¿Qué es la ingeniería rápida? Explicación con ejemplos

No es ningún secreto que el aumento explosivo de la inteligencia artificial generativa como ChatGPT hará que algunos trabajos queden obsoletos; sin embargo, también creará nuevos puestos de trabajo. Uno de esos nuevos roles emocionantes que ha ido ganando impulso lentamente es la "ingeniería rápida".

La ingeniería rápida es el proceso de refinar las interacciones con los sistemas de IA, como ChatGPT, para producir respuestas óptimas. Un ingeniero rápido elabora la pregunta o el comando correcto que guiará a la IA para brindar la respuesta más precisa y útil.

En este artículo, exploraremos el fascinante mundo de la ingeniería rápida. Discutiremos el proceso de ingeniería rápida, destacaremos sus aplicaciones e impactos en el mundo real y examinaremos algunos de sus desafíos y limitaciones.

¡Entremos en ello!

Tabla de contenido

• ¿Qué es Ingeniería Rápida?
• ¿Qué es el proceso de ingeniería rápida?
• ¿Qué hace un ingeniero rápido?
  • Ejemplo 1: chatbot de atención al cliente
  • Ejemplo 2: Generación de contenido asistida por IA
  • Ejemplo 3: IA en Investigación Científica
• ¿La ingeniería rápida requiere codificación?
• ¿Cómo convertirse en un ingeniero rápido?
• ¿Cómo ganar dinero con ingeniería rápida?
• Pensamientos finales

¿Qué es Ingeniería Rápida?

Si presta atención a las noticias sobre inteligencia artificial , a menudo se encontrará con el término "ingeniería rápida". Pero, ¿qué significa esto exactamente?

En pocas palabras, la ingeniería rápida es la práctica de elaborar consultas o entradas efectivas, denominadas indicaciones, para guiar un modelo de lenguaje de IA hacia la generación de las respuestas deseadas.

Los modelos de lenguaje grande como GPT-4 de OpenAI son socios de conversación muy avanzados que utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender y generar texto similar al humano; sin embargo, confían en las indicaciones para iniciar la conversación. La forma en que formula una pregunta o comando tiene un impacto significativo en la respuesta que recibe.

Tomemos, por ejemplo, un escenario en el que busca conocer la capital de Francia a partir de un modelo lingüístico. Si proporciona una entrada vaga como "Francia", es posible que el modelo de IA no comprenda qué información específica está buscando.

Podría arrojar varios resultados, como información sobre la geografía, la historia o la economía de Francia.

Sin embargo, si adapta el mensaje para que sea más específico, como "¿Cuál es la capital de Francia?", Es probable que el modelo le dé la respuesta exacta que necesita: "París".

La ingeniería rápida no se limita a simples consultas de investigación. Se aplica a una amplia gama de aplicaciones, desde generar contenido creativo y brindar recomendaciones personalizadas, hasta automatizar el servicio al cliente y ayudar en la investigación científica.

En estas situaciones más complejas, la ingeniería rápida requiere agregar más contexto, ajustar la redacción o experimentar con otros factores que podrían influir en el resultado del modelo.

La importancia de la ingeniería rápida se ha ampliado con la llegada de modelos de lenguaje más potentes. Estos modelos generan respuestas basadas en sus datos de entrenamiento y la indicación específica que reciben, lo que significa que la elaboración de indicaciones es fundamental para aprovechar todo su potencial.

Es un arte y una ciencia, que fusiona los matices lingüísticos con la comprensión técnica, y se está convirtiendo en una habilidad esencial a medida que profundizamos nuestra interacción con los sistemas de IA.

En la siguiente sección, veremos cómo es el proceso de ingeniería rápida.

¿Qué es el proceso de ingeniería rápida?

Al sumergirse en el mundo de la ingeniería rápida, uno podría preguntarse cómo es realmente el proceso.

Si bien puede parecer una tarea sencilla formular preguntas o declaraciones para un modelo de IA, la realidad implica un proceso iterativo bien estructurado.

Desglosémoslo y exploremos algunos ejemplos tangibles para comprender mejor el proceso.

1. Definir el objetivo : el primer paso en el proceso de ingeniería rápida de IA consiste en establecer un objetivo claro. ¿Qué quieres que genere la IA? Si es un creador de contenido que busca ideas para blogs sobre energías renovables, su objetivo podría ser que la IA genere una lista de títulos o temas potenciales para blogs.

2. Elaboración del mensaje inicial : con el objetivo en mente, es hora de redactar un mensaje inicial. Esto podría tomar la forma de una pregunta, un comando o incluso un escenario, según el objetivo. Siguiendo el ejemplo anterior, el mensaje inicial podría ser: "Sugiera cinco temas de publicación de blog sobre energía renovable".

