La inteligencia artificial es considerada por la gran mayoría como un ente que realiza razonamientos a un nivel casi humano y responde a nuestras preguntas con un nivel aceptable y certero.
Sin embargo, es importante que los usuarios de sistemas de inteligencia artificial conozcan cómo se llega a esa generación de respuestas, cómo escrutarlas y cómo mejorarlas al punto de que realmente sean útiles.
Contenido de la página
Del prompt a la respuesta
¿Qué es un prompt?
Un prompt es la entrada inicial que se proporciona a un modelo de IA para generar una respuesta. Puede ser una pregunta, una instrucción o incluso una frase.
Un prompt exitoso generalmente incluye una serie de órdenes que hoy en día se conocen con su acrónimo en inglés «CRISPE-R»:
- Clear (Claro): La instrucción debe ser fácil de entender.
Ejemplo: «Explica los beneficios de una dieta rica en frutas y verduras» en lugar de «Háblame de comer sano». - Relevant (Relevante): Incluye información contextual importante.
Ejemplo: «Considerando la creciente prevalencia de diabetes tipo 2, describe cómo una dieta baja en azúcares puede ayudar a prevenirla». - Informative (Informativo): Proporciona detalles necesarios para una respuesta precisa.
Ejemplo: «Detalla el contenido nutricional (calorías, proteínas, grasas, carbohidratos y vitaminas principales) de una porción estándar de aguacate». - Specific (Específico): Enfoca la pregunta en un aspecto concreto.
Ejemplo: «¿Cuáles son los efectos del consumo excesivo de sodio en la presión arterial?» en lugar de «¿Es mala la sal?». - Precise (Preciso): Usa lenguaje exacto y evita ambigüedades.
Ejemplo: «Enumera cinco alimentos ricos en ácidos grasos omega-3 y la cantidad recomendada de consumo diario para un adulto promedio». - Example-driven (Basado en ejemplos): Incluye o solicita ejemplos cuando sea apropiado.
Ejemplo: «Proporciona tres ejemplos de menús balanceados para el desayuno que sean apropiados para personas con intolerancia al gluten». - Result-oriented (Orientado a resultados): Especifica el tipo de resultado deseado.
Ejemplo: «Diseña un plan de alimentación semanal que cumpla con los requisitos de una dieta mediterránea y sea adecuado para una persona sedentaria de 40 años».
Ejemplo final:
Un prompt completo debe seguir cada uno de los puntos clave del método para lograr mejores resultados (las palabras dentro de los paréntesis no debes ser parte del prompt):
Considerando las últimas recomendaciones nutricionales de la Organización Mundial de la Salud (Relevante):
- Proporciona un resumen conciso de 300 palabras (Claro, Preciso) sobre los principios fundamentales de una dieta equilibrada para adultos entre 30 y 50 años (Específico, Informativo).
- Incluye al menos tres ejemplos de comidas que representen estos principios, detallando su composición nutricional (Basado en ejemplos).
- Concluye con cinco consejos prácticos para implementar estos principios en una rutina diaria ocupada, incluyendo opciones de comidas rápidas y saludables (Orientado a resultados).»
¿Cómo realizamos una limpieza de un prompt?
Este es un paso crucial para obtener respuestas más precisas y útiles, Y cómo tal, debemos seguirlas antes de presionar el botón de enviar, sin importar cuál modelos de IA estés usando.
1. Eliminar ambigüedades
- Identifica términos vagos: Reemplaza palabras como «esto», «eso», «aquello» con referencias específicas.
- Clarifica pronombres: Asegúrate de que cada «él», «ella», «ellos» tenga un antecedente claro.
- Especifica contextos: Si un término puede interpretarse de múltiples maneras, proporciona el contexto necesario.
Ejemplo:
Prompt ambiguo: «¿Cómo afecta esto al clima?»
Prompt mejorado: «¿Cómo afectan las emisiones de gases de efecto invernadero al cambio climático global?»
Se especificó «esto» como «emisiones de gases de efecto invernadero» y se clarificó que nos referimos al «cambio climático global».
2. Corregir errores ortográficos y gramaticales
- Revisa la ortografía: Utiliza correctores ortográficos o revisa manualmente.
- Verifica la gramática: Asegúrate de que las oraciones estén bien construidas y sean coherentes.
- Comprueba la puntuación: El uso correcto de comas, puntos y otros signos de puntuación puede cambiar el significado de una frase.
Ejemplo:
Prompt con errores: «cual es el inpacto del desyelo de los polos en el aumento del nivel del mar»
Prompt corregido: «¿Cuál es el impacto del deshielo de los polos en el aumento del nivel del mar?»
