de analizar y entender el texto.
2. Normalización. La normalización se refiere al proceso de convertir las palabras en su forma base o canónica. Esto puede incluir la eliminación de prefijos y sufijos, la corrección ortográfica y la conversión de todas las letras a minúsculas. La normalización es importante para reducir la variabilidad en los datos de texto y mejorar la precisión del modelo de lenguaje.
3. Lematización. La lematización es un tipo de normalización que se utiliza para reducir las palabras a su forma base o raíz léxica. Por ejemplo, las palabras «corriendo», «corre» y «corrió» se lematizan a la forma base «correr». La lematización es importante para reducir la variabilidad en los datos de texto y mejorar la precisión del modelo de lenguaje.
4. Etiquetado gramatical. El etiquetado gramatical es el proceso de asignar etiquetas a las palabras en un texto que indican su función gramatical, como sustantivo, verbo o adjetivo. El etiquetado gramatical es importante porque ayuda al modelo de lenguaje a entender la estructura del texto y a generar respuestas más precisas.

Redes neuronales en el prompt engineering

Las redes neuronales son una técnica de aprendizaje automático utilizada en el prompt engineering para mejorar la precisión de los modelos de lenguaje. A continuación, se describen algunos de los conceptos clave de las redes neuronales en el prompt engineering:

1. Introducción a las redes neuronales. Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se basa en el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano. Una red neuronal está compuesta por capas de neuronas artificiales, que procesan la entrada y generan una salida. En el prompt engineering, las redes neuronales se utilizan para procesar el texto y generar respuestas coherentes.
2. Arquitecturas de redes neuronales utilizadas en el prompt engineering. Hay varias arquitecturas de redes neuronales que se utilizan en el prompt engineering. Una de las arquitecturas más populares es la red neuronal recurrente (RNN), que procesa la entrada en secuencias y tiene memoria a corto y largo plazo. Otra arquitectura popular es la red neuronal convolucional (CNN), que se utiliza para procesar datos con una estructura espacial, como las imágenes. En el prompt engineering, se utilizan arquitecturas de redes neuronales que son específicas para el procesamiento del lenguaje natural, como la arquitectura Transformer, que se utiliza en el modelo GPT-3.
3. Entrenamiento de redes neuronales. El entrenamiento de redes neuronales en el prompt engineering implica el ajuste de los parámetros de la red para que sea capaz de generar respuestas coherentes y precisas. Para entrenar una red neuronal, se proporciona una gran cantidad de datos de texto y se utiliza un algoritmo de aprendizaje para ajustar los pesos de las conexiones entre las neuronas. El objetivo es minimizar la función de pérdida, que mide la diferencia entre la salida generada por la red y la salida deseada. El entrenamiento de redes neuronales puede llevar mucho tiempo y requiere una gran cantidad de datos y recursos de computación.

Conclusión

El prompt engineering es una técnica cada vez más utilizada en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Los modelos de lenguaje son la base de esta técnica, y su correcta utilización puede mejorar significativamente la eficacia y eficiencia de las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.

En esta clase digital, hemos introducido los conceptos básicos de los modelos de lenguaje y su aplicación en el prompt engineering. Hemos explicado cómo funcionan los modelos de lenguaje en el prompt engineering, las técnicas de procesamiento del lenguaje natural utilizadas y las redes neuronales que se utilizan para entrenar estos modelos.

Actividad de aprendizaje autónoma

La actividad de aprendizaje autónoma para esta clase es la lectura de artículos relacionados con los modelos de lenguaje y su aplicación en el prompt engineering. Se recomienda la lectura de al menos dos artículos y la realización de un resumen de cada uno, destacando los conceptos clave y la aplicación práctica en el prompt engineering. También se recomienda la realización de un ejercicio práctico de tokenización y lematización de texto utilizando alguna librería de procesamiento del lenguaje natural.

Clase 2. Diseño y estructuración de prompts efectivos

Introducción

En el prompt engineering, un prompt es una instrucción o pregunta que se proporciona al modelo de lenguaje para generar una respuesta. El diseño y la estructuración efectivos de los prompts son cruciales para optimizar la interacción con los modelos de lenguaje y generar respuestas precisas y coherentes. En esta clase, se describirán los conceptos clave para diseñar y estructurar prompts efectivos en el prompt engineering.

