Comprendiendo Few-Shot Prompting en Prompt Engineering
Introducción a Few-Shot Prompting
¡Bienvenido al fascinante mundo de Few-Shot Prompting en Prompt Engineering! Si has estado rascándote la cabeza, preguntándote cómo hacer que tus modelos de lenguaje realicen tareas específicas con ejemplos mínimos, estás en el lugar correcto. Este artículo tiene como objetivo ser tu recurso principal para comprender los entresijos del few-shot prompting.
En las próximas secciones, exploraremos los mecanismos, tipos y ejemplos prácticos del few-shot prompting. Al final de esta lectura, no sólo comprenderás el concepto, sino que también sabrás cómo implementarlo de manera efectiva. ¡Comencemos!
¿Cómo funciona el few-shot prompting?
¿Qué es el few-shot prompting?
El few-shot prompting es una técnica en la que proporcionas a un modelo de aprendizaje automático, especialmente un modelo de lenguaje, un pequeño conjunto de ejemplos para guiar su comportamiento en una tarea específica. A diferencia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático que requieren un extenso conjunto de datos de entrenamiento, el few-shot prompting permite que el modelo comprenda la tarea con sólo un puñado de ejemplos. Esto es increíblemente útil cuando tienes datos limitados o necesitas resultados rápidos.
Componentes clave:
- Plantilla de instrucciones: Esta es la estructura que contiene tus ejemplos. Suele ser una cadena de texto donde se pueden insertar variables.
- Ejemplos: Estos son los puntos de datos reales que guían al modelo. Cada ejemplo es un diccionario con claves como variables de entrada y valores como los datos correspondientes.
Ejemplos de few-shot prompting
Ahora que hemos cubierto los mecanismos y tipos de few-shot prompting, sumerjámonos en algunos ejemplos prácticos. Estos te darán una imagen más clara de cómo se puede aplicar esta técnica en varios escenarios.
¿Quién vivió más? Muhammad Ali vs Alan Turing
En este ejemplo, utilizaremos few-shot prompting con pasos intermedios para determinar quién vivió más: Muhammad Ali o Alan Turing.
Pasos a seguir:
-
Definir la tarea: El objetivo final es averiguar quién vivió más tiempo, Muhammad Ali o Alan Turing.
-
Identificar pasos intermedios: Los pasos intermedios implican encontrar las edades de Muhammad Ali y Alan Turing en el momento de su muerte.
intermediate_steps = [
"Encontrar la edad de Muhammad Ali cuando murió.",
"Encontrar la edad de Alan Turing cuando murió."
]- Ejecutar el modelo: Alimenta estos pasos intermedios como ejemplos few-shot al modelo.
examples = [
{
"question": "¿Cuántos años tenía Muhammad Ali cuando murió?",
"answer": "74"
},
{
"question": "¿Cuántos años tenía Alan Turing cuando murió?",
"answer": "41"
}
]- Analizar los resultados: Basándonos en las respuestas, podemos concluir que Muhammad Ali vivió más tiempo que Alan Turing.
Abuelo materno de George Washington
Digamos que tienes curiosidad por saber quién fue el abuelo materno de George Washington. Esta es una tarea perfecta para el few-shot prompting con pasos intermedios.
Pasos a seguir:
-
Definir la tarea: El objetivo final es identificar al abuelo materno de George Washington.
-
Identificar pasos intermedios: Primero, averiguar quién fue la madre de George Washington y luego identificar a su padre.
intermediate_steps = [
"Identificar a la madre de George Washington.",
"Descubrir quién fue su padre."
]- Ejecutar el modelo: Proporciona estos pasos como ejemplos few-shot.
examples = [
{
"question": "¿Quién fue la madre de George Washington?",
"answer": "Mary Ball Washington"
},
{
"question": "¿Quién fue el padre de Mary Ball Washington?",
"answer": "Joseph Ball"
}
]- Analizar los resultados: Basándonos en las respuestas del modelo, podemos concluir que el abuelo materno de George Washington fue Joseph Ball.
Zero-Shot vs Few-Shot Prompting
El zero-shot prompting es cuando le pides al modelo que realice una tarea sin proporcionar ejemplos. El modelo se basa únicamente en las instrucciones dadas en la instrucción. Por ejemplo, si le pides al modelo que clasifique un texto en sentimiento positivo, neutral o negativo, lo hará basándose únicamente en la pregunta.
