PRESENTACIÓN-El Prompt ( IA )

PRESENTACIÓN

IA - PROMPT

Prof. Carmelo II Allende Martínez

EMPEZAR

Objetivos

• Proporcionar una comprensión integral de la inteligencia artificial y su clasificación.
• Explorar en profundidad el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y sus principios básicos.
• Instruir sobre el uso y desarrollo de Prompts en PLN.
• Presentar algunas herramientas de IA relacionadas con el PLN para el contexto educativo.
• Discutir los Aspectos éticos relacionados al uso de herramientas de IA relacionadas con el PLN en el contexto educativo.

Inteligencia artificial

"la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes" (John McCarthy, 1956)

Estudio y desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que requieren de la inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la toma de decisiones.

“Inteligencia”:

• Capacidad o facultad de entender, razonar, saber, aprender y de resolver problemas.
• Habilidad o destreza para realizar algo.

Clasificación de la inteligencia artificial

Aprendizaje Automático(Machine Learning)

• Se basa en algoritmos que aprenden de los datos.
• Los sistemas mejoran su rendimiento conforme procesan más información, sin ser explícitamente programados para cada tarea específica.

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Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

• Una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas.
• Estas redes pueden aprender de grandes cantidades de datos no estructurados.

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Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

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• Se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano.
• Su objetivo es que las máquinas lean, entiendan y interpreten el lenguaje humano de una manera valiosa.

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Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM)

• Los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) están íntimamente relacionados con el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), siendo una de sus aplicaciones más avanzadas y sofisticadas.
• Diseñados para entender, generar y trabajar con lenguaje humano de manera avanzada.
• Estos modelos se entrenan mediante el análisis de enormes cantidades de texto, lo que les permite aprender patrones de lenguaje, contextos y matices lingüísticos.

PLN VS LLM

Aplicaciones

Evolución

Aprendizaje y Capacidad

Fundamentos

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"Natural Language Processing" (NLP)

Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)

• Rama de la inteligencia artificial (PLN) que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano.
• Su objetivo es permitir que las máquinas lean, entiendan, interpreten y respondan al lenguaje humano de una manera valiosa y útil.

Principios Básicos del PLN

• Gran Escala de Datos: Se entrenan con vastos conjuntos de datos textuales, lo que les permite comprender una amplia gama de estilos y formatos de lenguaje.
• Análisis del Lenguaje: El LLM utiliza algoritmos para descomponer y analizar el lenguaje humano, identificando la gramática, el tono, las emociones y el contexto. Entienden y responden a las consultas considerando el contexto en el que se presentan.
• Generación de Respuestas: A partir del análisis del lenguaje, el LLM puede generar respuestas y textos que parecen naturalmente escritos o dichos por humanos.
• Aprendizaje y Adaptación: Los sistemas de LLM aprenden de manera autónoma a través de técnicas de aprendizaje profundo y se adaptan a medida que procesan más datos, mejorando su capacidad de entender y responder de manera más precisa y relevante.

El "prompt"

Wisi forensibus mnesarhum in cum. Per id impetus abhorreant, his no magna definiebas.

El "prompt"

En el contexto del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), un "prompt" se refiere a un conjunto de instrucciones o datos de entrada que se le da a un sistema de PLN para que genere una respuesta o realice una tarea específica.

Cadena de Pensamientos "Chain of Thoughts"

• Concepto que se refiere a la forma en que nuestros pensamientos están interconectados y cómo un pensamiento puede desencadenar otro de manera secuencial o lógica.
• Esta cadena puede ser lineal, donde un pensamiento lleva directamente al siguiente, o puede ser más compleja, con pensamientos que se bifurcan en diferentes direcciones.
• En psicología, este concepto se utiliza para entender cómo las personas procesan información y cómo sus pensamientos afectan sus emociones y comportamientos.

Cadena de Pensamientos "Chain of Thoughts"

• En el contexto de la inteligencia artificial podría referirse a cómo los sistemas de IA procesan y conectan información para llegar a conclusiones o realizar tareas complejas.
• Esto implicaría una secuencia de pasos lógicos o algoritmos que la IA sigue para resolver problemas o generar respuestas basadas en los datos e información que tiene disponible.
• La cadena de pensamientos es fundamental para la toma de decisiones y la resolución de problemas, ya sea en la mente humana o en sistemas de inteligencia artificial.