3. Probar el indicador : luego se ingresa el indicador inicial en el modelo de lenguaje y se analiza la respuesta. Aquí, el modelo podría generar una lista de temas generales de energía renovable. Si bien estos pueden ser relevantes, podrían carecer del ángulo único o la especificidad que esperaba.

4. Analizar la respuesta : este paso implica revisar cuidadosamente el resultado generado por la IA. ¿Se alinea con tu objetivo? Si no cumple completamente con sus expectativas, anote las áreas en las que se quedó corto. En nuestro ejemplo de generación de temas de blog, puede encontrar que los temas carecen de especificidad o son demasiado generales.

5. Refinar el mensaje : con los conocimientos recopilados de las pruebas y el análisis, es hora de revisar el mensaje. Esto podría implicar hacerlo más específico, agregar más contexto o cambiar la redacción. Por ejemplo, podría refinar el mensaje inicial para: "Sugiera cinco temas de blog que se centren en soluciones innovadoras en el sector de las energías renovables".

6. Iteración del proceso : los pasos de prueba, análisis y refinamiento se repiten hasta que esté satisfecho de que el indicador guía al modelo de manera constante hacia la generación de la respuesta deseada. En el ejemplo de generación de temas de blog, esto podría implicar varias iteraciones hasta que el modelo sugiera temas que sean únicos, específicos y alineados con sus necesidades.

7. Implementación : una vez que el aviso arroja los resultados deseados de manera consistente, está listo para implementarse en aplicaciones del mundo real, ya sea como parte de una conversación de chatbot, una herramienta de investigación impulsada por IA, un generador de contenido o cualquier otra aplicación.

La ingeniería rápida es una combinación fascinante de pensamiento analítico, creatividad y perspicacia técnica. No se trata solo de hacer preguntas, se trata de aprender a hacer las preguntas correctas de la manera correcta para obtener las respuestas más útiles.

A medida que continuamos refinando nuestra comprensión de los modelos de lenguaje y desarrollando técnicas de ingeniería rápida más avanzadas, las posibilidades de lo que podemos lograr con la IA son prácticamente ilimitadas.

Con eso en mente, echemos un vistazo a algunos proyectos en los que trabajarían los ingenieros en la siguiente sección.

¿Qué hace un ingeniero rápido?

Entonces, ¿qué hace exactamente un ingeniero rápido?

Esencialmente, un ingeniero de avisos aprovecha su comprensión de la IA y los modelos de lenguaje para crear avisos efectivos que guíen los sistemas de IA hacia la generación de las respuestas deseadas.

Veamos algunos ejemplos de cómo opera un ingeniero rápido en varios escenarios:

Ejemplo 1: chatbot de atención al cliente

Imagine una empresa que quiere implementar un chatbot para manejar las consultas comunes de los clientes. Un ingeniero de avisos trabajaría para diseñar avisos que puedan extraer la información necesaria de los clientes para ayudarlos mejor.

Por ejemplo, si un cliente dice: “No puedo iniciar sesión”, el ingeniero de avisos podría diseñar el chatbot para responder con: “Lamento escuchar que está teniendo problemas. ¿Recibes algún mensaje de error cuando intentas iniciar sesión? Este aviso está diseñado para extraer información más específica para ayudar a resolver el problema.

Ejemplo 2: Generación de contenido asistida por IA

En otro escenario, digamos que un escritor está usando una herramienta de inteligencia artificial para generar ideas de contenido. Un indicador mal diseñado como "ideas" generaría una variedad de temas no relacionados.

Un ingeniero de avisos elaboraría un aviso más preciso, como "Generar cinco ideas de temas de blog relacionadas con las tendencias de la moda sostenible en 2023". Es más probable que este indicador produzca los resultados específicos que necesita el escritor.

Ejemplo 3: IA en Investigación Científica

Considere a un investigador que usa IA para analizar una gran cantidad de datos y generar hipótesis. El investigador podría iniciar inicialmente el modelo con "Analizar datos". Pero este aviso vago podría conducir a un análisis desenfocado.

En cambio, un ingeniero de avisos ayudaría a refinar el aviso para que sea más específico, como "Analizar datos para identificar posibles correlaciones entre la variable A y la variable B".

Un aspecto clave del rol de un ingeniero de avisos es el proceso iterativo de probar y refinar los avisos basados ​​en las respuestas del modelo. Esto a menudo requiere múltiples ciclos de ajustes para guiar el sistema de IA hacia la generación de la mejor respuesta posible.

En resumen, un ingeniero rápido combina la comprensión técnica con la delicadeza lingüística para dar forma a nuestras interacciones con la IA.