El few-shot prompting, por otro lado, implica proporcionar un conjunto de ejemplos para guiar el comportamiento del modelo. Estos ejemplos actúan como una hoja de ruta que ayuda al modelo a comprender mejor la tarea en cuestión.
**¿Cuándo usar el Zero-Shot y cuándo optar por el Few-Shot? **
-
Zero-Shot Prompting: Ideal para tareas sencillas que no requieren comprensión contextual. Por ejemplo, consultas simples como "¿Cuál es la capital de Francia?" se pueden responder de manera efectiva utilizando zero-shot prompting.
-
Few-Shot Prompting: Más adecuado para tareas complejas que requieren un nivel más profundo de comprensión o implican múltiples pasos. Por ejemplo, si estás tratando de averiguar quién vivió más tiempo entre dos figuras históricas, el few-shot prompting con pasos intermedios sería la mejor opción.
Cómo configurar los few-shot prompts
- Crear una lista de ejemplos: El primer paso es crear una lista de ejemplos que el modelo utilizará como guía. Cada ejemplo debe ser un diccionario. Por ejemplo:
examples = [
{
"question": "¿Cuál es la capital de Francia?",
---
title: Cómo usar el método de prompt de pocas tomas para mejorar los resultados de tu modelo de lenguaje
description: Aprende cómo utilizar el método de prompt de pocas tomas para mejorar los resultados de tu modelo de lenguaje. Descubre los diferentes tipos de prompt de pocas tomas y cómo implementarlos en tus proyectos de aprendizaje automático.
language: es
---
# Cómo usar el método de prompt de pocas tomas para mejorar los resultados de tu modelo de lenguaje
El método de prompt de pocas tomas es una técnica efectiva para mejorar los resultados de los modelos de lenguaje. En lugar de depender únicamente del texto de entrada, puedes proporcionar ejemplos de entrada junto con tu prompt para que el modelo los utilice como guía. Esta técnica se conoce como "prompt de pocas tomas" porque normalmente solo se necesitan unos pocos ejemplos para mejorar significativamente el rendimiento del modelo.
En este artículo, exploraremos diferentes tipos de prompt de pocas tomas y cómo implementarlos en tus proyectos de aprendizaje automático.
## Prompt de pocas tomas básico
El prompt de pocas tomas básico implica proporcionar al modelo algunos ejemplos de entrada junto con tu prompt. Esto ayuda al modelo a comprender mejor el contexto y a generar respuestas más precisas.
**Cómo funciona:**
1. **Proporciona Ejemplos**: Comienza proporcionando al modelo algunos ejemplos de entrada relevantes para la tarea que deseas realizar.
```json
examples = [
{
"question": "¿Cuál es la capital de Francia?",
"answer": "París"
},
{
"question": "¿Cuánto es 2 + 2?",
"answer": "4"
}
]- Formatea los Ejemplos: El siguiente paso es formatear estos ejemplos en una cadena que el modelo pueda entender. Aquí es donde entra en juego el objeto PromptTemplate. Así es como puedes hacerlo:
from some_library import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate(input_variables=["question", "answer"], template="Pregunta: {question}\nRespuesta: {answer}")- Alimenta los Ejemplos al Modelo: Por último, alimenta estos ejemplos formateados al modelo junto con la tarea que deseas que realice. Esto se hace generalmente agregando los ejemplos al prompt real.
prompt = "Pregunta: ¿Cuál es la capital de Alemania?"
formatted_examples = example_prompt.format(examples)
prompt_final = formatted_examples + promptSiguiendo estos pasos, has configurado un prompt de pocas tomas. El modelo ahora utilizará los ejemplos para comprender y responder la pregunta en el prompt final.
Prompt de pocas tomas: Auto-pregunta con búsqueda
Uno de los tipos más interesantes de prompt de pocas tomas es el método de "auto-pregunta con búsqueda". En este enfoque, el modelo se configura para hacerse preguntas basadas en los ejemplos de pocas tomas proporcionados. Esto es particularmente útil cuando se trata de consultas complejas que requieren que el modelo busque a través de mucha información.
