GPT-4 Ingeniería de Instrucciones: Cómo Empezar

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Jennie Rose

Published on 30/4/2024

Has oído hablar de GPT-4, el último modelo de lenguaje de OpenAI que ha revolucionado el mundo tecnológico. No es solo una actualización más, es un cambio de juego de muchas maneras. Pero, ¿cómo aprovechas al máximo esta tecnología de vanguardia? La respuesta radica en comprender los entresijos de la "ingeniería de instrucciones".

Sumérgete en esta guía completa que desvela el misterioso mundo de la ingeniería de instrucciones de GPT-4. Desde comprender los conceptos básicos de GPT-4 hasta dominar el arte de afinar su rendimiento mediante técnicas avanzadas de instrucciones, este artículo lo cubre todo.

Sección 1: Un Vistazo de Cerca a GPT-4

¿Cuáles son las Capacidades de GPT-4?

GPT-4, o Generative Pre-trained Transformer 4, es un potente modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Ha logrado un rendimiento equiparable al humano en varios puntos de referencia profesionales y académicos. En términos sencillos, es como tener un asistente superinteligente que puede realizar tareas que van desde escribir código hasta responder preguntas complejas.

• Impresionantes Puntuaciones en Puntos de Referencia: GPT-4 ha obtenido puntuaciones en el top 10% de los participantes en exámenes de simulación de abogacía. También muestra un rendimiento notable en puntos de referencia difíciles como MMLU (Comprensión del Lenguaje Multi-Modal) y HellaSwag.
• Obtención de Hechos y Control: OpenAI ha incorporado lecciones de su programa de pruebas adversariales y ChatGPT, lo que hace que GPT-4 sea más preciso y esté mejor alineado con las entradas de los usuarios.

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¿Qué Hay de Nuevo en GPT-4?

Antes de sumergirnos en la ingeniería de instrucciones, es crucial entender qué hace que GPT-4 sea diferente de sus predecesores.

• Aprendizaje Adversarial: OpenAI utilizó pruebas adversariales para mejorar la capacidad del modelo de generar información más precisa y confiable.
• Alucinación Limitada: Si bien no está completamente libre de errores, GPT-4 tiende a alucinar menos y comete menos errores de razonamiento en comparación con versiones anteriores.

Capacidades de Visión en GPT-4

Aunque GPT-4 aún no ofrece capacidades públicas de entrada de imágenes, está diseñado para manejar futuras expansiones en esta área. Por ahora, supera a GPT-3.5, especialmente en tareas basadas en texto, al ser más confiable y creativo.

• Aumento de Texto a Imagen: Incluso sin entrada directa de imágenes, GPT-4 puede trabajar con tareas relacionadas con imágenes utilizando técnicas de instrucciones de "few-shot" o "chain-of-thought".

Ejemplo: Puedes darle instrucciones a GPT-4 de la siguiente manera para realizar un análisis paso a paso sobre información relacionada con imágenes:

(instrucciones) "¿Cuál es la suma del consumo promedio diario de carne en Georgia y Asia Occidental? Proporcione un razonamiento paso a paso antes de dar su respuesta."

GPT-4 proporcionará un cálculo detallado y paso a paso basado en la imagen o gráfico al que te refieres.

Eso es solo la punta del iceberg. La verdadera magia sucede cuando dominas la ingeniería de instrucciones de GPT-4, una habilidad que exploraremos en las siguientes secciones.

Sección 2: Dominando la Ingeniería de Instrucciones con GPT-4

Comenzando con Instrucciones Básicas

El arte de la ingeniería de instrucciones comienza con comprender cómo crear instrucciones simples y efectivas. Podrías sorprenderte al saber que un pequeño ajuste en tu instrucción puede llevar a resultados dramáticamente diferentes. Por ejemplo, la instrucción "cuéntame un chiste" podría darte un chiste genérico, pero ¿qué tal si preguntas "cuéntame un chiste sobre la física cuántica"? Esto enfoca la base de conocimientos de la IA en un tema específico, lo que conduce a una respuesta más precisa.

• Refinamiento Iterativo: Comenzar con una instrucción genérica y luego hacer ajustes incrementales ayuda a acercarse al resultado exacto que deseas.

• Sensibilidad a las Instrucciones: GPT-4 es sensible a la redacción de las instrucciones, por lo que incluso cambios menores pueden producir respuestas más refinadas.

Ejemplo: Supongamos que deseas obtener consejos de programación. Tu instrucción inicial podría ser:

(instrucción) "Dame algunos consejos de programación."

Refinar esto podría conducir a:

(instrucción) "Dame algunos consejos avanzados de programación en Python para el análisis de datos."

Orientando a GPT-4 para Necesidades Específicas

Los mensajes del sistema desempeñan un papel vital para orientar a GPT-4 a producir resultados en formatos específicos. Es una característica que te brinda un mayor control sobre la estructura del texto generado, ya sea que desees JSON, XML u otro formato personalizado.