Desarrollo

Los prompts

Los prompt son probablemente el componente de solicitud más utilizado. Los prompts son simplemente eso: instrucciones para el modelo sobre qué hacer. Si bien son simples en concepto, pueden ser complejos en la práctica. La siguiente tabla ilustra esto mostrando tanto prompts simples como más complejos, en dos formas diferentes.

Comprender la intención del usuario

Comprender la intención del usuario es uno de los aspectos más importantes para diseñar prompts efectivos en el prompt engineering. Para lograr esto, se utilizan NLP para analizar la entrada del usuario y determinar lo que están buscando o preguntando.

Una de las técnicas de NLP más utilizadas para comprender la intención del usuario es la clasificación de texto. La clasificación de texto implica el uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones en el texto y clasificarlo en diferentes categorías. Por ejemplo, si un usuario ingresa «Quiero reservar un vuelo de Nueva York a Los Ángeles», un sistema de prompt engineering puede utilizar la clasificación de texto para determinar que la intención del usuario es reservar un vuelo y extraer información relevante como el origen y el destino.

Otra técnica común para comprender la intención del usuario es el análisis de sentimientos. El análisis de sentimientos implica el uso de algoritmos de aprendizaje automático para determinar el tono emocional del texto. Por ejemplo, si un usuario ingresa «Estoy muy frustrado porque no puedo encontrar mi reserva de hotel», un sistema de prompt engineering puede utilizar el análisis de sentimientos para determinar que el usuario está frustrado y proporcionar una respuesta más empática.

Utilizar lenguaje claro y conciso

El uso de un lenguaje claro y conciso es una de las claves para diseñar prompts efectivos en el prompt engineering. Un lenguaje claro y conciso ayuda a garantizar que el usuario comprenda la instrucción o pregunta que se le proporciona y, por lo tanto, pueda proporcionar una respuesta precisa y relevante.

A continuación, se describen algunos de los principios clave para utilizar un lenguaje claro y conciso en los prompts:

1. Utilizar palabras simples. Es importante utilizar palabras simples y de fácil comprensión en los prompts. Las palabras técnicas o jergas pueden confundir al usuario y dificultar su comprensión de la instrucción o pregunta.
2. Evitar oraciones largas. Las oraciones largas pueden ser confusas y difíciles de entender. Es recomendable utilizar oraciones cortas y directas para que el usuario pueda comprender fácilmente la instrucción o pregunta.
3. Eliminar información innecesaria. Es importante eliminar cualquier información innecesaria del prompt para que sea claro y conciso. Por ejemplo, en lugar de decir «Por favor, seleccione la opción que mejor se ajuste a sus necesidades», se puede decir «Seleccione una opción».
4. Utilizar una estructura lógica. Es importante utilizar una estructura lógica en los prompts para que el usuario pueda entender fácilmente la instrucción o pregunta. Por ejemplo, si se proporcionan opciones para elegir, se debe seguir una estructura coherente para que el usuario pueda entender fácilmente cada opción.
5. Evitar preguntas complejas. Las preguntas complejas pueden ser difíciles de entender y generar respuestas poco precisas. Es recomendable evitar preguntas complejas y utilizar preguntas directas y simples para guiar al usuario.

Proporcionar opciones claras

Proporcionar opciones claras es otra estrategia importante para diseñar prompts efectivos en el prompt engineering. Proporcionar opciones claras ayuda a reducir la ambigüedad en la entrada del usuario y a generar respuestas más precisas y relevantes.

