Prompt engineering: definición, ejemplos y buenas prácticas

El prompt engineering, también conocido como ingeniería rápida o de instrucciones, incluye diversas técnicas y métodos para optimizar los prompts de las herramientas de IA generativa. Descubre con más detalle el significado del término, echa un vistazo a algunos ejemplos y accede al listado de mejores prácticas.

Cuando se trabaja con herramientas de IA, es esencial redactar las instrucciones de manera adecuada. De este modo, se puede aprovechar al máximo el potencial de los modelos de lenguaje y lograr resultados de alta calidad, ya sea en texto, imágenes o vídeos. A medida que la inteligencia artificial ha ido evolucionando, también ha aumentado la demanda de profesionales capacitados para su uso eficaz. De hecho, ha surgido una nueva profesión, la del ingeniero de prompts.

Prompt engineering: definición

El término “prompt engineering” (en español ingeniería rápida o ingeniería de instrucciones) hace referencia a aquellas técnicas y métodos utilizados para optimizar la formulación de indicaciones en el natural language processing (NLP) y en los grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-3 o GPT-4, basados en machine learning. El objetivo es obtener respuestas de mayor calidad, más precisas o específicas, ya que la forma en la que se plantea una pregunta o una instrucción tiene un gran impacto en la calidad y relevancia de la respuesta proporcionada por una inteligencia artificial.

Optimizar las instrucciones dadas a modelos de IA requiere de creatividad y precisión, así como de un conocimiento del modelo lingüístico en profundidad. La elección de las palabras y su orden pueden alterar el resultado ofrecido por la IA. Las instrucciones pueden contener texto en lenguaje natural, imágenes u otros tipos de datos. Es importante destacar que una misma pregunta puede mostrar resultados diversos según la plataforma de IA que se esté utilizando, lo que subraya la necesidad de adaptar las instrucciones a cada generador con inteligencia artificial para textos o generador de vídeo con IA.

¿Por qué es importante la ingeniería rápida para la IA?

La ingeniería de instrucciones es esencial para sacar el máximo partido a los modelos de lenguaje y, de este modo, lograr mejores resultados con herramientas de Generative AI (IA generativa). Por ejemplo, un ingeniero de prompt puede tratar de formular una misma pregunta de formas diferentes para evaluar cómo cada una de las formulaciones influye en el resultado proporcionado por la IA. Con herramientas como ChatGPT, el orden de las palabras y el uso único o múltiple de modificador, como por ejemplo “muy”, pueden afectar significativamente al resultado.

En las herramientas de IA para imágenes, la ingeniería rápida puede ayudar a perfeccionar en detalle las características de las imágenes generadas. Estas características a menudo brindan la posibilidad de crear imágenes de IA en un estilo, una perspectiva, una proporción o una resolución de imagen específicos. La primera instrucción suele servir solo como punto de partida. Las indicaciones que se vayan haciendo después pueden utilizarse, por ejemplo, para suavizar o reforzar determinados elementos y añadir o eliminar objetos de una imagen.

Incluso en el proceso de crear nuevas herramientas, el Prompt Engineering puede ser útil para ajustar los LLM y mejorar los procesos de trabajo para obtener resultados específicos. Además, el prompt engineering es importante para la IA por otra serie de motivos:

• Optimizar los resultados: un prompt engineering bien planificado puede conducir a la generación de resultados más precisos y pertinentes por parte de los modelos de lenguaje.
• Eficacia: los prompts bien formulados permiten que un modelo entregue la información deseada de manera más rápida, sin necesidad de usar múltiples prompts ni iteraciones adicionales.
• Control de los resultados: mediante el adecuado diseño de los prompts, el usuario puede dirigir diversos aspectos de la respuesta de la IA, tales como su longitud, estilo y tono.
• Reducción de errores: con instrucciones claras y concisas, se pueden minimizar los posibles sesgos, malentendidos o respuestas inexactas de un modelo.
• Usos avanzados: con una formulación adecuada de prompts, los modelos de IA pueden utilizarse para tareas específicas o en campos especializados para los que no fueron inicialmente diseñados.
• Conocimientos experimentales: experimentar con distintas instrucciones puede ayudar a comprender mejor cómo funciona una IA generativa concreta y cómo responde a distintas entradas.