Se corrigieron errores ortográficos («inpacto» por «impacto», «desyelo» por «deshielo»), se añadieron signos de interrogación y se capitalizó la primera letra.
3. Remover información irrelevante
- Identifica el núcleo de la pregunta: Determina qué información es esencial para tu consulta.
- Elimina detalles innecesarios: Quita anécdotas o información de fondo que no sea directamente relevante.
- Evita repeticiones: Si has mencionado algo una vez, generalmente no es necesario repetirlo.
Ejemplo:
Prompt con información irrelevante: «El otro día vi un documental sobre el cambio climático que me impactó mucho, especialmente la parte sobre los osos polares. ¿Cómo está afectando el calentamiento global a los ecosistemas árticos?»
Prompt limpio: «¿Cómo está afectando el calentamiento global a los ecosistemas árticos?»
Se eliminó la información personal y la mención específica a los osos polares, manteniendo el foco en la pregunta principal sobre los ecosistemas árticos.
4. Estructurar el prompt de manera lógica
- Usa un orden lógico: Presenta la información en un orden que tenga sentido, generalmente de lo general a lo específico.
- Separa conceptos distintos: Si estás preguntando sobre múltiples aspectos, enuméralos claramente.
- Utiliza marcadores de sección: Palabras como «primero», «segundo», «finalmente» pueden ayudar a estructurar preguntas complejas.
Ejemplo:
Prompt desestructurado: «Quiero saber sobre el cambio climático, sus causas, efectos en la agricultura, y también qué puedo hacer yo para ayudar y cómo afecta a la economía global»
Prompt estructurado: «Respecto al cambio climático, por favor proporciona información sobre:
- Sus principales causas
- Sus efectos en la agricultura
- Su impacto en la economía global
- Acciones individuales que pueden ayudar a mitigarlo»
Se organizó la información en una lista numerada, separando claramente los diferentes aspectos de la pregunta y ordenándolos de manera lógica.
Ejemplo final:
Prompt original: «oye, estaba pensando en eso de la contaminacion y como afecta a los animales y eso, Original: «oye, e estado pensando en eso del cambio climatico y como nos afecta y eso, sabes algo de como va a cambiar el tiempo en el futuro y eso? es que me preocupa mucho ultimamente con todo lo que se oye en las noticias sobre el calentamiento global y el derretimiento de los glaciares y todo eso»
Prompt limpio: «¿Cuáles son las proyecciones científicas sobre los cambios en los patrones climáticos globales para las próximas décadas debido al cambio climático? Por favor, incluye información específica sobre:
- Cambios esperados en temperaturas promedio
- Alteraciones en patrones de precipitación
- Impacto en eventos climáticos extremos
- Efectos del derretimiento de los glaciares en estos cambios»
¿Cómo realizamos una limpieza de un prompt?
Este es un paso crucial para obtener respuestas más precisas y útiles, Y cómo tal, debemos seguirlas antes de presionar el botón de enviar, sin importar cuál modelos de IA estés usando.
1. Eliminar ambigüedades
- Identifica términos vagos: Reemplaza palabras como «esto», «eso», «aquello» con referencias específicas.
- Clarifica pronombres: Asegúrate de que cada «él», «ella», «ellos» tenga un antecedente claro.
- Especifica contextos: Si un término puede interpretarse de múltiples maneras, proporciona el contexto necesario.
Ejemplo:
Prompt ambiguo: «¿Cómo afecta esto al clima?»
Prompt mejorado: «¿Cómo afectan las emisiones de gases de efecto invernadero al cambio climático global?»
Se especificó «esto» como «emisiones de gases de efecto invernadero» y se clarificó que nos referimos al «cambio climático global».
2. Corregir errores ortográficos y gramaticales
- Revisa la ortografía: Utiliza correctores ortográficos o revisa manualmente.
- Verifica la gramática: Asegúrate de que las oraciones estén bien construidas y sean coherentes.
- Comprueba la puntuación: El uso correcto de comas, puntos y otros signos de puntuación puede cambiar el significado de una frase.
Ejemplo:
Prompt con errores: «cual es el inpacto del desyelo de los polos en el aumento del nivel del mar»
Prompt corregido: «¿Cuál es el impacto del deshielo de los polos en el aumento del nivel del mar?»
Se corrigieron errores ortográficos («inpacto» por «impacto», «desyelo» por «deshielo»), se añadieron signos de interrogación y se capitalizó la primera letra.
3. Remover información irrelevante
- Identifica el núcleo de la pregunta: Determina qué información es esencial para tu consulta.
- Elimina detalles innecesarios: Quita anécdotas o información de fondo que no sea directamente relevante.