A continuación, se describen algunos de los principios clave para proporcionar opciones claras en los prompts:

1. Limitar el número de opciones. Es importante limitar el número de opciones para que el usuario pueda seleccionar fácilmente la opción adecuada. Demasiadas opciones pueden ser confusas y dificultar la selección de la opción adecuada.
2. Clasificar las opciones en grupos lógicos. Si se proporcionan múltiples opciones, es recomendable clasificarlas en grupos lógicos para que el usuario pueda entender fácilmente las opciones. Por ejemplo, si se proporcionan opciones para elegir una categoría de producto, se puede clasificar las opciones en diferentes grupos como «Electrónica», «Ropa», «Hogar», etc.
3. Utilizar términos descriptivos. Es importante utilizar términos descriptivos para que el usuario pueda entender fácilmente cada opción. Por ejemplo, en lugar de utilizar números o códigos, se puede utilizar nombres descriptivos para cada opción.
4. Proporcionar opciones mutuamente excluyentes. Si se proporcionan opciones, es importante asegurarse de que sean mutuamente excluyentes. Esto significa que cada opción debe representar una elección única y no debe haber superposición entre las opciones.
5. Proporcionar una opción de «otros». Si no se puede proporcionar una opción que satisfaga todas las necesidades del usuario, es recomendable proporcionar una opción de «otros» para que el usuario pueda proporcionar información adicional o especificar una necesidad específica.

Evitar preguntas abiertas

En el prompt engineering, es recomendable evitar las preguntas abiertas y en su lugar utilizar preguntas cerradas o instrucciones claras para guiar al usuario. Las preguntas abiertas pueden ser confusas y generar respuestas poco precisas.

A continuación, se describen algunos de los principios clave para evitar preguntas abiertas en los prompts:

1. Utilizar preguntas cerradas. Las preguntas cerradas proporcionan opciones claras para que el usuario pueda seleccionar fácilmente la opción adecuada. Por ejemplo, en lugar de preguntar «¿Qué desea hacer?», se puede proporcionar opciones como «Reservar habitación» o «Consultar disponibilidad».
2. Proporcionar instrucciones claras. Si no se puede proporcionar opciones para elegir, es recomendable proporcionar instrucciones claras para guiar al usuario. Por ejemplo, en lugar de preguntar «¿Qué información necesita?», se puede proporcionar una instrucción como «Proporcione su nombre y número de teléfono».
3. Utilizar un lenguaje claro y conciso. Es importante utilizar un lenguaje claro y conciso para que el usuario pueda comprender fácilmente la instrucción o pregunta. Las preguntas abiertas pueden ser confusas y generar respuestas poco precisas.
4. Evitar preguntas complejas. Las preguntas complejas pueden ser difíciles de entender y generar respuestas poco precisas. Es recomendable evitar preguntas complejas y utilizar preguntas directas y simples para guiar al usuario.

Conclusión

El diseño y la estructuración de prompts efectivos son cruciales para optimizar la interacción con modelos de lenguaje en el prompt engineering. Al comprender la intención del usuario, utilizar un lenguaje claro y conciso, proporcionar opciones claras, evitar preguntas abiertas y utilizar formatos consistentes, se pueden generar respuestas precisas y coherentes para mejorar la experiencia del usuario.

Actividad de aprendizaje autónoma

Para esta actividad, los estudiantes deberán seleccionar un sistema de prompt engineering existente y analizar la efectividad de sus prompts. Deberán identificar las fortalezas y debilidades de los prompts y proponer posibles mejoras. Los estudiantes también pueden diseñar sus propios prompts.

Clase 3. Evaluación y ajuste del rendimiento del prompt engineering

Introducción

Una vez que se han diseñado y estructurado los prompts, es importante evaluar y ajustar su rendimiento para garantizar que sean efectivos en la interacción con el usuario. En esta clase digital, se abordarán las técnicas para evaluar y ajustar el rendimiento del prompt engineering en diferentes contextos y aplicaciones.

