Desde las preguntas frecuentes (FAQ) hasta los "prompt"

Evolución. Desde las Preguntas Frecuentes (FAQ) hasta los "prompt" y los Modelos LLM 

La evolución de la tecnología informática y la inteligencia artificial ha sido vertiginosa en las últimas décadas. Desde las simples preguntas frecuentes (FAQ) hasta los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), el procesamiento de información y la capacidad para responder preguntas se ha transformado drásticamente. 

Este documento explora - brevemente - la trayectoria desde las FAQ hasta los LLM, pasando por buscadores con enormes cantidades de datos y aprendizaje automático.

I. Las preguntas frecuentes (FAQ)

Las FAQ surgieron como una forma de proporcionar respuestas predefinidas a las inquietudes más comunes de los usuarios. A menudo se presentaban como una lista de preguntas con sus respectivas respuestas en sitios web y documentación técnica. 

Si bien fueron útiles para resolver dudas comunes, presentaban limitaciones en su capacidad para adaptarse a preguntas más complejas y no podían ofrecer respuestas contextualizadas. Ejemplo de FAQS (BPM de ADONIS:CE).

II. Buscadores con enormes cantidades de datos

Con el crecimiento exponencial de la cantidad de información en línea, surgieron los motores de búsqueda. Estos buscadores, como Google, Yahoo y Bing, revolucionaron la forma en que se accedía a la información. 

Se apoyan, principalmente, en algoritmos de indexación y clasificación para rastrear la web y presentar resultados relevantes en función de palabras clave. 

Si bien los buscadores son, aún hoy día, eficientes para encontrar información, que clasifica por diversos criterios, todavía requieren que los usuarios naveguen a través de los enlaces para obtener respuestas más precisas.

III. Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial (AI)

Con el advenimiento del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, se dio un paso crucial en la evolución de los sistemas de búsqueda y respuestas. 

Los algoritmos de aprendizaje automático permitieron que los sistemas analizaran grandes cantidades de datos y aprendieran patrones complejos. Esto permitió una mejora significativa en la relevancia de los resultados de búsqueda y facilitó la clasificación de documentos y respuestas más precisas.

IV. Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)

Los modelos de lenguaje de gran escala, como GPT-3.5, representaron un avance revolucionario en la capacidad de la inteligencia artificial para comprender y generar lenguaje humano. 

Estos modelos, basados en arquitecturas de transformers, pueden procesar enormes cantidades de texto y aprender patrones complejos en el lenguaje. 

A diferencia de los buscadores tradicionales y las FAQ, los LLM pueden generar respuestas coherentes y contextualizadas a partir de un “Prompt” o insumo de texto.

¿Cómo es el funcionamiento de los Modelos LLM?

Los modelos LLM utilizan un enfoque de generación de lenguaje, lo que significa que, en lugar de buscar respuestas en una base de datos predefinida, pueden generar respuestas en función de la comprensión del contexto proporcionado por el “Prompt”. 

Al recibir un “Prompt”, el modelo procesa el texto, analiza el contexto y predice la secuencia de palabras que serían una respuesta adecuada. Esto permite que los LLM respondan preguntas de manera más similar a como lo haría un humano.

Aplicaciones de los Modelos LLM

Los modelos LLM tienen aplicaciones en una amplia gama de campos, incluyendo asistentes virtuales, traducción de idiomas, resumen de texto, generación de contenido, atención al cliente automatizada, entre otros. Su capacidad para comprender el contexto y generar respuestas coherentes ha mejorado la experiencia del usuario y ha abierto nuevas posibilidades para la interacción entre humanos y máquinas.

Desafíos y consideraciones éticas

Aunque los modelos LLM han demostrado ser altamente efectivos, también plantean desafíos, como la generación de respuestas sesgadas o información inexacta. 