Cómo funciona:
- Configura el Modelo: En primer lugar, debes configurar tu modelo para que pueda hacerse preguntas a sí mismo. Esto generalmente implica una configuración inicial donde defines los tipos de preguntas que el modelo puede hacer.
self_ask_config = {
"tipos_de_preguntas": ["definición", "ejemplo", "explicación"]
}- Proporciona Ejemplos de Pocas Tomas: A continuación, proporciona al modelo un conjunto de ejemplos de pocas tomas que guíen su proceso de preguntas.
ejemplos = [
{
"tipo_auto_pregunta": "definición",
"pregunta": "¿Qué es la fotosíntesis?",
"respuesta": "El proceso por el cual las plantas verdes convierten la luz solar en alimento."
},
{
"tipo_auto_pregunta": "ejemplo",
"pregunta": "Da un ejemplo de un recurso renovable.",
"respuesta": "Energía solar"
}
]- Ejecuta el Modelo: Finalmente, ejecuta el modelo con estas configuraciones y ejemplos. El modelo ahora se hará preguntas a sí mismo en función de los ejemplos y tipos definidos, lo que le ayudará a comprender mejor la tarea que se le presenta.
Prompt de pocas tomas con pasos intermedios
Otro tipo poderoso de prompt de pocas tomas implica el uso de pasos intermedios para llegar a una respuesta final. Esto es especialmente útil para tareas que requieren razonamiento lógico o múltiples pasos para resolver.
Cómo funciona:
-
Define la Tarea: Define claramente cuál es el objetivo final o la respuesta final. Por ejemplo, si estás tratando de averiguar quién vivió más tiempo entre dos personas, tu objetivo final es identificar a esa persona.
-
Identifica los Pasos Intermedios: Enumera los pasos o preguntas que deben responderse para llegar a la conclusión final. Por ejemplo, es posible que primero necesites averiguar las edades de las dos personas en el momento de su muerte.
pasos_intermedios = [
"Encuentra la edad de Muhammad Ali cuando murió.",
"Encuentra la edad de Alan Turing cuando murió."
]- Ejecuta el Modelo: Alimenta estos pasos intermedios como ejemplos de pocas tomas al modelo. El modelo utilizará entonces estos pasos para llegar lógicamente a la respuesta final.
Al comprender e implementar estos tipos de prompt de pocas tomas, puedes abordar una amplia gama de tareas complejas con tu modelo de lenguaje. Ya sea respondiendo preguntas intrincadas o resolviendo problemas de múltiples pasos, el prompt de pocas tomas ofrece una solución robusta y flexible.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué es el prompt de cero tomas frente al prompt de pocas tomas?
El prompt de cero tomas implica pedirle al modelo que realice tareas sin ningún ejemplo previo. En cambio, el prompt de pocas tomas proporciona al modelo un conjunto de ejemplos para guiar su comportamiento.
¿Qué es un ejemplo de aprendizaje de pocas tomas?
Un ejemplo de aprendizaje de pocas tomas sería enseñarle a un modelo a identificar diferentes razas de perros proporcionándole solo unos pocos ejemplos de cada raza.
¿Qué es el aprendizaje de una o pocas tomas en la ingeniería de prompts?
El aprendizaje de una toma implica proporcionar un solo ejemplo para guiar el comportamiento del modelo, mientras que el aprendizaje de pocas tomas implica varios ejemplos. Ambas técnicas caen bajo el paraguas de la ingeniería de prompts, que es la práctica de crear prompts efectivos para modelos de aprendizaje automático.
¿Cuáles son los tres tipos de prompting?
Los tres tipos principales de prompting son el prompting de cero tomas, el prompting de una toma y el prompting de pocas tomas. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas, y la elección entre ellos depende de la tarea específica en cuestión.
Conclusión
El prompt de pocas tomas es una técnica potente y versátil en la ingeniería de prompts. Ya sea que se trate de consultas simples o tareas complejas de múltiples pasos, el prompt de pocas tomas ofrece una solución sólida. Al comprender su funcionamiento, tipos y aplicaciones prácticas, puedes desbloquear un nuevo nivel de capacidad con tus modelos de lenguaje.
Mantente atento para obtener más artículos informativos sobre la ingeniería de prompts y el aprendizaje automático. ¡Feliz prompt!