07. Prompt crafting

Saber demanar

(prompt crafting)

Aprendre a formular peticions efectives per a les tasques docents.

INICI

Introducció

La intel·ligència artificial generativa (IAG) és una tecnologia reactiva, fa el que li dius que faci, ni més ni menys. Per tant, és clau saber formular peticions (prompts) d'una manera efectiva per aconseguir el producte que demanes que generin les eines de la IAG. En aquesta píndola formativa t'explicarem com formular aquestes peticions per aconseguir generar el que volem.

Comencem

Sumari

L'art de saber demanar

Tècniques de prompting

Consells per a docents

L'art de saber demanar

El prompt crafting se centra a dissenyar prompts (peticions o instruccions) per a models d'IAG que siguin potencialment efectius. S'indica l'estructura bàsica i els dos formats més comuns dels prompts: d'una línia i multilínia.

Saber demanar: prompting

L'art de saber demanar

El prompt crafting, també anomenat prompt engineering, és l'habilitat de formular peticions clares, precises i contextualitzades per obtenir respostes útils i rellevants de les eines d'IAG. Més enllà d'escriure ordres o preguntes, implica saber comunicar una intenció pedagògica. En docència universitària, saber "demanar bé" és essencial per convertir les eines de la IAG en un col·laborador intel·ligent, capaç de generar materials, exemples, activitats o feedback alineats amb els objectius d'aprenentatge. Com més conscient sigui el docent del seu propòsit, del tipus de resposta que busca i de la funció que vol donar a les eines de la IAG, més eficient serà l'ús que li doni.

lectura extra

Saber demanar: prompting

Estructura bàsica del prompt

L'estructura bàsica d'un prompt consta de cinc components principals:

• Tasca, que es compon del rol que voleu que assumeixi el xatbot, l'ordre real que s'ha d'executar i el tema general o específic sobre el qual voleu tractar.
• Instruccions
• Context
• Input
• Paràmetres

Depenent del cas d'ús, és possible que no tots els components siguin necessaris. Per exemple, una petició d'IAG simple pot incloure només el component Tasca. Abans de començar a crear el prompt, és essencial considerar breument els teus objectius, propòsit i resultat desitjat.

Font: https://promptengineering.org/master-prompt-engineering-demystifying-prompting-through-a-structured-approach/

+ info

Saber demanar: prompting

Formats del prompts

Prompts multilínia

Prompts d'una línia

Saber demanar: prompting

Prompts d'una línia (one-line prompts)

Funcionen bé quan necessitem una resposta ràpida o volem generar un tipus específic de contingut sobre un tema, de manera general o informativa. Són els més usats en el mode de veu dels xatbots. Aquest tipus de prompts cada vegada més usats augmenten el risc de confusió i mala interpretació de la IAG. Per tant, s'ha de ser tan precís i clar com sigui possible. Exemples:

• Genera un títol original per a una conferència sobre l'ús de la IAG en l'educació universitària.
• Enumera cinc maneres efectives de reduir els residus plàstics.
• Argumenta si la intel·ligència artificial tindrà un impacte positiu o negatiu en l'educació superior.

+ info

Saber demanar: prompting

Prompts multilínia (multi-line prompts)

Normalment fem servir un prompt multilínia:

• quan la tasca és complexa o té múltiples components i cal desglossar-la en parts (objectiu, passos, criteris, verificació);

• quan necessites fixar explícitament el format, el to i l'audiència (p. ex., "taula 4×5, registre acadèmic, per a estudiants d'anglès nivell B2");
• en projectes amb molt de context (marc docent, restriccions, dades d'entrada delimitades), i
• sempre que vulguem outputs molt específics i verificables, en què defineixes longitud, seccions obligatòries, exemples/antiexemples i una llista final d'autocomprovació.

Saber demanar: prompting

Tècniques de prompting

Descriurem les tècniques de prompt crafting bàsiques i dues de més avançades com són el reverse prompting i el metaprompting, útils per a processos d'aprenentatge i tasques docents.