Cadena de Pensamientos Y desarrollo de "Prompt"

• Generación de ideas: Al comenzar con un pensamiento inicial, puedes seguir la cadena de pensamientos para explorar diferentes ángulos y perspectivas. Esto puede ayudar a ampliar el alcance del prompt, haciéndolo más rico y diverso.
• Estructura lógica: Seguir una secuencia lógica de pensamientos puede ayudar a estructurar el prompt de manera más coherente. Esto es especialmente útil en la creación de prompts para IA, donde una secuencia clara y lógica de ideas facilita la comprensión y el procesamiento por parte del sistema.

Cadena de Pensamientos Y desarrollo de "Prompt"

• Profundización de contenido: La cadena de pensamientos te permite profundizar en un tema, explorando diferentes capas y aspectos. Esto enriquece el contenido del prompt, permitiendo abordar un tema desde múltiples dimensiones.
• Conexión de conceptos: Esta metodología ayuda a conectar diferentes conceptos que a primera vista pueden parecer no relacionados. Esta interconexión puede dar lugar a prompts más creativos e innovadores.

Cadena de Pensamientos Y desarrollo de "Prompt"

• Anticipación de respuestas y desarrollo de preguntas: Al seguir una cadena de pensamientos, puedes anticipar posibles respuestas o reacciones a tu prompt. Esto te permite ajustar y reformular preguntas para guiar la respuesta en una dirección deseada o para explorar aspectos específicos de un tema.

En resumen, la "Cadena de Pensamientos" te permite construir prompts más detallados, creativos y eficaces, ya sea para tareas creativas, de resolución de problemas o para interactuar de manera más efectiva con sistemas de inteligencia artificial.

Estructura - Cadena de Pensamientos Y desarrollo de "Prompt"

Definición del Objetivo del Prompt

Selección del Tema Central

Búsqueda de Información y Contexto

Formulación de Preguntas Guiadas

Incorporación de Perspectivas Diversas

Estructura - Cadena de Pensamientos Y desarrollo de "Prompt"

Estímulo para la Conexión y Reflexión

Claridad y Precisión en la Redacción

Revisión y Ajuste

Consideración de Resultados Esperados

Flexibilidad para Adaptación y Expansión

Funciones dEl "prompt"

Funciones dEl "prompt" en PLN

Iniciar la Interacción

Guiar la Respuesta del Sistema

Determinar la Calidad de la Salida

Entrenamiento y Aprendizaje

Aplicaciones Creativas y Generativas

Guía para el desarrollo de "prompts"

Ser Claro y Específico

• Define con claridad lo que quieres lograr con el prompt.
• Cuanto más específico y directo sea el prompt, más probable es que la respuesta sea relevante y útil.
• Evita la ambigüedad que podría llevar a interpretaciones erróneas.

Proporcionar Contexto Adecuado

• Incluye suficiente información en el prompt para orientar la respuesta en la dirección correcta.Esto es importante para tareas complejas o cuando se requieren respuestas detalladas.

Usar un Lenguaje Natural y Directo

• Utiliza un lenguaje claro y sencillo.
• Evita jergas, lenguaje excesivamente técnico o frases complicadas que puedan confundir al sistema.

Guía para el desarrollo de "prompts"

Limitar a Una Petición por Prompt

• Trata de enfocarte en una sola petición o pregunta en cada prompt. Esto ayuda a mantener la precisión de la respuesta, evitando que el sistema se confunda con múltiples solicitudes simultáneas.

Considerar la Longitud del PrompT

• Los prompts deben ser concisos.
• Un prompt demasiado largo puede contener información innecesaria que distraiga o desvíe la atención del punto principal.

Ser Creativo y Exploratorio

• En tareas creativas, experimenta con diferentes tipos de prompts para ver cómo responden los sistemas de PLN. Esto puede incluir jugar con estilos literarios, tonos o perspectivas únicas.

Guía para el desarrollo de "prompts"

Aprender de la Retroalimentación

• Observa cómo responde el sistema a tus prompts y ajusta tus enfoques en consecuencia.
• La experimentación y la adaptación son clave para entender mejor cómo interactuar efectivamente con el sistema de NLP.

Entender las Capacidades y Limitaciones del Sistema

• Familiarízate con lo que el sistema de PLN puede y no puede hacer.
• La comprensión de un sistema PLN te ayudará a formular prompts que estén dentro de las capacidades del sistema.

Incluir Ejemplos o Modelos, si es Necesario

• Para tareas específicas, como la generación de texto en un formato particular, incluir un ejemplo o modelo en el prompt puede guiar al sistema más efectivamente.

