Los LLM son herramientas impresionantes pero no son perfectos, tienen limitaciones ya que se basan en los datos estáticos en los que fueron entrenados. Y reentrenar LLMs con conjuntos de datos actualizados o específicos de dominios es costoso y lleva mucho tiempo.

Para contrarrestar este problema, se han desarrollado tres métodos:

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) que aprovecha fuentes de conocimiento privado para mejorar el rendimiento de LLM. Las técnicas más sofisticadas de LLM de respuesta-mejora, RAG intercepta un prompt, identifica información relevante de fuentes internas y externas, y luego aumenta el aviso con la información adicional que conduce a una mejor y más relevante respuesta.

• Fine-tuning. Proceso diseñado para ayudar a un LLM a mejorar en tareas específicas. Esto implica entrenar un modelo ya pre-entrenado con un nuevo conjunto de datos específico para adaptarlo a una tarea, dominio o caso de uso en particular. Este proceso permite que el modelo se especialice y tenga un mejor rendimiento. Sin embargo, si bien el fine-tuning puede mejorar significativamente la precisión de la respuesta para fines específicos, también requiere muchos recursos y lleva mucho tiempo. Además, los modelos que se han afinado para tareas específicas suelen ser menos adaptables a nuevas tareas o cambios inesperados.

• Prompt engineering. Prompt engineering se refiere a la creación de prompts precisos y eficaces para obtener resultados de IA basados en el contexto a partir de grandes modelos de lenguaje (LLM).

RAG & Prompting Engineering

“Formula bien las preguntas si quieres obtener buenas respuestas”

Prompting Engineering mejora la eficacia de la Generación Aumentada de Recuperación (RAG). Juntos, garantizan resultados de IA precisos, completos y contextualmente relevantes.

Pero para que eso ocurra las preguntas deben formularse en un formato:

• Conciso. Expresiones claras y especificas. Unas indicaciones bien elaboradas garantizan que la IA comprenda la tarea, lo que reduce la ambigüedad y mejora la precisión de la recuperación. Los detalles específicos de las indicaciones ayudan a centrarse en los aspectos críticos, garantizando que las respuestas sean relevantes y contextuales. Las indicaciones ambiguas e imprecisas generarán contenido irrelevante o inexacto. Preguntas directas. Céntrate en las palabras clave que la herramienta de IA analizará. Intenta omitir la mayor cantidad posible de palabras innecesarias.

• Lógico. Las herramientas de IA buscan relaciones entre palabras y conceptos. Al estructurar las indicaciones para que se basen únicamente en los datos recuperados, la ingeniería de indicaciones minimiza las alucinaciones y la desinformación.

• Explícito. Sé claro sobre lo que esperas de la IA. Darle a la herramienta de IA instrucciones claras sobre la el resultado esperado puede ayudar a que la IA produzca una respuesta útil.

• Divide y vencerás. Trocea las tareas complejas en pasos más sencillos. No es necesario que incluyas todo en tu primera pregunta. Intenta empezar con una pregunta básica y ve ampliándola con el tiempo. Cambia la redacción o el tono, o añade más contexto y especificidad para guiar a la IA hacia el resultado que buscas. El prompt basado en cadena de pensamientos (CoT) permite capacidades de razonamiento complejas a través de pasos de razonamiento intermedios.

• Utilizando separadores. Los separadores ayudan al modelo a comprender las diferentes partes de la instrucción. Esto genera mejores respuestas y protección contra la introducción de instrucciones. Utiliza símbolos para separar claramente las distintas partes de un prompt: la instrucción, el contenido a procesar y el contexto adicional.

• Refina y ajusta tus indicaciones. Una de las mejores maneras de escribir mejores consignas es ajustarlas y perfeccionarlas sobre la marcha. Puede que no obtengas los resultados que buscas con tu primera consigna, pero conseguir mejores resultados podría ser tan sencillo como añadir una palabra o cambiar la forma de expresar algo. No abandones una consigna porque no funcionó la primera vez; prueba a hacer pequeños cambios y observa qué consigues.

Técnicas Avanzadas de Prompt Engineering

Las Técnicas Avanzadas de Prompt Engineering son un conjunto de métodos para mejorar el resultado basandose en la IA generativa, con el refinamiento iterativo para aprender eficazmente de diversos datos de entrada y adaptarse para minimizar los sesgos, la confusión y producir respuestas más precisas:

• Zero-shot prompting proporciona al modelo de machine learning una tarea para la que no ha sido entrenado explícitamente. El Zero-shot prompting pone a prueba la capacidad del modelo para producir resultados relevantes sin basarse en ejemplos previos.
• Few-shot prompting proporciona al modelo algunos resultados de muestra para ayudarlo a aprender lo que el solicitante quiere que haga. El modelo de aprendizaje puede comprender mejor el resultado deseado si tiene un contexto al que recurrir.
• Chain-of-thought prompting (CoT) es una técnica avanzada que proporciona un razonamiento paso a paso para el modelo a seguir. Dividir una tarea compleja en pasos intermedios, o «cadenas de razonamiento», ayuda al modelo a lograr una mejor comprensión del lenguaje y crear resultados más precisos.
• Tree of Thoughts (ToT). El ToT mantiene un árbol de pensamientos, donde los pensamientos representan secuencias lingüísticas coherentes que sirven como pasos intermedios hacia la solución de un problema. Este enfoque permite autoevaluar el progreso de los pensamientos intermedios hacia la solución de un problema mediante un proceso de razonamiento deliberado.

Conclusión

RAG (Retrieval Augmented Generation) y prompt engineering se complementan de manera excepcional, creando un enfoque poderoso para mejorar el rendimiento y la utilidad de los modelos de lenguaje grande (LLMs).  

Combinando RAG con prompt engineering, se obtiene:

• Respuestas más precisas y actualizadas, reduciendo errores y alucinaciones.
• Respuestas más contextualizadas y relevantes para cada consulta específica.
• Disminución significativa de información pre- fabricada o incorrecta.
• Capacidad para abordar una gama más amplia de tareas y consultas complejas.

Esta combinación representa un avance significativo en la aplicación práctica de LLMs en diversos campos.