Semana 3

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La inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología, y los Modelos Generativos Preentrenados (GPT) son un ejemplo destacado de esta transformación. Desarrollados por OpenAI, una organización fundada en diciembre de 2015 y con sede en San Francisco, California, estos modelos están diseñados para procesar y generar texto de manera coherente y natural. OpenAI cuenta con un equipo de aproximadamente 375 empleados en el desarrollo de la inteligencia artificial. La organización se centra en el uso responsable de la IA, promoviendo avances tecnológicos que impacten positivamente en diversas industrias. El desarrollo de modelos como GPT implica procesos técnicos avanzados y una infraestructura considerable:

• Arquitectura del Modelo: Basado en transformadores, utiliza 175 mil millones de parámetros ajustados mediante aprendizaje supervisado y por refuerzo, lo que lo convierte en uno de los modelos más potentes en procesamiento del lenguaje natural.
• Consumo Energético: El entrenamiento inicial de GPT requiere aproximadamente 1 GWh de energía durante 34 días, equivalente al consumo de 3,000 hogares en ese período.
• Costos Operativos: Ejecutar GPT representa una inversión significativa, con costos diarios estimados entre USD 100,000 y USD 700,000, dependiendo del nivel de uso.

¿Qué es GPT y quién está detrás de su desarrollo?

La Evolución de la Ingeniería de Prompts

Contexto Histórico: El Arte de Hacer las Preguntas Correctas La habilidad de formular preguntas precisas ha sido fundamental en la comunicación y la adquisición de conocimiento a lo largo de la historia. El método socrático, atribuido al filósofo griego Sócrates, utilizaba preguntas disciplinadas para fomentar el pensamiento crítico y explorar suposiciones subyacentes, promoviendo una comprensión más profunda. En la educación, las preguntas bien formuladas estimulan el pensamiento crítico y la participación de los estudiantes. En la gestión y el liderazgo, las preguntas perspicaces pueden descubrir las causas fundamentales de los problemas y facilitar la toma de decisiones estratégicas.

La ingeniería de prompts es el arte y la ciencia de diseñar instrucciones claras y efectivas para que los modelos de inteligencia artificial (IA), especialmente aquellos basados en procesamiento del lenguaje natural, generen respuestas precisas y útiles. Con el avance de modelos como GPT-4 de OpenAI, esta disciplina ha cobrado una relevancia significativa, ya que la calidad de las respuestas de la IA depende en gran medida de cómo se formulen las instrucciones o "prompts".

La ingeniería de prompts se basa en esta práctica ancestral de hacer preguntas reflexivas, adaptándola al contexto de la inteligencia artificial. Los principios clave incluyen:

• Precisión y Claridad: Al igual que en la comunicación tradicional, las instrucciones claras y precisas son esenciales en la ingeniería de prompts. Instrucciones vagas pueden llevar a respuestas irrelevantes o inexactas de los modelos de IA. La claridad en la instrucción impacta directamente en la calidad del resultado de la IA.
• Conciencia Contextual: Entender el contexto en el que se formula una pregunta es crucial. En la ingeniería de prompts, esto implica conocer los datos de entrenamiento y las capacidades del modelo de IA. Por ejemplo, saber que un modelo tiene una fecha límite de conocimiento ayuda a formular preguntas que eviten buscar información más allá de su alcance, asegurando respuestas más precisas.
• Refinamiento Iterativo: El proceso de refinar preguntas para que se adapten mejor al objetivo se refleja en la ingeniería de prompts. Crear instrucciones efectivas a menudo implica prueba y error, probando diferentes formulaciones y ajustando en función de las respuestas de la IA. Este enfoque es similar a cómo los investigadores y educadores refinan sus técnicas de cuestionamiento para mejorar la comprensión y los resultados.

Arquitecturas de los Modelos Los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés), como los transformadores generativos preentrenados (GPT), se construyen sobre arquitecturas de transformadores. Estas arquitecturas emplean mecanismos de autoatención, lo que les permite procesar grandes volúmenes de datos y comprender el contexto dentro de una secuencia de texto.

• Relevancia para los prompts: Los prompts efectivos aprovechan el entendimiento contextual del modelo. Un diseño adecuado puede guiar al modelo para producir respuestas más precisas y útiles. Por ejemplo, un prompt mal estructurado puede llevar a interpretaciones ambiguas, mientras que uno bien diseñado maximiza el potencial de estas arquitecturas.

La ingeniería de prompts, aunque en esencia se basa en la habilidad del lenguaje, está profundamente entrelazada con las complejidades técnicas de los modelos de inteligencia artificial (IA). Comprender estas complejidades permite diseñar prompts más efectivos y adaptados a los objetivos específicos de cada aplicación. A continuación, se analiza cada aspecto técnico clave:

Lado técnico de la ingeniería de prompts

Parámetros del Modelo Los LLM tienen millones o incluso miles de millones de parámetros ajustados durante su entrenamiento. Estos parámetros son los responsables de cómo el modelo genera respuestas a los prompts, basándose en patrones aprendidos.

• Optimización para ingeniería de prompts: Aunque los ingenieros de prompts no modifican estos parámetros directamente, comprender su influencia ayuda a diseñar instrucciones que aprovechen al máximo las capacidades del modelo.

Datos de Entrenamiento y Tokenización Los LLM se entrenan con conjuntos masivos de datos textuales, que se dividen en fragmentos menores llamados tokens para su procesamiento. La forma en que los datos son tokenizados (palabras completas, pares de bytes, caracteres) afecta cómo el modelo interpreta y responde a los prompts.

• Implicaciones prácticas: Una mala elección de palabras en un prompt puede generar diferencias en la tokenización y, por ende, en el resultado. Por ejemplo, incluir palabras raras o frases ambiguas puede reducir la efectividad del modelo

Lado técnico de la ingeniería de prompts

Funciones de Pérdida y Gradientes Durante el entrenamiento, las funciones de pérdida cuantifican el error entre las predicciones del modelo y los datos reales, mientras que los gradientes guían los ajustes necesarios en los parámetros del modelo.

• Impacto en los prompts: Aunque los ingenieros de prompts no suelen interactuar directamente con estas funciones, entenderlas proporciona contexto sobre cómo un modelo prioriza ciertos resultados. Esto es útil al diseñar prompts que guíen al modelo hacia respuestas deseadas.

Lado técnico de la ingeniería de prompts

La ingeniería de prompts tiene aplicaciones significativas en el sector de la salud, donde la IA y el procesamiento del lenguaje natural están transformando la recolección y análisis de datos, el diagnóstico de enfermedades y la personalización de tratamientos.

• Diagnóstico y Tratamiento: Los sistemas de IA pueden ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más precisos al analizar grandes volúmenes de datos médicos. Por ejemplo, en lugar de preguntar a un sistema de IA "¿Qué podría estar mal con este paciente?", una instrucción más efectiva sería: "Con base en estos síntomas y antecedentes médicos, ¿cuáles son las posibles condiciones que deben considerarse y cuáles son los próximos pasos recomendados?”
• Gestión de Historias Clínicas: Asistentes virtuales impulsados por IA pueden ayudar a los profesionales de la salud a gestionar y actualizar las historias clínicas de los pacientes de manera más eficiente. Prompts bien diseñados aseguran que se capturen todos los detalles relevantes de una consulta, mejorando la precisión de los registros médicos.
• Asistencia al Paciente: Chatbots y asistentes virtuales utilizan la ingeniería de prompts para proporcionar información precisa y relevante a los pacientes, responder preguntas sobre síntomas comunes, programar citas y recordarles sus tratamientos. Por ejemplo, en lugar de preguntar "¿Qué debo hacer para mantenerme saludable?", un prompt más específico podría ser: "¿Cuáles son las recomendaciones de estilo de vida para una persona con diabetes tipo 2?"

Aplicaciones prácticas en el cuidado de la salud

A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, la importancia de la ingeniería de prompts crecerá. Desarrollar esta habilidad será esencial para los profesionales de la salud que deseen aprovechar al máximo el potencial de las herramientas de IA. Los programas de formación en salud están comenzando a reconocer esto, incorporando la ingeniería de prompts en sus planes de estudio para preparar a la próxima generación de profesionales. Sin embargo, es importante recordar que la ingeniería de prompts es una extensión de una habilidad humana atemporal. Ya sea guiando una conversación, liderando un equipo o interactuando con una IA, la capacidad de hacer las preguntas correctas sigue siendo fundamental en la comunicación efectiva y la resolución de problemas. Al entender los principios detrás de la ingeniería de prompts, podemos apreciar mejor sus raíces en las técnicas tradicionales de cuestionamiento y aprovechar este entendimiento para navegar por las complejidades del mundo moderno. En conclusión, aunque el término "ingeniería de prompts" pueda ser relativamente nuevo, la práctica que describe no lo es. Es una manifestación contemporánea del antiguo arte de saber hacer las preguntas correctas, un testimonio del poder duradero de la indagación reflexiva para impulsar el conocimiento, la innovación y el progreso.

El Futuro de la Ingeniería de Prompts en el cuidado de la salud