Prompt engineering se refiere al proceso de dise?ar y refinar los prompts (instrucciones) para modelos de IA generativa, con el objetivo de producir respuestas de alta calidad conscientes del contexto. Esto implica elaborar indicaciones claras, espec¨ªficas y relevantes, ajustadas a la tarea o a la aplicaci¨®n, para optimizar el resultado del modelo. A medida que las LLM evolucionan, particularmente con las llegada de los modelos de razonamiento, las pr¨¢cticas del prompt engineering deben ser adaptadas. Basados en nuestra experiencia con la generaci¨®n de c¨®digo con IA, hemos observado que pueden ofrecer un menor rendimiento comparado con prompts sin ejemplos al trabajar con modelos de razonamiento. Adem¨¢s, la t¨¦cnica ampliamente usada de cadena de razonamiento o (CoT) puede el desempe?o de los modelos de razonamiento, probablemente debido a que el aprendizaje por refuerzo ya ha su mecanismo interno de CoT.
Nuestra experiencia pr¨¢ctica se alinea con lo que se?ala la investigaci¨®n acad¨¦mica, que sugiere que ¡°los modelos m¨¢s avanzados podr¨ªan del prompt engineering en el desarrollo de software¡±. No obstante, las t¨¦cnicas tradicionales del prompt engineering seguir¨¢n teniendo un rol crucial en reducir alucinaciones y mejorar la calidad de las respuestas, especialmente considerando las diferencias en tiempos de respuestas y costos de tokens entre los modelos de razonamiento y los LLM generales. Al crear aplicaciones con agentes aut¨®nomos, recomendamos elegir los modelos estrat¨¦gicamente, con base en las necesidades y seguir refinando tanto las plantillas de prompts c¨®mo sus t¨¦cnicas correspondientes. Encontrar el equilibrio entre la calidad, el tiempo de respuesta y el costo de los tokens sigue siendo clave para maximizar la efectividad de los LLM.
Prompt engineering se refiere al proceso de dise?ar y refinar prompts para modelos generativos de IA para obtener respuestas de alta calidad del modelo. Esto implica elaborar cuidadosamente prompts que sean espec¨ªficos, claros y relevantes para la tarea o aplicaci¨®n deseada a fin de obtener resultados ¨²tiles del modelo. Prompt engineering tiene como objetivo mejorar las capacidades del modelo de lenguaje de gran tama?o o LLM (Large Language Model) en tareas como responder preguntas, razonamiento aritm¨¦tico o en contextos espec¨ªficos de alg¨²n dominio. Para la creaci¨®n de software, puedes usar prompt engineering para obtener un LLM para escribir una historia, una API o un conjunto de pruebas basado en una breve conversaci¨®n con un stakeholder o incluso algunas notas. El desarrollo de t¨¦cnicas de prompting efectivas se est¨¢ convirtiendo en una habilidad valiosa para trabajar con sistemas de IA. Existe un debate sobre si prompt engineering es un arte o una ciencia, y se deben considerar los posibles riesgos de seguridad, como los "ataques de prompt injection".