Prompt engineering: ejemplos

Los prompts que se pueden utilizar para crear texto, imágenes o vídeos difieren significativamente entre sí. Sin embargo, algo que todo los programas de inteligencia artificial comparten es que la formulación adecuada de prompts permite a los usuarios interactuar con mayor eficacia con la herramienta de IA que estén usando para conseguir respuestas que satisfagan sus expectativas.

Ejemplos de instrucciones para generadores de texto

En los prompts de los generadores de texto se puede tener en cuenta:

1. Precisión

• Prompt original: “Háblame de los árboles”
• Prompt mejorado: “Explícame el proceso de fotosíntesis en los árboles de hoja caduca”

2. Formato de respuesta

• Prompt original: “¿Cuáles son los beneficios de la energía solar?”
• Prompt mejorado: “Nombra cinco beneficios de la energía solar”

3. Incluir ejemplos que guíen la respuesta

• Prompt original: “Escribe una frase sobre París”
• Prompt mejorado: “Escribe una frase sobre París al estilo de Hemingway”

4. Extensión y detalles

• Prompt original: “Describe el agua”
• Prompt mejorado: “Escribe una explicación científica detallada de la estructura molecular del agua”

5. Evitar prejuicios

• Prompt original: “¿Qué opinas de las criptomonedas?”
• Prompt mejorado: “Describe las criptomonedas de forma neutral y objetiva”

6. Contexto

• Prompt original: “¿Por qué están cayendo las acciones?”
• Prompt mejorado: “Teniendo en cuenta los factores económicos, ¿por qué podrían caer las acciones tecnológicas en una recesión?”

7. Estilo de escritura y perspectiva

• Prompt original: “Cuéntame la historia de Napoleón”
• Prompt mejorado: “Cuéntame la historia de Napoleón desde la perspectiva de uno de sus soldados”

Ejemplos de prompts para generadores de imágenes

El prompt engineering no solo es relevante para los modelos de lenguaje, sino también para los modelos que generan imágenes, como DALL-E. En el caso de los generadores de imágenes, las instrucciones deben describir textualmente el tipo de imagen que se va a generar:

1. Precisión

• Prompt original: “Gato”
• Prompt mejorado: “Gato pardo durmiendo sobre almohada azul”

2. Combinación de elementos

• Prompt original: “Edificios y nubes”
• Prompt mejorado: “Una vieja casa victoriana que descansa sobre nubes flotantes”

3. Estilo y época

• Prompt original: “Coches”
• Prompt mejorado: “Coches futuristas de estilo retro de los años 50”

4. Sentimientos y atmósfera

• Prompt original: “Bosque”
• Prompt mejorado: “Un bosque oscuro y brumoso a la luz de la luna”

5. Combinación de elementos inusuales

• Prompt original: “Mesa y fruta”
• Prompt mejorado: “Una mesa hecha de sandías con una bandeja plata con rodajas de plátano seco”

6. Perspectiva y dimensión

• Prompt original: “Montañas”
• Prompt mejorado: “Una montaña gigante con forma de vaso de té volcado”

7. Abstracción

• Prompt original: “Emociones”
• Prompt mejorado: “Representación de la alegría como una brillante explosión de color”

Ejemplos para generadores de vídeo

Para los generadores de vídeo, el reto del prompt engineering consiste en tratar de transmitir con la mayor precisión posible las características que debe tener la secuencia dinámica y temporal de acciones y acontecimientos que se va a generar. Un buen prompt ayuda a especificar qué secuencia de acciones se desea, en qué entorno se desarrollan, durante cuánto tiempo y qué interacciones se producen:

1. Secuencia de acciones

• Prompt original: “Gato corriendo”
• Prompt mejorado: “Gato pardo pasa lentamente junto a un charco para a continuación saltar dentro”

2. Entorno y tono

• Prompt original: “Escena de playa”
• Prompt mejorado: “Una playa solitaria al atardecer, con las olas rompiendo bravamente y un grupo de gaviotas volando en el horizonte”

3. Evolución temporal

• Prompt original: “Una flor en crecimiento”
• Prompt mejorado: “Proceso de una rosa que se transforma de un capullo cerrado en una flor en tan solo 30 segundos”

4. Acciones dinámicas

• Prompt original: “Partido deportivo”
• Prompt mejorado: “Partido de baloncesto en el que un jugador realiza un tiro crucial de tres puntos en los últimos segundos”

5. Combinación de elementos y transiciones

• Prompt original: “Horas del día”
• Prompt mejorado: “Vista panorámica de una ciudad que muestra la transición del día a la noche en un lapso de 30 segundos, con las luces de la ciudad encendiéndose gradualmente a medida que cae la noche”

6. Historia y narración

• Prompt original: “Un pájaro vuela”
• Prompt mejorado: “Un pájaro joven que intenta volar por primera vez, termina conquistando los cielos después de algunos intentos fallidos. Consigue regresar sano y salvo a su nido.”