- Evita repeticiones: Si has mencionado algo una vez, generalmente no es necesario repetirlo.
Ejemplo:
Prompt con información irrelevante: «El otro día vi un documental sobre el cambio climático que me impactó mucho, especialmente la parte sobre los osos polares. ¿Cómo está afectando el calentamiento global a los ecosistemas árticos?»
Prompt limpio: «¿Cómo está afectando el calentamiento global a los ecosistemas árticos?»
Se eliminó la información personal y la mención específica a los osos polares, manteniendo el foco en la pregunta principal sobre los ecosistemas árticos.
4. Estructurar el prompt de manera lógica
- Usa un orden lógico: Presenta la información en un orden que tenga sentido, generalmente de lo general a lo específico.
- Separa conceptos distintos: Si estás preguntando sobre múltiples aspectos, enuméralos claramente.
- Utiliza marcadores de sección: Palabras como «primero», «segundo», «finalmente» pueden ayudar a estructurar preguntas complejas.
Ejemplo:
Prompt desestructurado: «Quiero saber sobre el cambio climático, sus causas, efectos en la agricultura, y también qué puedo hacer yo para ayudar y cómo afecta a la economía global»
Prompt estructurado: «Respecto al cambio climático, por favor proporciona información sobre:
- Sus principales causas
- Sus efectos en la agricultura
- Su impacto en la economía global
- Acciones individuales que pueden ayudar a mitigarlo»
Se organizó la información en una lista numerada, separando claramente los diferentes aspectos de la pregunta y ordenándolos de manera lógica.
Ejemplo final:
Prompt original: «oye, estaba pensando en eso de la contaminacion y como afecta a los animales y eso, Original: «oye, e estado pensando en eso del cambio climatico y como nos afecta y eso, sabes algo de como va a cambiar el tiempo en el futuro y eso? es que me preocupa mucho ultimamente con todo lo que se oye en las noticias sobre el calentamiento global y el derretimiento de los glaciares y todo eso»
Prompt limpio: «¿Cuáles son las proyecciones científicas sobre los cambios en los patrones climáticos globales para las próximas décadas debido al cambio climático? Por favor, incluye información específica sobre:
- Cambios esperados en temperaturas promedio.
- Alteraciones en patrones de precipitación.
- Impacto en eventos climáticos extremos.
- Efectos del derretimiento de los glaciares en estos cambios».
¿Cuál es el proceso que sigue la IA cuando se le alimenta un prompt?
El proceso se desglosa en etapas clave para que la IA entienda el prompt y genere una respuesta. Veamos cómo se utilizan en cada etapa:
Tokenización:
Divide una oración en palabras o incluso partes de palabras. Por ejemplo, la frase «El gato duerme» podría dividirse en los tokens [«El», «gato», «duerme»]. En algunos casos, palabras largas o poco comunes pueden dividirse en partes más pequeñas.
Ejemplo: «¿Qué causa el cambio climático?» se convierte en («¿Qué», «causa», «el», «cambio», «climático», «?»).
Embedding o codificación:
Da a cada palabra o token un conjunto de números que representan su significado y cómo se relaciona con otras palabras. Imagina que cada palabra tiene una «dirección» en un espacio multidimensional, donde palabras con significados similares están cerca unas de otras (ejemplo: perro, gato; tendrán codificaciones similares).
Ejemplo: «cambio» podría convertirse en (0.2, -0.5, 0.8, …).
Atención o procesamiento a través del Modelo:
El mecanismo de atención permite al modelo de IA «prestar más atención» a ciertas partes del texto que son más relevantes para la tarea en cuestión.
Ejemplo: Podría dar más peso a «causa» y «cambio climático» que a «el» o «¿Qué».
Estos tres pasos se repiten por cada una de las partes del prompt hasta que se genera un token de finalización o se alcanza un límite predefinido de longitud de respuesta.
Ejemplo práctico:
Prompt: «¿Qué causa el cambio climático?»
- El modelo procesa el prompt como se describió anteriormente.
- Comienza a generar la respuesta:
- Primer token: Podría ser «El» (tokenizado y embebido).
- Segundo token: Podría ser «cambio» (el mecanismo de atención da importancia a «cambio climático» del prompt).
- Tercer token: Podría ser «climático» (siguiendo la relevancia del prompt).
- Cuarto token: Podría ser «es» (comenzando la explicación).
- Y así sucesivamente.
- A medida que genera cada nuevo token, el modelo usa la atención para considerar:
- El prompt original.
- Los tokens ya generados en la respuesta.
- Este proceso continúa sucesivamente. El modelo decidiendo cuándo terminar la respuesta basándose en si ha proporcionado una explicación completa.