Guía de planificación para desarrollar un prompt

1. Comienza definiendo el Rol que desempeñará la IA; mediante esto se establecen el tono y la expectativa de la tarea.
2. Identifica claramente la Acción que esperas que la IA realice.
3. Proporciona Parámetros claros que delimiten la solicitud, permitiendo que la IA comprenda el alcance y los límites de la respuesta deseada.
4. Añade Especificidad a tu prompt para una mayor precisión: detalla exactamente lo que buscas evitando ambigüedades.
5. Proporciona todos los Datos relevantes que la IA podría necesitar para procesar tu solicitud de manera efectiva.
6. Considera el uso de Etiquetas si deseas categorizar o destacar aspectos particulares de tu solicitud.

planificación para desarrollar un prompt

ROL

ACCIÓN

PARÁMETROS

ESPECIFICIDAD

DATOS

ETIQUETAS

planificación desarrollar un prompt Guía - Cadena de Pensamientos

Definición del Rol de la IA y Establecimiento del Tono:

• Comienza definiendo claramente el papel que desempeñará la IA en el prompt. Esto puede ser, por ejemplo, como un facilitador de aprendizaje, un asistente de investigación, un generador de ideas creativas, etc.
• Establece el tono y las expectativas para la tarea. Esto incluye decidir si el enfoque será formal, informativo, creativo, etc.

Identificación de la Acción Esperada de la IA:

• Determina qué acción específica esperas que realice la IA. Por ejemplo, responder a una pregunta, generar ideas, ofrecer explicaciones, etc.
• Esta acción debe alinearse con el rol definido y contribuir a la consecución del objetivo del prompt.

planificación desarrollar un prompt Guía - Cadena de Pensamientos

Establecimiento de Parámetros Claramente Delimitados:

• Proporciona parámetros que delimiten la solicitud, indicando a la IA el alcance y los límites de la respuesta deseada.
• Estos parámetros pueden incluir limitaciones de tiempo, enfoque en temas específicos, restricciones de longitud de respuesta, etc.

Adición de Especificidad y Conexión de Ideas:

• Añade detalles específicos a tu prompt para evitar ambigüedades y para guiar la IA de manera más precisa.
• Utiliza la "Cadena de Pensamientos" para conectar estas especificidades, formando una secuencia lógica que la IA puede seguir.

planificación desarrollar un prompt Guía - Cadena de Pensamientos

Inclusión de Datos Relevantes y Exploración Profunda:

• Proporciona todos los datos relevantes que la IA necesite para procesar tu solicitud de manera efectiva.
• Utiliza la metodología de "Cadena de Pensamientos" para profundizar en el tema, explorando diferentes aspectos y conexiones.

Uso de Etiquetas para Categorización y Análisis:

• Considera el uso de etiquetas para categorizar o resaltar aspectos particulares de tu solicitud.
• Estas etiquetas pueden ayudar a la IA a identificar y enfocarse en los elementos clave de la solicitud, facilitando un análisis más detallado y estructurado.

planificación desarrollar un prompt Guía - Cadena de Pensamientos

Revisión y Ajuste del Prompt:

• Una vez que hayas desarrollado tu prompt, revísalo para asegurarte de que integra adecuadamente tanto la guía de planificación como la metodología de "Cadena de Pensamientos".
• Ajusta según sea necesario para garantizar claridad, coherencia y efectividad en la guía proporcionada a la IA.

Evaluación de la Respuesta de la IA:

• Después de recibir la respuesta de la IA, evalúa su eficacia en términos de cómo siguió la "Cadena de Pensamientos" y cumplió con los parámetros establecidos.
• Utiliza esta evaluación para realizar mejoras futuras en tus prompts.

recursos de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM)

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Aplicación en la educación.

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ASPECTOS ETICOS y los PLN

• Precisión y Fiabilidad: Es esencial que la información proporcionada por los PLN sea precisa y confiable. La desinformación o los errores pueden llevar a malentendidos o aprendizaje incorrecto.
• Sesgo y Equidad: Los PLN pueden reflejar y perpetuar sesgos presentes en los datos con los que fueron entrenados. Esto puede resultar en materiales didácticos que no son equitativos o que presentan perspectivas parciales, lo cual es problemático en un entorno educativo diverso y multicultural.
• Privacidad y Consentimiento: El uso de PLN para generar materiales didácticos a partir de datos recopilados de estudiantes o fuentes públicas debe manejar la privacidad de manera cuidadosa. Se debe obtener el consentimiento apropiado y asegurar que la información personal no sea mal utilizada.
• Uso Crítico y Consciente: Los educadores deben emplear los PLN de manera crítica y consciente, reconociendo sus limitaciones y asegurándose de complementar su uso con otras formas de enseñanza y fuentes de información.