Saber demanar: prompting

Tècniques comunes de prompts

La tipologia de prompts segons la complexitat de la tasca amb exemples o sense: Direct prompts (zero-shot)Són aquells en què el xatbot rep la instrucció directament, sense exemples ni context addicional. El xatbot respon basant-se només en la seva capacitat i les dades d'entrenament. One-shot, few-shot i multi-shot promptsSón prompts que proporcionen exemples d'entrada i de sortida per ajudar el xatbot a entendre el tipus de resposta esperada.

• One-shot. S'inclou un sol exemple.
• Few-shot. S'inclouen diversos exemples (normalment 2-5).
• Multi-shot. S'utilitzen molts exemples i milloren l'adaptació al context.

Chain of thought prompts (CoT)Són prompts que animen el xatbot a "pensar en veu alta", explicant els passos del seu raonament abans de donar la resposta final.Zero-shot chain of thought (zero-shot CoT) promptsCombinen el zero-shot (sense exemples) amb la sol·licitud de raonament encadenat. El model respon pas a pas, tot i no haver rebut exemples inicials.Few-shot CoTS'inclouen al prompt alguns exemples resolts pas a pas perquè el model imiti la manera de raonar abans de respondre al cas nou.

exemple

exemple

exemple

exemple

+ info

Saber demanar: prompting

Dues tècniques per dissenyar el prompt amb el bot

Metaprompting

Reverse promting

Saber demanar: prompting

Reverse prompting

exemple

El reverse prompting (enginyeria inversa de prompts) consisteix a donar-li a la IAG un resultat final (un text, un codi o un anàlisi) i demanar-li que identifiqui quines instruccions haurien estat necessàries per generar-lo.

• Per a què serveix? Per entendre la "lògica" de la IAG i replicar estils o estructures que t'agraden però que no saps com descriure.
• La dinàmica és de l'Output al Prompt: Aquí tens aquest X. Analitza'l i genera el prompt detallat que jo t'hauria d'haver donat per obtenir aquest resultat exacte.

Exemple:

Et compartiré l'extracte d'un document. Analitza'n el to, el ritme de les frases i el vocabulari. Després, redacta un prompt que jo pugui fer servir en el futur perquè escriguis altres textos amb aquesta mateixa identitat visual i narrativa.

Saber demanar: prompting

Metaprompting

És una tècnica avançada d'enginyeria de prompts que consisteix a demanar al model de la IAG que generi o optimitzi els prompts que després s'utilitzaran per dur a terme una tasca concreta. En essència, és un "prompt sobre prompts". Es fan servir quan es vol millorar la qualitat dels resultats, adaptar-los al context o facilitar interaccions més personalitzades. Dos exemples:

• Necessito que els meus estudiants practiquin la redacció de resums científics. Genera el millor prompt possible per a un xatbot generatiu que els ajudi a revisar els seus resums i millorar-los.
• Actua com un expert en enginyeria de prompts. Vull que m'ajudis a dissenyar un prompt per redactar guions de YouTube. Abans de redactar el prompt, fes-me les preguntes necessàries per entendre la meva audiència, el to i els objectius

Saber demanar: prompting

Consells de prompting per a docents

Com podem treballar amb els nostres alumnes per ajudar-los a desenvolupar millors estratègies de prompting? En aquesta secció es presenten alguns suggeriments per portar a terme.

Saber demanar: prompting

Tipus més comuns de prompts educatius

Prompts de generació de contingut. Demanen que la IAG creï textos, exercicis, activitats, rúbriques, imatges, etc. Prompts d'extracció d'informació. Fan que la IAG resumeixi, extregui dades o identifiqui informació d'un text. Prompts de preguntes i respostes. Serveixen per generar preguntes de comprensió, quizzes o feedback automàtic. Prompts per a tutorització. Assignen a la IAG el rol de tutor, corregint o orientant la producció de l'estudiant.

