Del curso: Prompt Engineering: Aprende a hablar con una inteligencia artificial generativa

Buscadores potenciados con IA

Las inteligencias artificiales de diálogo son, en última instancia, una reorientación de las inteligencias artificiales de texto. Algunas personas pueden confundirse con el hecho de que también pueden disponer de conexión con otros sistemas, como un buscador, pero funciona, en esencia, de la misma forma. Lo que hace la IA de diálogo, simplificándolo mucho, es tomar toda la conversación que has mantenido y pasarla como prompt, de forma que toda la conversación anterior, tanto sus input como sus output, es decir, tanto sus mensajes como sus respuestas sirven como contexto al último mensaje que has enviado. Lo hace en forma de token optimizado y utiliza RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback. También para pulir la respuesta. Pero, en resumen, por eso sabe qué responder a tu pregunta sin perder el hilo. Por lo demás, todo lo que he dicho para las IA de texto es, por tanto, válido para los chatbots. Muchas de las limitaciones también permanecen y son susceptibles al prompt hacking especialmente, porque es más sencillo liarlas en medio de una conversación con mucho contexto. Yo en este curso no te voy a enseñar a buscar agujeros en la seguridad. Primero, porque me parece falta de gusto y segundo, porque se resuelven casi al mismo ritmo al que se descubren. Pero sí te invito a probar por tu cuenta, porque puede mejorar tu capacidad como prompt engineer, mientras colaboras que el sistema se vea reforzado. Al momento de publicar este curso, contamos con tres inteligencias artificiales conversacionales de referencia, a la espera de OpenAssistant, que prevalecen sobre las demás, ChatGPT, Bing y Bard. No obstante, en el ámbito de las inteligencias artificiales de diálogo, se encuentra en constante evolución en la actualidad. Es por ello que, como es posible que algunas de las afirmaciones realizadas aquí puedan quedar desactualizadas con el tiempo, las voy a mantener muy generalistas. La principal potencialidad de las IA de diálogo es la fácil iteración y el trabajo constante sobre un mismo elemento. En las IA de texto, si el resultado no es bueno, hay que reformular el prompt y volver a empezar. Es lo más eficiente, porque no recuerda su error. Con las IA de diálogo, no pasa. No obstante, el verdadero poder de la iteración no reside en corregir errores, aunque también es posible, sino en trabajar una misma idea hasta conseguir un resultado excelente desde diferentes ángulos y con diferentes tareas. Para desarrollar una buena competencia en la ingeniería de insumos para inteligencias artificiales de diálogo, es esencial comprender no solo cómo redactar insumos efectivos, sino también cómo estructurar secuencias de insumos. Tiene una fuerte independencia del camino. Por ejemplo, si tu objetivo es obtener una tabla comparativa entre las ideas de dos libros, no resulta aconsejable abordar directamente ese objetivo en un solo insumo. Cambiar de tema a recetas de cocina a medio camino puede hacer que siga hablando de libros. En cambio, la estrategia óptima implica dividir el proceso en varios insumos sucesivos, cada uno suministrando a la IA la información necesaria. Si quieres hablar de otra cosa, siempre abre otro chat. Por ejemplo, vamos a preguntarle sobre esa plataforma, LinkedIn Learning. Puede tomarse un tiempo, es normal. Quiero seguir hablando sobre el mismo tema, recordará que me interesa específicamente cursos sobre este portal, pero ahora quiero que me los diga sobre inteligencia artificial. Podría seguir hablando sobre LinkedIn. Otra cosa que no te recomiendo, y nunca creí que le diría esto a alguien, es ser una persona educada. Te parecerá una tontería, pero los chatbots a veces son tan realistas que la gente empieza a hablarles como si fuesen un operador real. No es una persona, es una máquina. Ser cortés al dar las gracias o pidiendo las cosas por favor, saludándolo, no generará mejores resultados, los generará peores. Estás contaminando la conversación con información irrelevante y desperdiciando tokens. Para obtener la respuesta ideal de la inteligencia artificial necesitas dirigirla de la A a la B sin desvíos, esto implica ofrecer instrucciones precisas, breves y efectivas. Cualquier texto superfluo, incluso las cortesías, puede impedir que alcances el resultado que esperas.

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