Prompt Framework

• Ejemplo de un framework guía para formular un prompt coherente en una actividad sobre los verbos en español:

1. Rol: Imagina que la IA actúa como un profesor de español.
2. Acción: Solicita a la IA que genere una lista de oraciones utilizando diferentes tiempos verbales en español.
3. Parámetros: Establece que la lista debe incluir al menos cinco oraciones, abarcando tiempos verbales como presente, pasado y futuro.
4. Especificidad: Pide a la IA que utilice verbos regulares e irregulares en las oraciones, y que proporcione una breve explicación sobre cada tiempo verbal utilizado.
5. Datos relevantes: Proporciona a la IA una lista de verbos en infinitivo para que los utilice al generar las oraciones.
6. Etiquetas: Puedes usar etiquetas para categorizar los tiempos verbales o resaltar aspectos específicos de las oraciones generadas.

Prompt Framework

1. Rol:[Profesor de español]
2. Acción:[Generar una lista de oraciones con diferentes tiempos verbales]
3. Parámetros:[Incluir al menos cinco oraciones, diferentes tiempos verbales]
4. Especificidad:[Utilizar verbos regulares e irregulares, incluir explicaciones breves]
5. Datos relevantes:[Lista de verbos en infinitivo]
6. Etiquetas:[Etiquetas: presente, pasado, futuro]

• Ejemplo de un framework guía para formular un prompt coherente en una actividad sobre los verbos en español:

Ejemplo de prompt: "Como profesor de español, te pido que generes una lista de oraciones utilizando diferentes tiempos verbales. La lista debe incluir al menos cinco oraciones, abarcando tiempos verbales como presente, pasado y futuro. Utiliza verbos regulares e irregulares y proporciona una breve explicación sobre cada tiempo verbal utilizado. Aquí tienes una lista de {verbos} en infinitivo para que los utilices. {verbos}=Amar, Correr, Decidir, Enseñar, Mirar, Trabajar.

Prompt Framework

• Ejemplo de un framework guía para formular un prompt coherente en una actividad sobre los verbos en español:

Prompt Framework

• Ejemplo de un framework guía para formular un prompt coherente en una actividad sobre los verbos en español:

Prompt Framework

• Ejemplo de un framework guía para formular un prompt coherente en una actividad sobre los verbos en español:

El piloto eres tu

"En el vuelo hacia el futuro de la educación, el docente es el piloto experimentado que guía con sabiduría y conocimiento, mientras que la inteligencia artificial actúa como el copiloto, asistiendo y ampliando las posibilidades de ruta en este viaje de enseñanza y aprendizaje." ChatGPT

Referencias

• Arrieche, A. (2023, diciembre 14)¿Cómo mejoran las capacidades cognitivas de la IA con la cadena de pensamiento? https://www.techopedia.com/es/cadena-pensamiento-ia
• CitySEO. (2023, April 3). Inteligencia artificial y sus diferentes usos | Citysem. Citysem. https://citysem.es/evolucion-inteligencia-artificial
• Inteligencia artificial. (2023). UNESCO. https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence
• Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2019). Speech and language processing: An introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition (3rd ed.). Prentice Hall.
• Chowdhary, K., & Chowdhary, K. R. (2020). Natural language processing. Fundamentals of artificial intelligence, 603-649.
• Andrade, J. C. B. (2022). Aplicaciones del Procesamiento de Lenguaje Natural. Entre Ciencia e Ingeniería, 16(31), 7-8.
• Baltazar, C. (2023). Herramientas de IA aplicables a la Educación. Technology Rain Journal, 2(2), e15-e15.
• Figueroa, S. M., & Postigo, M. C. (2023). Mejorando la práctica educativa con inteligencia artificial y NLP(Procesamientos de lenguaje natural): Una herramienta valiosa para docentes y estudiantes. Revista Nuestro NOA, (16).

¡GRACIAS!

Famework

Especificidad

[Especificidad][Detalles]

Tema principal o el enfoque de tu solicitud

¿Acerca de qué, específicamente, necesita que informe la IA? • Detalles adicionales, especificidades, subtemas, argumentos específicos, aspectos formativos o estructurales que quieras. • Fuentes, referencias o áreas específicas de conocimiento que deseas que se utilice o evite.