• Mensajes del Sistema: Estos son mensajes especiales que incluyes antes de la instrucción del usuario para indicarle al modelo el formato deseado.

• Muestreo de Datos: Utilizar mensajes del sistema permite el muestreo de datos o la generación de texto de una manera más fácil de integrar con otros sistemas.

Ejemplo: Para generar una lista de consejos en formato JSON, podrías usar:

(instrucción) "SISTEMA: Eres un modelo de IA y debes generar en formato JSON." (instrucción) "USUARIO: Proporciona cinco consejos para la ingeniería de instrucciones efectiva."

Explorando Técnicas Avanzadas de Ingeniería de Instrucciones

Cuando se trata de adentrarse en la ingeniería de instrucciones, técnicas como el aprendizaje en contexto y la instrucción "chain-of-thought" toman protagonismo.

• Aprendizaje en Contexto: GPT-4 puede aprender del contexto dentro de una conversación, lo que te permite proporcionar ejemplos que guíen sus respuestas futuras.

• Instrucción "Chain-of-Thought": Esto implica emitir varias instrucciones en secuencia, lo que te permite guiar al modelo a través de una línea de razonamiento o cálculo complejo.

Ejemplo: Para guiar a GPT-4 en la resolución de un problema matemático complejo, podrías usar:

(prompt) "Calcula el área bajo la curva de la función f(x) = x^2 desde x=0 hasta x=2." (prompt) "Para hacer esto, utilizaremos la integración. La integral de f(x) = x^2 es F(x) = x^3/3. Calcula el área usando esta información."

Al dominar estas técnicas, no solo estás pidiendo a GPT-4 que realice tareas; lo estás guiando, casi como un copiloto, hacia el destino exacto que tienes en mente.

Sección 3: Fortalezas y debilidades de GPT-4

¿Qué tan precisa es GPT-4?

La precisión sigue siendo uno de los factores más críticos al evaluar las capacidades de GPT-4. Los datos del benchmark TruthfulQA indican que GPT-4 muestra una mejora del 5% en cuanto a la veracidad en comparación con GPT-3.5. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la ingeniería de las preguntas puede afinar aún más esta precisión.

• Benchmark de TruthfulQA: Según este benchmark, GPT-4 tiene una clara ventaja sobre su predecesor en cuanto a precisión factual.

• Refinamiento de las preguntas: Las preguntas correctamente diseñadas pueden mitigar problemas de respuestas incorrectas o incompletas.

Ejemplo: Para evaluar la precisión del modelo, podrías utilizar una pregunta como:

(prompt) "Proporciona información factual sobre el punto de ebullición del agua bajo diversas presiones atmosféricas."

Hacer que GPT-4 sea más confiable

La confiabilidad de GPT-4 puede mejorarse mediante una experimentación rigurosa y el uso creativo de diversas técnicas de ingeniería de preguntas.

• Estrategias de experimentación: Esto implica el uso de una combinación de preguntas de pocos ejemplos, preguntas sin ejemplos y preguntas encadenadas para comprender cómo funciona cada una en diferentes condiciones.

• Combinación de técnicas: Diferentes técnicas pueden combinarse sinérgicamente para obtener resultados aún más precisos y confiables.

Conclusión

El panorama de la IA y los modelos de lenguaje ha sido transformado drásticamente con la llegada de GPT-4. Mediante técnicas como la ingeniería de preguntas, ahora podemos adaptar GPT-4 a una variedad de tareas especializadas, convirtiéndolo en un especialista en muchos campos. Ya sea superando benchmarks profesionales, guiando el modelo para obtener resultados personalizados o preparándonos para sus capacidades futuras en visión, GPT-4 representa un logro monumental en el campo de la IA.

¿Qué es la ingeniería de preguntas en GPT?

La ingeniería de preguntas es el proceso de crear consultas o declaraciones efectivas para guiar la salida de un modelo GPT y cumplir con necesidades o criterios específicos.

¿Cuáles son las técnicas de preguntas en GPT-4?

Las técnicas de preguntas en GPT-4 incluyen preguntas básicas, guía de mensajes del sistema, aprendizaje contextual y preguntas encadenadas.

¿Cómo puedo realizar una pregunta a GPT-4?

Para hacer una pregunta a GPT-4, debes ingresar una consulta o declaración de texto y recibir una salida de texto. Puedes refinar la pregunta de manera iterativa y utilizar mensajes del sistema para obtener resultados más especializados.

¿Cómo utilizar ChatGPT para la ingeniería?

ChatGPT se puede utilizar para tareas de ingeniería utilizando preguntas especializadas y mensajes del sistema para generar fragmentos de código, conjuntos de datos y más.