Son una parte esencial de cualquier equipo que busque aprovechar el poder de los modelos de lenguaje de IA, y su trabajo es fundamental para hacer que estas herramientas complejas sean accesibles, útiles y eficientes para una variedad de aplicaciones.

¿La ingeniería rápida requiere codificación?

Una pregunta común sobre la ingeniería rápida es si requiere habilidades de codificación. La respuesta corta es: no necesariamente, pero puede ayudar .

En esencia, la ingeniería de avisos se trata más de comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje y crear avisos efectivos para guiarlos hacia un resultado específico.

Si bien no necesita tener un título en ciencias de la computación o ser un ingeniero de aprendizaje automático, el trabajo requiere una comprensión sólida de los principios del lenguaje, la capacidad de pensar de manera analítica y creativa, y una comprensión de los modelos y sistemas de IA que utiliza. estamos trabajando con.

Dicho esto, cierta familiaridad con la programación puede ser beneficiosa, particularmente en aplicaciones más técnicas o avanzadas de ingeniería rápida.

Por ejemplo, cuando trabaja con modelos de lenguaje como GPT-4 , normalmente interactúa con ellos a través de una API, y un aspecto crítico de eso es escribir código.

Además, si desea implementar estrategias de indicaciones más complejas, como ajustar dinámicamente las indicaciones en función de las respuestas anteriores del modelo o las entradas del usuario, sería necesaria una formación técnica.

Además, si está interesado en usar el aprendizaje por refuerzo para ajustar un modelo de lenguaje para responder mejor a ciertos tipos de indicaciones para tareas más complejas, esto también requerirá habilidades de codificación, así como una comprensión más profunda de los principios del aprendizaje automático.

En conclusión, si bien puede comenzar con la ingeniería rápida sin ninguna habilidad de codificación, tener cierta competencia en programación puede abrir más oportunidades y permitirle participar en el campo a un nivel más profundo.

La buena noticia es que hay muchos disponibles para aquellos interesados ​​en aprender a codificar, muchos de los cuales son de libre acceso en línea.

¿Cómo convertirse en un ingeniero rápido?

Dada la creciente importancia de la ingeniería rápida en el mundo de la IA, no sorprende que muchas personas estén interesadas en seguirla como carrera o integrarla en sus roles existentes. Pero, ¿cómo te conviertes en un ingeniero rápido?

Aquí hay algunos pasos de ingenieros profesionales:

1. Familiarícese con la IA y el aprendizaje automático : comprender los principios básicos de la IA y el aprendizaje automático es esencial para cualquiera que esté considerando un trabajo de ingeniero rápido. Hay muchos cursos y recursos en línea disponibles que pueden proporcionar una base sólida en estas áreas.

2. Aprenda sobre los modelos de lenguaje : dado que la ingeniería rápida se trata principalmente de interactuar con modelos de lenguaje, una comprensión profunda de estos modelos es crucial. Aprenda sobre diferentes sistemas y modelos de IA como BERT, GPT-3, GPT-4 y otros, y comprenda cómo se entrenan y cómo generan respuestas.

3. Experimente con modelos de lenguaje grandes : la experiencia práctica es una de las mejores formas de aprender si está interesado en trabajos de ingeniería rápidos. Muchas organizaciones de investigación de IA, incluida OpenAI, proporcionan API que le permiten interactuar con sus modelos de lenguaje. Intente elaborar diferentes indicaciones y observe cómo responde el modelo.

4. Comprenda las técnicas de indicaciones : a medida que experimente con modelos de lenguaje y aprendizaje automático, comenzará a notar patrones en la forma en que responden a diferentes indicaciones. Investigue y aprenda sobre diferentes técnicas de indicación para obtener una mejor comprensión de cómo guiar la salida de un modelo de manera efectiva.

5. Poseer o desarrollar sólidas habilidades lingüísticas : un buen ingeniero de indicaciones debe tener un dominio sólido del idioma y ser capaz de pensar de manera creativa y analítica sobre cómo las diferentes indicaciones pueden influir en las respuestas de un modelo.

6. Aprenda a codificar (opcional pero recomendado) : aunque no es estrictamente necesario, las habilidades de codificación pueden mejorar en gran medida sus capacidades como ingeniero rápido. Aprender un lenguaje de programación como Python, que se usa comúnmente en inteligencia artificial y aprendizaje automático, puede ser particularmente beneficioso.

7. Manténgase actualizado : el campo de la IA está evolucionando rápidamente y se están desarrollando nuevas técnicas y modelos todo el tiempo. Manténgase actualizado con las últimas investigaciones y desarrollos para garantizar que sus habilidades sigan siendo relevantes.