Además, se deben considerar las implicaciones éticas del uso de estos modelos para evitar la propagación de información falsa o perjudicial. Es importante desarrollar y aplicar prácticas responsables en la creación y utilización de los modelos LLM.

En fin… a manera de conclusión:

Desde las preguntas frecuentes (FAQ) hasta los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), la evolución en sistemas informáticos e inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que obtenemos respuestas y accedemos a la información.

Los modelos LLM han llevado esta evolución a un nivel completamente nuevo, permitiendo que las máquinas comprendan y generen lenguaje humano con una precisión y coherencia asombrosas. 

A medida que continuamos avanzando en esta área, es fundamental abordar los desafíos y consideraciones éticas para aprovechar plenamente el potencial de los modelos LLM en beneficio de la sociedad.

---

Post relacionado: Notas sobre ChatGPT y otros detalles

¿Qué son los «prompt»?

Un prompt es una instrucción que se le da a un modelo de lenguaje grande (LLM) para que genere texto. Puede ser tan simple como una palabra o frase, o puede ser más complejo, como un párrafo completo. La calidad del prompt puede tener una gran influencia en la calidad del texto generado - predicción de respuesta - por el LLM.

Los prompt se utilizan para una variedad de propósitos, incluyendo:

• Generar texto creativo, como poemas, código, guiones, piezas musicales, correo electrónico, cartas, etc.
• Traducir idiomas.
• Escribir diferentes tipos de contenido creativo.
• Responder preguntas de forma informativa.

Al crear un prompt, es importante ser claro y conciso. Debe proporcionar al LLM toda la información que necesita para generar el texto deseado. 

Caso ChatGPT:

Para escribir un «prompt» para ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer), lo primero que debes hacer es definir claramente el tema sobre el cual se quiere solicitar información. Posteriormente, escribir una pregunta con una redacción correcta, coherente y precisa en relación con el tema elegido.

Es fundamental tener en cuenta que el «prompt» debe ser escrito de tal manera que sea interpretable por la inteligencia artificial y genere una respuesta útil y relevante para el usuario. Para ello, se pueden utilizar palabras clave o frases que estén relacionadas con el tema específico.

Entonces…

Escribir un «prompt» para ChatGPT implica proporcionar una instrucción o contexto específico al modelo para guiar su respuesta. Puede ser una pregunta, una oración incompleta o incluso una descripción de la tarea que deseas que el modelo realice. 

A continuación, te presento algunos consejos para escribir un «prompt» efectivo para ChatGPT:

• Sea claro y específico. Asegúrate de que el «prompt» sea claro y específico en cuanto a lo que deseas obtener como respuesta. Cuanto más preciso seas, más probable será que el modelo genere la respuesta deseada.
• Establezca el tono y el contexto. Si deseas una respuesta en un tono específico (formal, informal, técnico, etc.), asegúrate de indicarlo en el «prompt». Además, proporciona el contexto necesario para que el modelo comprenda mejor la pregunta o tarea.
• Sea conciso. Evita proporcionar un «prompt» excesivamente largo o complejo. Conciso y directo tiende a producir mejores resultados.
• Utilice instrucciones claras. Si deseas que el modelo haga una tarea específica, brinda instrucciones claras y precisas. Por ejemplo, si quieres que el modelo resuma un texto, puedes escribir: “Por favor, resuma el siguiente texto en no más de tres oraciones: [texto]”.
• Ejemplos de salida: Proporcionar ejemplos de lo que esperas como resultado puede ser útil para el modelo. Incluso puedes proporcionar ejemplos de respuestas de muestra para que el modelo sepa qué tipo de salida deseas.
• Muestre empatía. Algunas veces, puede ser útil comenzar el «prompt» con una frase amigable o empática para establecer una interacción más natural con el modelo.
• Revise y ajuste. Experimenta con diferentes formulaciones de «prompt» para obtener los resultados deseados. Es posible que debas ajustar y comprobar varias veces para lograr la respuesta adecuada.