Desarrollo

Métricas de evaluación del rendimiento del prompt engineering

Existen diferentes métricas de evaluación que se pueden utilizar para medir el rendimiento del prompt engineering en diferentes contextos y aplicaciones. A continuación, se describen algunas de las métricas más comunes utilizadas en el prompt engineering:

1. Precisión. La precisión se refiere a la proporción de respuestas correctas generadas por el prompt engineering en relación con el total de respuestas generadas. Es una medida importante para evaluar la exactitud del prompt engineering en la generación de respuestas precisas.
2. Recall. El recall se refiere a la proporción de respuestas relevantes generadas por el prompt engineering en relación con el total de respuestas relevantes en el conjunto de datos. Es una medida importante para evaluar la capacidad del prompt engineering para encontrar todas las respuestas relevantes.
3. F1-score. El F1-score es una medida combinada de la precisión y el recall. Combina ambas métricas en una sola puntuación para proporcionar una medida general del rendimiento del prompt engineering.
4. Exactitud. La exactitud se refiere a la proporción de respuestas correctas generadas por el prompt engineering en relación con el total de respuestas generadas y no generadas. Es una medida importante para evaluar la precisión del prompt engineering en la generación de respuestas precisas y relevantes.
5. Otros. Además de estas métricas, también se pueden utilizar otras métricas como la tasa de error, la tasa de falsos positivos y falsos negativos, y la curva ROC (Receiver Operating Characteristic).

Técnicas para ajustar el rendimiento del prompt engineering

Existen diferentes técnicas para ajustar el rendimiento del prompt engineering y mejorar su efectividad en diferentes contextos y aplicaciones. A continuación, se describen algunas de las técnicas más comunes utilizadas en el prompt engineering:

1. Ajuste de hiperparámetros. El ajuste de hiperparámetros es una técnica que implica ajustar los valores de los parámetros del modelo para mejorar su rendimiento. Esto se logra mediante la realización de una búsqueda exhaustiva de los valores de los parámetros que maximizan la métrica de evaluación deseada.
2. Selección de modelo. La selección de modelo implica la elección del modelo más adecuado para una tarea específica del prompt engineering. Esto se logra mediante la evaluación del rendimiento de diferentes modelos utilizando diferentes métricas de evaluación y seleccionando el modelo que tenga el mejor rendimiento.
3. Aumento de datos. El aumento de datos es una técnica que implica la generación de datos adicionales para mejorar el rendimiento del prompt engineering. Esto se logra mediante la aplicación de transformaciones simples a los datos existentes, como la rotación, el desplazamiento y la inversión, para crear datos adicionales que sean similares a los datos originales.
4. Regularización. La regularización es una técnica que implica la adición de términos adicionales a la función de pérdida para evitar el sobreajuste del modelo. Esto se logra mediante la adición de términos de regularización, como la penalización L1 o L2, para controlar la complejidad del modelo y mejorar su generalización.
5. Otros. Además de estas técnicas, también se pueden utilizar otras técnicas como la poda de características, el ensamblaje de modelos, el aprendizaje por transferencia y la normalización de datos.

Evaluación del rendimiento en diferentes contextos y aplicaciones

La evaluación del rendimiento del prompt engineering en diferentes contextos y aplicaciones es esencial para garantizar su efectividad en la interacción con el usuario. A continuación, se describen algunos de los contextos y aplicaciones en los que se puede evaluar el rendimiento del prompt engineering:

1. Evaluación en entornos de prueba. La evaluación en entornos de prueba implica la evaluación del rendimiento del prompt engineering en un entorno controlado utilizando un conjunto de datos específico. Esto se utiliza para medir la precisión, el recall, el F1-score y otras métricas de evaluación en un entorno controlado y replicable.
2. Evaluación en entornos en vivo. La evaluación en entornos en vivo implica la evaluación del rendimiento del prompt engineering en un entorno en vivo utilizando datos reales. Esto se utiliza para medir la efectividad del prompt engineering en situaciones del mundo real y evaluar su capacidad para generar respuestas precisas y relevantes.
3. Evaluación en diferentes idiomas y culturas. La evaluación en diferentes idiomas y culturas implica la evaluación del rendimiento del prompt engineering en diferentes idiomas y culturas. Esto se utiliza para evaluar la efectividad del prompt engineering en diferentes contextos lingüísticos y culturales y garantizar que sea adecuado para un público global.
4. Evaluación en diferentes aplicaciones. La evaluación en diferentes aplicaciones implica la evaluación del rendimiento del prompt engineering en diferentes aplicaciones y contextos. Esto se utiliza para evaluar su efectividad en diferentes tareas, como la atención al cliente, la traducción automática, la generación de texto y otras aplicaciones.