Mejores prácticas para el prompt engineering

Formulando los prompts correctamente, los resultados que se podrán obtener de las herramientas de IA generativa, especialmente de los modelos de lenguaje, serán los esperados. Existen algunas prácticas recomendadas que deberían tenerse en cuenta a la hora de formular instrucciones:

• Concisión: la claridad en la redacción de una instrucción ayuda a la IA a comprender mejor lo que se espera de ella.
• Precisión: asegúrate de haber formulado las instrucciones al nivel de detalle necesario para obtener el tipo de respuesta deseado.
• Experimentación: si no obtienes inmediatamente la respuesta deseada, intenta formular la pregunta de forma diferente o incluir más contexto.
• Instrucciones de formato: si quieres que la respuesta tenga un formato determinado (por ejemplo, lista, párrafo corto, lenguaje formal, longitud concreta, etc.), debes especificarlo.
• Inclusión de ejemplos que guíen la respuesta: incluir un ejemplo de la respuesta que quieres obtener puede servir a la IA como orientación a la hora de desarrollar el resultado.
• Contexto: antes de responder a una determinada consigna, a algunas IA les sirve disponer de información adicional o de un contexto más amplio.
• Evitar la ambigüedad: evita los términos poco claros o ambiguos.
• Limitar y dirigir: si te preocupa que la IA pueda responder de forma sesgada o si quieres un estilo o perspectiva concretos, aporta instrucciones inequívocas.
• Revisión: es importante que revises las respuestas de la IA y te asegures de que son precisas.
• Enfoque iterativo: a menudo puede resultar de ayuda adoptar un enfoque iterativo y perfeccionar la pregunta en función de las respuestas recibidas.

¿Qué perfil debe tener un ingeniero de prompt?

La profesión de ingeniero de prompt ofrece oportunidades prometedoras a quienes dispongan de una comprensión profunda del procesamiento del lenguaje y una mentalidad creativa. A medida que las tecnologías de IA y NLP se van introduciendo en distintos sectores, crece también la demanda de este perfil.

Aunque no hay requisitos en cuanto a formación específica, disponer de una titulación en un campo relacionado puede ser útil. Por ejemplo, aunque no es esencial contar con conocimientos de programación, un título en informática o lingüística puede facilitar la comprensión de los modelos de lenguaje y el desarrollo de los prompts. El prompt engineering consiste principalmente en comprender cómo funciona el lenguaje para que se pueda diseñar un prompt con el que se consigan los resultados deseados. Para ello pueden ser útiles los siguientes conocimientos:

• Comprensión de la IA y del aprendizaje automático: tener nociones de cómo funcionan las redes neuronales, en particular de los modelos de lenguaje, para entender mejor los mecanismos que generan los resultados.
• Pensamiento analítico: para poder analizar los resultados y cambiar las instrucciones en consecuencia.
• Capacidad de comunicación: para formular instrucciones claras y concisas.
• Detección de errores: para poder detectar imprecisiones o errores en las respuestas de un modelo de IA y realizar los cambios necesarios.
• Conocimientos específicos del ámbito: dependiendo del ámbito en el que se aplique, puede requerirse disponer de conocimientos específicos para diseñar y evaluar eficazmente los prompts y las respuestas.
• Aprendizaje continuo: la inteligencia artificial y el aprendizaje automático van evolucionando a importante velocidad. Por lo tanto, un buen prompt engineering requiere de un compromiso de aprendizaje continuo y de la voluntad de adaptarse constantemente a las nuevas tecnologías.
• Trabajo en equipo: a menudo, un ingeniero de prompt necesita trabajar con otros profesionales, como científicos de datos, ingenieros de software o analistas empresariales.