Saber demanar: prompting

Consells per estructurar un prompt inicial

Un prompt educatiu és més potent si és clar, concret i contextualitzat. Pots incloure:

• Rol. Quina funció ha d'assumir la IA? ("Actua com a professor universitari d'anglès")

• Objectiu. Què vols aconseguir? ("Genera una rúbrica breu per avaluar treballs acadèmics")

• Públic. A qui va dirigit? ("Pensat per a alumnes de primer de grau")

• Estil o format. Quin tipus de resposta? ("Redacta-ho en forma de taula")

• Context. Explica la situació, matèria o nivell on s'aplicarà.

Com més detallat i menys ambigu, més efectiva la resposta.

Exemple:Actua com a professor universitari de didàctica de llengües. Genera una activitat interactiva per a estudiants de grau que practiqui expressions d'acord i desacord en format diàleg i amb un llenguatge formal.

+ info

Saber demanar: prompting

El marc CLEAR per crear prompts

El marc de treball CLEAR és un enfocament estructurat per crear prompts efectius quan es treballa amb GenAI. Com més n'incorporem, millors seran els resultats. Concís: els prompts usen llenguatge breu i clar Lògic: els prompts estan estructurats i escrits en un flux lògic Explícit: els prompts utilitzen un llenguatge precís i específic Adaptatiu: els prompts es personalitzen i s'adapten a necessitats específiques Restrictiu: els prompts especifiquen restriccions com ara el format, la longitud i l'abast, cosa que permet al model d'IAG generar respostes que s'adhereixin als paràmetres desitjats

lectura extra

Saber demanar: prompting

Avaluar els resultats amb el marc REFINA

Avaluar els outputs que ens donen aquests xatbots i refinar els prompts mitjançant: Reformular. Quan el resultat no és precís o rellevant, un enfocament és reformular les paraules clau. Experimentar. Amb context i exemples pot guiar els bots d'IAG per produir respostes més pertinents i rellevants. Feedback loop (bucle de retroacció). Les interaccions contínues a través de bucles de retroacció permeten als sistemes d'IAG construir context al llarg del temps i comprendre millor la intenció de l'usuari. Investigar. Introduir preguntes, com ara verificar l'exactitud, sol·licitar proves addicionals i/o buscar punts de vista oposats. Navegar per iteracions. El refinament continu permet que el model d'IAG s'acosti gradualment a la resposta prevista. Avaluar i verificar els resultats. Avaluar, valorar i verificar les respostes de la IAG estant atents a les al·lucinacions i altres errors de la IAG com ara biaixos o inexactituds de les dades d'entrenament i contingut inadequat.

lectura extra

Saber demanar: prompting

Treballar el prompt crafting amb l'alumnat

Es poden suggerir les activitats següents:

• Plantejar activitats en què l'alumnat aprengui a escriure prompts clars i contextualitzats.

• Proposar que experimentin amb variants del mateix prompt per observar com varien els resultats.

• Animar l'alumnat a reflexionar sobre quines estratègies ajuden a obtenir respostes més útils.
• Crear amb els estudiants una rúbrica per avaluar prompts.
• Claredat de la instrucció
• Especificitat del context
• Adequació del format demanat
• Resultats obtinguts

• Incorporar la coavaluació de prompts entre l'alumnat per detectar millores i bones pràctiques.

Saber demanar: prompting

Resum

En aquesta píndola formativa s'han tractat els temes següents: Què és el prompt crafting Estructura i formats de prompts- Prompts d'una línia i - Prompts multilíniaTècniques de prompting- Tècniques bàsiques- Reverse prompting i metapromptingConsells de prompting per a docents- Com dissenyar els prompts - Com avaluar-los- Com treballar el prompting amb l'alumnat

Saber-ne més

Saber demanar

(prompt crafting)

Aprendre a formular peticions efectives per a les tasques docents.

Píndola informativa elaborada per Joan-Tomàs Pujolà

[ENG] Guia per millorar el prompt engineering

[ENG] Jeff Su ens proposa 6 components clau que conformen la fórmula per dissenyar un bon prompt.