Conclusión

La evaluación y ajuste del rendimiento del prompt engineering es esencial para garantizar que sea efectivo en la interacción con el usuario. Las métricas de evaluación como la precisión, el recall, el F1-score y la exactitud son importantes para medir el rendimiento del prompt engineering. Las técnicas para ajustar el rendimiento, como el ajuste de hiperparámetros, la selección de modelo, el aumento de datos y la regularización, pueden mejorar el rendimiento del prompt engineering en diferentes contextos y aplicaciones. Es importante evaluar el rendimiento en entornos de prueba y en vivo, en diferentes idiomas y culturas y en diferentes aplicaciones para garantizar la efectividad del prompt engineering.

Actividad de aprendizaje autónoma

Para la actividad de aprendizaje autónoma, se recomienda seleccionar una aplicación específica del prompt engineering y evaluar su rendimiento utilizando diferentes métricas de evaluación y técnicas de ajuste de rendimiento. Los estudiantes pueden utilizar conjuntos de datos públicos o crear su propio conjunto de datos para la evaluación. También se puede evaluar el rendimiento en diferentes contextos y aplicaciones para analizar su efectividad en diferentes escenarios. Los estudiantes deben presentar un informe detallado de los resultados de la evaluación y las técnicas utilizadas para ajustar el rendimiento del prompt engineering.

Clase 4. Herramientas y técnicas prácticas en prompt engineering

Introducción

En esta clase digital, se presentarán diferentes herramientas y técnicas prácticas en prompt engineering para la implementación de aplicaciones basadas en modelos de lenguaje. Estas herramientas y técnicas pueden ser útiles para mejorar la efectividad del prompt engineering en diferentes contextos y aplicaciones.

Desarrollo

Bibliotecas de procesamiento del lenguaje natural

Las bibliotecas de procesamiento del lenguaje natural son herramientas importantes en el prompt engineering para preprocesar y etiquetar datos de lenguaje natural. A continuación, se describen algunas de las bibliotecas de procesamiento del lenguaje natural más populares utilizadas en el prompt engineering:

1. Natural Language Toolkit (NLTK). NLTK es una biblioteca de procesamiento del lenguaje natural de código abierto para Python. Proporciona una amplia gama de herramientas y recursos para el procesamiento del lenguaje natural, como la tokenización, lematización, etiquetado gramatical, análisis de sentimientos, extracción de entidades y más.
2. spaCy. spaCy es una biblioteca de procesamiento del lenguaje natural de código abierto para Python. Proporciona herramientas para el procesamiento de texto a nivel de token, como la tokenización, lematización, etiquetado gramatical y extracción de entidades. También incluye modelos preentrenados para el procesamiento de lenguaje natural en varios idiomas.
3. Stanford CoreNLP. Stanford CoreNLP es una suite de herramientas de procesamiento del lenguaje natural de código abierto desarrollada por Stanford University. Proporciona una amplia gama de herramientas de procesamiento del lenguaje natural, como la tokenización, lematización, etiquetado gramatical, análisis de dependencias, análisis de sentimientos, extracción de entidades y más.
4. Otros. Además de estas bibliotecas, existen otras bibliotecas populares de procesamiento del lenguaje natural como TextBlob, Pattern, Gensim y más.

Plataformas de modelos de lenguaje

Las plataformas de modelos de lenguaje son herramientas útiles en el prompt engineering para entrenar y desplegar modelos de lenguaje de alta calidad. A continuación, se describen algunas de las plataformas de modelos de lenguaje más populares utilizadas en el prompt engineering:

1. OpenAI. OpenAI es una organización de investigación de inteligencia artificial de código abierto que desarrolla modelos de lenguaje avanzados como GPT. OpenAI ofrece acceso a sus modelos de lenguaje a través de una API y proporciona herramientas y recursos para su entrenamiento y despliegue.
2. Google Cloud AI Platform. Google Cloud AI Platform es una plataforma de inteligencia artificial y machine learning de Google que permite entrenar y desplegar modelos de lenguaje a gran escala. Proporciona herramientas para el entrenamiento de modelos, el despliegue de modelos y la gestión del ciclo de vida del modelo.
3. Amazon Web Services (AWS). Amazon Web Services es una plataforma en la nube de Amazon que proporciona una amplia gama de servicios de inteligencia artificial y machine learning. AWS proporciona herramientas para el entrenamiento y despliegue de modelos de lenguaje, así como para el procesamiento del lenguaje natural y la traducción automática.
4. Otros. Además de estas plataformas, existen otras plataformas populares de modelos de lenguaje como Hugging Face, Microsoft Azure, IBM Watson y más.

Herramientas de generación de lenguaje natural

as herramientas de generación de lenguaje natural son útiles en el prompt engineering para generar texto coherente y relevante. A continuación, se describen algunas de las herramientas de generación de lenguaje natural más populares utilizadas en el prompt engineering:

1. GPT-3, 3.5 y 4.0. Es un modelo de lenguaje avanzado desarrollado por OpenAI que es capaz de generar texto coherente y relevante para una amplia gama de tareas de lenguaje natural. Se entrena en una gran cantidad de datos de lenguaje natural y utiliza una arquitectura de red neuronal profunda para generar texto.
2. T5. T5 es un modelo de lenguaje desarrollado por Google que utiliza una arquitectura de codificador-decodificador para generar texto. T5 se puede entrenar en una amplia gama de tareas de lenguaje natural, como la traducción automática, la generación de resúmenes y más.
3. Otros. Además de estas herramientas, existen otras herramientas populares de generación de lenguaje natural como BERT, Transformer-XL, y más.

Frameworks de aprendizaje profundo

Los frameworks de aprendizaje profundo son herramientas importantes en el prompt engineering para construir, entrenar y desplegar modelos de lenguaje basados en aprendizaje profundo. A continuación, se describen algunos de los frameworks de aprendizaje profundo más populares utilizados en el prompt engineering:

1. TensorFlow. TensorFlow es un framework de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado por Google. Proporciona una amplia gama de herramientas y recursos para la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de lenguaje basados en aprendizaje profundo.
2. PyTorch. PyTorch es un framework de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado por Facebook. Proporciona herramientas para la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de lenguaje basados en aprendizaje profundo. PyTorch es conocido por su facilidad de uso y flexibilidad.
3. Keras. Keras es un framework de aprendizaje profundo de alto nivel desarrollado por Google que se ejecuta sobre TensorFlow o Theano. Keras proporciona una interfaz fácil de usar para la construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de lenguaje basados en aprendizaje profundo.
4. Otros. Además de estos frameworks, existen otros frameworks populares de aprendizaje profundo como MXNet, Caffe, Theano, y más.

Conclusión

Las herramientas y técnicas prácticas en prompt engineering pueden ser útiles para mejorar la efectividad del prompt engineering en diferentes contextos y aplicaciones. Las bibliotecas de procesamiento del lenguaje natural como NLTK, spaCy y Stanford CoreNLP son útiles para preprocesar y etiquetar datos. Las plataformas de modelos de lenguaje como OpenAI, Google Cloud AI Platform y AWS son útiles para entrenar y desplegar modelos de lenguaje. Las herramientas de generación de lenguaje natural como GPT-3, T5 y CTRL son útiles para generar texto coherente y relevante. Los frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow, PyTorch y Keras son útiles para implementar modelos de lenguaje y ajustar su rendimiento.

Actividad de aprendizaje autónoma

Para la actividad de aprendizaje autónoma, se recomienda utilizar alguna de las herramientas y técnicas prácticas en prompt engineering presentadas en esta clase para implementar una aplicación basada en modelos de lenguaje. Los estudiantes pueden seleccionar una de las plataformas de modelos de lenguaje y utilizarla para entrenar y desplegar un modelo de lenguaje en una tarea específica. También se puede utilizar una biblioteca de procesamiento del lenguaje natural para preprocesar y etiquetar datos, o una herramienta de generación de lenguaje natural para generar texto coherente y relevante. Los estudiantes deben presentar un informe detallado de la aplicación implementada y cómo se utilizaron las herramientas y técnicas prácticas en prompt engineering para su desarrollo.