¿Cómo se logra la generación de la respuesta de la IA?
Decodificación
Los tokens generados se convierten de nuevo en texto legible. Esto implica mapear los tokens generados a sus correspondientes representaciones textuales.
Post-procesamiento
En algunos casos, puede haber pasos adicionales para limpiar o ajustar la salida antes de presentarla al usuario. Esto puede incluir la corrección de errores gramaticales o la eliminación de contenido inapropiado.
Entrega de la Respuesta
Finalmente, el texto generado se presenta al usuario como la respuesta de la IA al prompt original.
Respuesta final generada: «El cambio climático es causado principalmente por el aumento de gases de efecto invernadero en la atmósfera, especialmente dióxido de carbono, debido a actividades humanas como la quema de combustibles fósiles y la deforestación.»
En este proceso, la tokenización permite al modelo trabajar con unidades manejables de texto, el embedding proporciona una representación rica en significado de estas unidades, y la atención ayuda al modelo a focalizarse en las partes más relevantes de la información disponible para generar una respuesta coherente y pertinente.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural (PLN), refiere a la capacidad de los sistemas de IA para comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera natural y coherente. Es una rama crucial de la IA que permite a las máquinas interactuar con los humanos utilizando texto o voz.
Aquí hay algunos aspectos clave del PLN en la generación de respuestas de IA:
- Comprensión del contexto: El sistema analiza el contexto de la pregunta o entrada del usuario para entender la intención y el significado subyacente.
- Análisis sintáctico y semántico: La IA descompone la estructura gramatical de la entrada y extrae el significado de las palabras y frases.
- Generación de lenguaje: Basándose en su comprensión, el sistema construye una respuesta apropiada utilizando reglas lingüísticas y patrones aprendidos.
- Modelos de lenguaje: Se utilizan modelos estadísticos o de aprendizaje profundo entrenados en grandes corpus de texto para predecir y generar secuencias de palabras probables y coherentes.
- Manejo de ambigüedades: El sistema debe resolver ambigüedades en el lenguaje, como palabras con múltiples significados o referencias pronominales.
- Adaptación al estilo y tono: Las respuestas generadas deben adaptarse al contexto de la conversación, incluyendo el tono, el nivel de formalidad y el estilo apropiado.
- Gestión de diálogo: En conversaciones más largas, el sistema debe mantener la coherencia y la continuidad del diálogo a lo largo de múltiples intercambios.
- Multilingüismo: Sistemas avanzados pueden procesar y generar respuestas en múltiples idiomas.
- Actualización continua: Los modelos de PLN se mejoran constantemente con nuevos datos y técnicas para mantenerse al día con los cambios en el uso del lenguaje y el conocimiento del mundo.
El PLN un campo en constante evolución intentando hacer que las interacciones entre humanos y máquinas sean cada vez más naturales y efectivas. Sin embargo, aun presenta desafíos como:
- Sesgo: Los modelos pueden replicar y amplificar sesgos presentes en los datos de entrenamiento.
- Coherencia a largo plazo: Mantener la consistencia en textos largos sigue siendo un desafío.
- Comprensión real: Los modelos de IA no «entienden» el lenguaje, simplemente reproducen patrones estadísticos.
- Recursos computacionales: Los modelos más avanzados requieren enormes cantidades de poder de cómputo para entrenar y operar.
Conclusión
La generación de respuestas en sistemas de Inteligencia Artificial (IA), es un proceso complejo que integra el Procesamiento del Lenguaje Natural en todas sus etapas, desde la comprensión de la consulta inicial hasta la entrega de la respuesta final.
Este proceso, aunque avanzado, presenta desafíos significativos. Los modelos subyacentes, basados en patrones estadísticos aprendidos de grandes conjuntos de datos, pueden replicar y amplificar sesgos presentes en su entrenamiento, lo que puede resultar en respuestas que reflejen prejuicios sociales, culturales o históricos.
Además, la naturaleza probabilística de estos modelos puede llevar a la generación de «alucinaciones» (información que parece plausible pero es fundamentalmente incorrecta o inventada).
Estos aspectos subrayan la importancia de abordar los sistemas de IA para la generación de lenguaje con un entendimiento crítico, reconociendo tanto su potencial como sus limitaciones actuales.
En nuestra siguiente entrada de blog hablaremos a más detalle sobre las alucinaciones en la inteligencia artificial. Quédate pendiente de nuestro blog para aprender todo sobre cómo funciona y cómo sacarle mejor provecho.
Si deseas leer nuestra parte 1, donde hablamos de los conceptos básicos de la inteligencia artificial, entra en este link: ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