Ejemplo:

Validación

• ¿Fui lo suficientemente explícito en mis instrucciones para evitar respuestas imprecisas?
• ¿Hay detalles específicos que podrían aclarar aún más mi solicitud?
• ¿Las instrucciones explícitas se alinean con el propósito general del prompt?

Famework

Datos

[Datos]

Contexto para comprender

Considera qué antecedentes o información básica necesita para ofrecer una respuesta coherente y relevante. • Datos específicos que definan mejor tu solicitud, cálculos específicos o análisis que esperas; hechos o datos específicos; términos, definiciones o conceptos clave.

Ejemplo:

Validación

• ¿Proporcioné datos suficientes y relevantes para dar contexto a mi solicitud?
• ¿Hay datos contradictorios o ambiguos que deba aclarar?
• ¿Hay algún dato que pueda omitirse, sin que se afecte la calidad de la respuesta?

IA de Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Clasificación basada en su metodología

Redes Neuronales ConvolucionalesRedes Neuronales Recurrentes Autoencoders

Famework

Parámetros

[Límites o condición][parámetros]

Longitud deseada de la respuesta

• Formato específico
• Límites en el contenido
• Nivel de detalle
• Marco temporal específico
• Inclusión o exclusión de fuentes o recursos específicos
• Punto de vista o perspectiva específica
• Restricciones culturales, éticas o de otro tipo que se deba considerar
• Ejemplos o referencias específicas

Ejemplo:

Validación

• ¿Establecí límites o condiciones claras para la acción que deseo que la IA realice?
• ¿Los parámetros son relevantes para la acción y el rol que definí?
• ¿Existe algún parámetro que pueda generar confusión o que sea contradictorio con otros parámetros?

IA de Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Clasificación basada en su metodología

Aprendizaje SupervisadoAprendizaje No SupervisadoAprendizaje por Refuerzo

IA de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

Clasificación basada en su metodología

Análisis de SentimientosTraducción AutomáticaReconocimiento de VozGeneración de Lenguaje

IA de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

Componentes fundamentales

Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) Generación del Lenguaje Natural(NLG)

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Rol

Eres un(a) [rol específico] [adjetivo(s)].

Voz o perspectiva deseada

Considera si quieres que la respuesta provenga de un amigo, un profesor, un narrador, un estudiante, entre otros. Considere lo siguiente a la hora de establecer el rol: • Tono del planteamiento o solicitud que realizará • Nivel de profundidad / Tipo de lenguaje • Propósito específico

Ejemplo:

Validación

• ¿Definí claramente el rol que deseo que tome la IA?
• El rol que seleccioné, ¿es el más adecuado para la tarea que quiero que la IA realice?
• ¿Se comprende claramente el propósito del uso de la IA a base del rol que establecí?

Famework

Etiquetas

{Etiquetas}=

Información clave que quiero que la IA tenga en cuenta

Considera los datos esenciales que la IA necesita para generar una respuesta adecuada y considera codificarlos con {etiqueta} para mayor claridad. La etiqueta debe colocarse entre llaves { }.

• Conceptos técnicos o específicos que deberían incluirse.
• Dato contradictorio o ambiguo que pueda confundir a la IA.
• Referencia a múltiples piezas de información simultáneamente.
• Datos que deseas priorizar sobre otros.
• Datos que podrían necesitar referenciar nuevamente en futuros prompts o en una serie de interacciones.

Ejemplo:

Validación

• ¿Utilicé etiquetas de manera coherente y clara para destacar información relevante?
• Las etiquetas que usé, ¿mejoran la claridad del prompt o la complican innecesariamente?
• ¿Existen etiquetas que no se han referenciado adecuadamente en el texto?

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Acción

[Acción (verbo)][sustantivo][preposición][Oración subordinada adjetiva]

Lo que deseas que haga la IA

• Esta es la pregunta más básica y directa. ¿Deseas que describa, explique, enumere, compare, contraste, identifique, evalúe, etc.?
• Debe utilizar un verbo observable que dirija la acción con claridad y precisión.

Ejemplo:

Validación

• ¿Especifiqué claramente la acción o tarea que quiero que la IA realice?
• ¿La acción es coherente con el rol que definí anteriormente?
• ¿Hay alguna ambigüedad en las acciones, lo que podría llevar a respuestas imprecisas?