8. Adquirir experiencia : finalmente, la mejor manera de dominar la ingeniería rápida es a través de la experiencia. Ya sea que esté trabajando en sus propios proyectos, colaborando con otros o empleado en un puesto que implique ingeniería rápida, la práctica continua es clave.

Convertirse en un ingeniero rápido es más un viaje que un destino. Implica aprendizaje y práctica continuos, pero para aquellos intrigados por la intersección del lenguaje, la creatividad y la IA, puede ser un camino gratificante y satisfactorio.

¿Cómo ganar dinero con ingeniería rápida?

A medida que la IA continúa impregnando todas las facetas de nuestras vidas, el papel de la ingeniería rápida se ha vuelto más importante y lucrativo. Pero, ¿cómo se hace para ganar dinero en este campo emergente? Aquí hay algunas vías potenciales para monetizar sus habilidades de ingeniería rápida.

1. Empleo a tiempo completo : a medida que los modelos de lenguaje de IA se vuelven parte integral de más negocios y servicios, muchas empresas están contratando ingenieros rápidos a tiempo completo para ayudar a refinar sus interacciones con IA. Estos roles se pueden encontrar en una amplia gama de industrias, desde firmas tecnológicas y nuevas empresas de IA hasta corporaciones más grandes que están integrando IA en sus servicios. Esté atento a las listas de trabajos en los sectores de inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos para encontrar estas oportunidades.

2. Trabajo independiente : si prefiere un arreglo de trabajo más flexible, trabajar como ingeniero puntual podría ser una excelente opción. Muchas empresas requieren optimización de IA pero no tienen la necesidad o los recursos para un empleado de tiempo completo. Puedes ofrecer tus servicios en plataformas freelance como Upwork o PromptBase, o crear tu propio sitio web para atraer clientes.

3. Consultoría : si ha construido una sólida reputación y tiene una amplia experiencia en ingeniería rápida, podría considerar ofrecer servicios de consultoría. Muchas organizaciones recién están comenzando a explorar las aplicaciones de IA y valorarían la orientación de expertos sobre cómo interactuar de manera efectiva con los modelos de IA.

4. Capacitación y educación : como campo emergente, existe una demanda creciente de educación en ingeniería rápida. Podrías crear un curso en línea, ofrecer sesiones de capacitación personalizadas o incluso escribir un libro sobre el tema.

5. Creación de contenido de IA : los ingenieros rápidos también pueden ganar dinero utilizando sus habilidades para generar contenido creado por IA. Esto podría implicar escribir artículos, libros u otras formas de contenido generados por IA que puedan venderse o usarse para marketing.

6. Creación y venta de herramientas de IA : si tiene las habilidades técnicas y tiene experiencia con los lenguajes de programación, puede crear herramientas de IA que aprovechen la ingeniería rápida efectiva. Estas herramientas luego podrían venderse a empresas o individuos.

Al igual que con cualquier campo, su capacidad para ganar dinero como ingeniero rápido dependerá de varios factores, incluido su nivel de experiencia, su reputación y la demanda de sus servicios en el mercado.

También es un campo en rápida evolución, por lo que mantenerse actualizado con los últimos desarrollos en IA y aprendizaje automático será esencial para el éxito.

¡Con las habilidades adecuadas y un enfoque proactivo, no hay límite para las oportunidades en el apasionante mundo de la ingeniería rápida!

Pensamientos finales

Como hemos explorado en esta guía, la ingeniería rápida se encuentra en la emocionante intersección del lenguaje, la tecnología y la creatividad.

Este campo emergente se está convirtiendo en un engranaje esencial en la maquinaria de la inteligencia artificial, ayudándonos a comunicarnos de manera más efectiva con la IA y haciendo que estas poderosas herramientas sean más accesibles y prácticas.

Si bien, en esencia, la ingeniería rápida implica la elaboración de entradas para guiar el lenguaje de IA y los modelos de aprendizaje automático, es mucho más que solo hacer preguntas o dar comandos. Se trata de comprender cómo responden estos modelos a diferentes indicaciones, iterando y refinando estas indicaciones para alinear el resultado del modelo con nuestros objetivos.

La ingeniería rápida ya está encontrando aplicaciones en varios sectores, desde la generación de contenido hasta el servicio al cliente, desde el análisis de datos hasta la educación. Y a medida que la IA continúa evolucionando y madurando, es probable que la importancia y la influencia de la ingeniería rápida solo crezcan.

Ya sea que sea un entusiasta de la IA, un desarrollador, un creador de contenido o simplemente sienta curiosidad por el futuro de la tecnología, ¡comprender la ingeniería rápida puede equiparlo con un valioso conjunto de habilidades!

Si desea obtener más información sobre cómo ChatGPT y la IA generativa cambiarán el mundo, vea el video a continuación: