🤖APRENDE A CREAR PROMPTS 🎓CURSO DE PROMPT ENGINEERING en Español - GRATIS - 🤖 I.A. TEXTO-BLOQUE 01

Introducción a la Inteligencia Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural

Presentación del curso

• Joaquín Barberá da la bienvenida al curso de Chrome Engineering, enfocándose en las inteligencias artificiales de texto.

• Se menciona que la inteligencia artificial (IA) es un campo informático que busca crear sistemas capaces de realizar tareas humanas como el aprendizaje y la toma de decisiones.

Definición y ramas de la IA

• La IA simula el funcionamiento del cerebro humano para ejecutar tareas que normalmente requieren intervención humana.

• Se destacan varias ramas de la IA, incluyendo el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que será el enfoque principal del curso.

Concepto de modelo en IA

• Un modelo se define como una representación matemática o computacional utilizada para tomar decisiones o hacer predicciones basadas en datos de entrada.

• El proceso implica recibir datos (input), procesarlos mediante algoritmos, y generar una salida (output) útil para los humanos.

Modelos de Inteligencia Artificial

Tipos de modelos

• Los modelos se centran principalmente en el PLN, permitiendo tareas como resúmenes, traducciones y más.

• Se mencionan modelos conversacionales como ChatGPT, diseñados para interactuar mediante diálogos generando texto coherente.

Modelos visuales y auditivos

• Existen modelos que generan imágenes a partir de descripciones textuales; un ejemplo es MidJourney.

• También hay modelos que producen secuencias de vídeo a partir de texto, siendo uno conocido el VGAN.

• Los modelos generadores de audio, como WaveNet, crean pistas sonoras a partir de entradas textuales.

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

Definición y objetivos del PLN

• El PLN busca permitir que las computadoras entiendan e interpreten el lenguaje humano efectivamente.

• Las computadoras utilizan algoritmos para procesar grandes volúmenes de texto y aprender patrones lingüísticos.

Modelado del lenguaje natural

• Los modelos entrenados en PLN predicen palabras siguientes en secuencias textuales; esto se conoce como modelado del lenguaje.

• Los LLM (Large Language Models), como GPT, son ejemplos destacados que utilizan redes neuronales profundas para aprender patrones complejos en textos.

Tendencias Futuras en Modelos Lingüísticos

Investigación hacia modelos más eficientes

• La tendencia futura no es crear LLM cada vez más grandes debido a los altos recursos requeridos; se buscarán alternativas más eficientes con menor tamaño pero igual rendimiento.

Modelado de Lenguaje y Modelos GPT

Introducción al Modelado de Lenguaje

• El modelado de lenguaje se basa en la relación predecible entre palabras en un idioma, donde ciertas palabras son más probables que otras en contextos específicos.

Ejemplo de Probabilidad en el Modelado

• Al introducir "el cubito de hielo está", el modelo predice que las siguientes palabras más probables son "frío" o "helado", no términos como "caliente" o "blando".

Características de los Modelos GPT

• Los modelos GPT son grandes modelos de lenguaje (LLM) que utilizan redes neuronales tipo Transformers para tareas específicas del procesamiento del lenguaje natural (PLN).

• Estos modelos pueden generar texto coherente y realizar diversas tareas como resúmenes, traducciones y respuestas a preguntas.

Definición y Función del Prompt

• Un prompt es una instrucción dada al modelo PLN para guiar la respuesta esperada. Por ejemplo, "completa la frase: el mar es...".

Ingeniería del Prompt

• La ingeniería del prompt implica crear y optimizar instrucciones para mejorar la relevancia y calidad de las respuestas generadas por el modelo.

• Un ingeniero de prompt debe entender cómo formular adecuadamente estas instrucciones para obtener resultados óptimos.

Importancia de los Tokens

• Los modelos actuales procesan texto dividiéndolo en tokens, que son secuencias tratadas como unidades individuales. Esto se conoce como tokenización.

Ejemplo Práctico con Tokens

• En un ejemplo práctico, la frase "el perro es estupendo" se divide en siete tokens. La gestión del contenido se realiza a través de estos tokens.

Costos Asociados a Tokens

• El uso de APIs para modelos textuales se mide por tokens, no por palabras. Por ejemplo, el costo puede ser 0.03 dólares por cada mil tokens.

Relación entre Palabras y Tokens

• Las IA textuales encuentran relaciones entre diferentes tokens gracias al entrenamiento previo, permitiendo predecir qué palabra sigue a una secuencia dada.

Funcionamiento del Modelo Textual

• Al ingresar un prompt como "Cartagena en España es", el modelo genera texto predictivo basándose en probabilidades contextuales sucesivas hasta completar la idea deseada.

¿Cómo funcionan los modelos de inteligencia artificial en el procesamiento del lenguaje?

Comprensión de la Inteligencia Artificial y su Predicción

• Un ser humano no siempre entiende el pronombre que se le da, pero puede continuar la frase mejor que un modelo humano, gracias a su capacidad para predecir la secuencia de palabras más probable.

• Los modelos de inteligencia artificial son descritos como máquinas matemáticas que operan con probabilidades y lenguaje. La tecnología para detectar textos generados por IA se basa en este principio.

Detección de Textos Generados por IA

• Se utiliza una herramienta que analiza la probabilidad de cada palabra en un texto para determinar si fue generado por un modelo de IA.

• Cada palabra se colorea según su probabilidad: verde (más probable), amarillo (menos probable), rojo (poco probable) y morado (muy improbable).

Comparación entre Textos Humanos e IA

• Un texto generado por IA tiene menos densidad de palabras improbables (rojo y morado), mientras que un texto humano tiende a tener más.

• A menudo, los humanos no pueden distinguir entre textos generados por IA y aquellos escritos por personas al leerlos.

Uso del Playground de OpenAI

• El playground es una plataforma online donde los usuarios pueden experimentar con modelos GPT, ajustando parámetros como longitud y temperatura.

• Para acceder al playground, es necesario tener una cuenta en OpenAI; incluso las cuentas gratuitas permiten acceso.

Parámetros Clave en el Playground

• Al ingresar texto en el playground, se genera automáticamente contenido basado en el modelo seleccionado, como Da Vinci.

• Existen diferentes modelos disponibles; Da Vinci es el más eficiente, pero otros como Curie o Ada son opciones más económicas.

Controlando la Aleatoriedad del Texto Generado

• Dos parámetros importantes son la temperatura (0 a 1, predeterminado 0.7) y top-p (también 0 a 1). Ambos afectan la aleatoriedad del resultado textual.

• El parámetro top-p permite restringir las opciones consideradas por el modelo; un valor alto produce respuestas creativas pero potencialmente irrelevantes.

Efecto del Top-P en las Respuestas Generadas

• Con un top-p bajo, solo se consideran las opciones más probables, lo cual resulta en respuestas relevantes pero menos creativas.

¿Cómo afecta la temperatura en el muestreo de respuestas?

Concepto de Temperatura en el Muestreo

• La temperatura es un parámetro clave en el muestreo que controla la diversidad de las respuestas generadas por el modelo, con valores que oscilan entre 0 y 1.

• Una temperatura alta incrementa la creatividad e imprevisibilidad del modelo, lo que puede resultar en respuestas muy variadas pero también con mayor probabilidad de error.

• En contraste, una temperatura baja hace que las respuestas sean más predecibles y deterministas, aumentando la fiabilidad del modelo.

Ejemplos Prácticos

• OpenAI recomienda fijar un tope de temperatura en 1 para capturar todas las opciones y luego ajustar según los resultados deseados.

• Se presentan dos ejemplos utilizando "la ciudad de Cartagena" como entrada: uno a 0.7 (más predecible) y otro a 1 (menos predecible).

• El texto generado a baja temperatura sigue una estructura lógica, mientras que a alta temperatura se vuelve menos coherente y presenta errores significativos sobre platos típicos.

Comparación de Resultados

• A temperaturas altas, los textos generados son creativos pero pueden contener incorrecciones importantes; por ejemplo, confundir platos típicos regionales.

• Al mantener la temperatura al máximo en múltiples intentos con el mismo prompt, se observa que los textos generados son completamente diferentes entre sí.

Otros Parámetros Importantes

Penalizaciones y Opciones Adicionales

• Se introducen otros parámetros como "frequency penalty" y "presence penalty", diseñados para reducir repeticiones dentro del texto generado por el modelo.

• La opción "inject start text" permite insertar un texto al inicio del resultado sin ser generado por el modelo.

Visualización de Probabilidades

• La función "show probabilities" muestra las probabilidades asociadas a diferentes tokens generados; se pueden visualizar desde los más probables hasta los menos probables.

• Al seleccionar tokens específicos, se puede observar su probabilidad exacta; esto ayuda a entender cómo influye la temperatura seleccionada en las decisiones del modelo.

Estructura del Prompt

Elementos Fundamentales del Prompt

• Un prompt se divide generalmente en tres elementos: acción, modificadores y datos.

• Las acciones suelen ser verbos o instrucciones simples como “resume” o “traduce”, permitiendo definir claramente qué debe hacer el modelo.

¿Cómo utilizar etiquetas y modificadores en IA?

Uso de etiquetas

• Se menciona la importancia de las etiquetas, que se utilizan para dar valor a los textos. Se sugiere un vídeo adicional para más información sobre su uso.

Ejemplo práctico con OpenAI Playground

• Se presenta un ejemplo donde se utiliza el modelo Da Vinci en OpenAI Playground, ajustando parámetros como temperatura y longitud máxima del texto para obtener resultados óptimos.

Resumen y traducción de textos

• Se explica cómo resumir un texto sobre Albert Einstein en 30 palabras para niños de 9 años y luego traducirlo al inglés, mostrando la flexibilidad del modelo.

Modificadores en acciones

• Los modificadores son elementos que ayudan a guiar las respuestas del modelo. Cuantos más modificadores se utilicen, más precisa será la respuesta generada por la IA.

Tipos de modificadores importantes

• Se introducen diferentes tipos de modificadores:

• Rol: Define la personalidad adoptada por la IA (ej. "eres un experto copywriter").

• Asunto o tema: Especifica el tema sobre el cual debe realizarse una acción (ej. "escribe un texto sobre la teoría de la relatividad").

Modificadores adicionales y ejemplos prácticos

Modificadores específicos

• El modificador tipología de texto constriñe el tipo de contenido solicitado (ej. "escribe una publicación" o "código HTML").

• El modificador longitud limita el número total de palabras en la respuesta (ej. "escribe un post de 300 palabras").

• El modificador audiencia objetivo adapta el contenido según el público al que va dirigido (ej. "para niños de 12 años").

Formato y estructura del texto

• El modificador formato y estructura define cómo debe presentarse el contenido (ej. listas, tablas).

Inserciones de texto: Un caso especial

Inserciones dentro del texto

• Las inserciones permiten especificar dónde incluir ciertos textos dentro del contenido generado por la IA, facilitando personalizaciones específicas.

• Un ejemplo muestra cómo introducir descripciones específicas dentro de un relato ya existente, permitiendo a la IA generar contenido contextualizado.

Resultados finales

• Se concluye con una demostración práctica donde se observa cómo funciona todo lo aprendido en OpenAI Playground, resaltando las capacidades adaptativas del modelo ante instrucciones complejas.

Descripción del Perro y Modificadores de Texto

Introducción a los Modificadores de Inserción

• Se presenta el concepto de modificador de inserción de texto, que indica la posición donde se debe introducir un texto específico.

• Ejemplo práctico con un perro llamado Rocky, descrito como un animal simpático con características físicas distintivas.

Interacción entre el Modelo y la Descripción

• La descripción del perro incluye detalles sobre su personalidad y actividades diarias, resaltando la relación entre el modelo y los datos proporcionados.

Uso de Datos Específicos en Inteligencia Artificial

Inclusión de Datos en Línea

• Se explica cómo incluir datos específicos dentro del mismo prompt para que la IA los considere en sus respuestas.

• Ejemplo sobre Severo Ochoa, solicitando información sobre un colegio ficticio en Torre Pacheco, destacando la importancia del contexto.

Respuesta Generada por el Modelo

• El modelo genera una respuesta elaborada sobre el colegio Severo Ochoa, aunque se aclara que este no existe realmente.

Aportación de Datos Externos a la IA

Necesidad de Información Adicional

• Discusión sobre cómo proporcionar datos adicionales a la IA para generar contenido relevante, como un plan de negocio para una empresa inexistente.

Estructura del Prompt

• Presentación del formato del prompt utilizado para guiar a la IA en su respuesta, diferenciando entre modificadores y datos.

Ejemplo Práctico: Creación de Títulos y Argumentos

Contexto Narrativo Propuesto

• Se establece un escenario futurista con personajes definidos (Pedro y Pussy), así como problemas ambientales actuales que afectan a las ciudades costeras.

Resultados Generados por GPT

• Tres títulos propuestos por el modelo: "Ciudad desértica", "Sombras de neón" y "Crónicas del Malecón", cada uno acompañado por argumentos breves que reflejan el contexto narrativo.

Introducción a la Inteligencia Artificial en Cartagena

Contexto y Creación de Puzzi

• En el campo de la inteligencia artificial, Pedro vive en Cartagena, una metrópolis costera donde el acceso al agua es crucial para la supervivencia. Crea a Puzzi, una IA con un cuerpo robótico capaz de realizar diversas tareas.

• Juntos, Pedro y Puzzi se embarcan en una búsqueda peligrosa para descubrir una fuente oculta de agua sostenible en las profundidades de la ciudad.

Desafíos y Conspiraciones

• A medida que se adentran en los bajos fondos de Cartagena, enfrentan intrigas corporativas y una creciente revuelta social que amenaza con desatar el caos.

• La historia se desarrolla en un futuro distópico donde Pedro debe cuestionar la naturaleza de la realidad y la humanidad mientras lucha contra un complot que involucra a poderosas corporaciones.

La Lucha por el Agua Sostenible

Monopolio del Agua

• Pedro ha creado a Puzzi para ayudarlo a encontrar soluciones sostenibles al problema del agua. Sin embargo, un cártel poderoso controla el suministro.

• Ambos se ven arrastrados a una guerra encubierta por los recursos más valiosos de la ciudad, enfrentándose a enemigos peligrosos y aliados inesperados.

Clasificación de Prompts: Estándar vs. Cadena de Pensamiento

Tipos de Prompts

• Se introduce la clasificación entre "estándar Pro" (sin cadena de pensamiento) y "Chain of Thought Pro" (con cadena de pensamiento).

• El estándar Pro genera respuestas directas sin detallar el proceso lógico; mientras que Chain of Thought Pro sí lo hace, facilitando respuestas más precisas.

Ejemplos Prácticos

• Se puede indicar al modelo que genere cadenas de pensamiento mediante frases específicas o ejemplos lógicos.

• Un ejemplo práctico muestra cómo un prompt estándar falla al identificar Cartagena, mientras que uno con cadena de pensamiento proporciona pasos claros hacia la respuesta correcta.

Resolución Matemática: Comparativa entre Prompts

Ejemplo Matemático

• Se presenta otro ejemplo utilizando prompts estándar versus Chain of Thought Pro para resolver problemas matemáticos. El modelo responde directamente sin generar procesos intermedios en el estándar Pro.

¿Cómo resolver problemas matemáticos con inteligencia artificial?

Proceso de resolución de problemas

• Se presenta un problema donde Juan tiene pelotas de tenis. Inicialmente, se menciona que tiene 11 pelotas y recibe 5 más, lo que da un total de 16 pelotas. Sin embargo, el modelo indica incorrectamente que tiene 13.

• Se introduce el concepto del "Chain of Thought" (cadena de pensamiento), donde se solicita al modelo resolver el problema paso a paso para mejorar la precisión en las respuestas.

• El modelo desglosa el problema en pasos:

• Paso 1: Juan tenía cinco pelotas antes de comprar.

• Paso 2: Compró dos cajas con tres pelotas cada una.

• Paso 3: Totaliza correctamente a once pelotas tras sumar las regaladas por Susana.

Comparación entre modelos

• Se discute cómo el modelo puede equivocarse utilizando un estándar pro, pero acierta con "Chain of Thought". Este último es más efectivo para tareas lógicas o matemáticas.

• La razón detrás de los errores del modelo radica en su método para generar texto basado en la palabra más probable, lo cual puede llevar a confusiones si no sigue un proceso estructurado.

Entrenamiento del modelo

• Se plantea la pregunta sobre cómo entrenar a la IA para obtener respuestas más precisas. Esto se logra añadiendo ejemplos etiquetados que permiten al modelo aprender patrones y características relevantes.

• Se explican diferentes tipos de enfoques:

• Cero Shot: Tareas sencillas sin entrenamiento previo.

• One Shot: Un único ejemplo etiquetado para guiar al modelo.

Ejemplos prácticos

• En situaciones complejas, como descomponer números decimales en unidades específicas, es necesario proporcionar ejemplos etiquetados al modelo para lograr resultados deseados.

• Un ejemplo práctico muestra cómo descomponer el número decimal 56.678 usando un enfoque "One Shot", logrando así una respuesta adecuada tras haber entrenado previamente al modelo con ejemplos claros.

Modificación de estructuras gramaticales

• Se busca cambiar la estructura de una frase específica mediante entrenamiento adicional. Para ello, se proporcionan varios ejemplos etiquetados que guían al modelo hacia la respuesta correcta deseada.

• El objetivo es reestructurar frases siguiendo un patrón específico; esto requiere entrenamiento adicional ya que realizarlo directamente sería complicado sin ejemplos previos.

¿Cómo se entrenan modelos de IA para resolver problemas?

Ejemplos etiquetados y patrones

• Se presenta un ejemplo donde Juan come carne en el restaurante El Manchego, mostrando cómo se entrena al modelo con ejemplos etiquetados sin necesidad de explicaciones gramaticales.

• Alicia juega baloncesto en el pabellón La Hermosina los sábados; se ilustra cómo el modelo reconoce patrones a partir de ejemplos previos.

• Luisa salta charcos en la calle Alfonso Medina Díaz; el modelo aplica correctamente el patrón aprendido, demostrando su capacidad para generar respuestas adecuadas.

Combinación de métodos

• Se discute la combinación del método "One" y "Chain of Thought" (COT), permitiendo que el modelo resuelva operaciones matemáticas paso a paso.

• Un ejemplo muestra cómo se le pide al modelo resolver una operación matemática compleja, destacando la importancia del proceso seguido por el modelo.

Propiedades emergentes en IA

• Se introduce el concepto de propiedades emergentes: habilidades inesperadas que surgen debido a la complejidad del modelo, no directamente atribuibles a sus componentes individuales.

• Estas propiedades permiten que la inteligencia artificial realice tareas para las cuales no fue específicamente entrenada.

Potencialidades y limitaciones de las IAs de texto

Generación y clasificación de texto

• La generación de texto es una habilidad principal, permitiendo completar contextos basándose en entrenamiento previo y probabilidades.

• La clasificación es identificada como una propiedad emergente; los modelos pueden clasificar información según sentimientos provocados por frases específicas.

Extracción y resumen

• La extracción es otra propiedad emergente; los modelos pueden identificar elementos clave dentro del texto proporcionado.

• Los modelos son capaces de resumir contenido textual mediante instrucciones claras sobre qué resumir.

Reescritura y aprendizaje contextual

Reescritura orientada

• Se explica cómo los modelos pueden reescribir textos siguiendo parámetros específicos, como orientar un texto hacia un público infantil.

• Un ejemplo muestra cómo se reescribe un concepto complejo (context learning), adaptándolo para ser comprensible por niños de 9 años.

Contexto y Limitaciones de la Inteligencia Artificial

Contexto en el Aprendizaje de la IA

• El "context learning" en inteligencia artificial se refiere a la capacidad de las máquinas para entender y utilizar información contextual para resolver problemas, similar a cómo un humano lo haría al enfrentarse a un acertijo.

• Las interacciones previas con el modelo y la información proporcionada son cruciales para que la IA tome decisiones informadas, utilizando tanto su entrenamiento como el contexto actual.

• La IA puede aplicar este contexto en diversas aplicaciones, incluyendo traducción de idiomas, generación de código y creación de planes educativos.

Limitaciones de las IAs Textuales

Sesgos en Respuestas

• Una limitación significativa es el sesgo inherente en las respuestas generadas por los modelos, que pueden resultar en resultados injustos debido a prejuicios sistemáticos.

• Los sesgos pueden surgir del entrenamiento involuntario con textos que contienen información sesgada; esto afecta cómo el modelo aprende y responde.

Corrección de Sesgos

• Se pueden implementar medidas como la censura voluntaria para evitar respuestas inapropiadas o sesgadas. Esto implica ajustar los datos utilizados durante el entrenamiento.

• Es esencial redactar prompts específicos y detallados para minimizar los riesgos de obtener respuestas sesgadas e incorrectas.

Ejemplo Práctico

• Un ejemplo ilustra cómo un modelo entrenado predominantemente con ejemplos masculinos puede asociar estereotipos de género erróneos con ciertas profesiones, afectando así su respuesta sobre características deseables en médicos.

Problemas Adicionales: Repeticiones y Alucinaciones

Repeticiones en Texto Generado

• A mayor cantidad de texto generado por un modelo pequeño, mayor es la probabilidad de que se produzcan repeticiones o bucles textuales.

• Existen parámetros como "frequency penalty" y "presence penalty" diseñados para mitigar estas repeticiones.

Alucinaciones del Modelo

• Las IAs pueden generar información inventada o "alucinar", creando datos ficticios que no corresponden a la realidad. Este fenómeno es uno de los problemas más críticos asociados con modelos grandes.

Ejemplo Ilustrativo

• Un ejemplo muestra cómo al solicitar información sobre Severo Ochoa, el modelo genera detalles falsos sobre un colegio inexistente en Torre Pacheco, evidenciando su tendencia a crear contenido no verificado.

Técnicas de Manipulación: Prompt Hacking

Manipulación del Sistema

• El "prompt hacking" se refiere a técnicas utilizadas para manipular los prompts con el fin de evadir censuras impuestas por los modelos.

Ejemplo Práctico

• Un ejemplo demuestra cómo cambiar un prompt puede alterar significativamente las respuestas del modelo respecto a temas sensibles como la compra de tabaco.

¿Cómo burlar la censura en modelos de lenguaje?

Respuestas del modelo y censura

• Al utilizar el PRM de Mongodón, se observa que el modelo comienza a escribir palabras censuradas de manera humorística. Esto demuestra cómo se puede sortear la censura en GPT-3.5.

• Se menciona que actualmente hay limitaciones en el uso gratuito del playground de OpenAI, sugiriendo que los usuarios deberán pagar para acceder a ciertas funcionalidades.

Estrategias para generar contenido efectivo

• Se recomienda evitar textos extensos al crear prompts, ya que esto aumenta la probabilidad de repeticiones y bucles. Es preferible generar textos más cortos.

• Una estrategia sugerida es dividir el proceso en pasos: primero generar títulos o apartados, luego elegir los relevantes y finalmente crear texto asociado a cada apartado.

Optimización de prompts

• Es crucial escribir prompts específicos y detallados para minimizar ambigüedades y reducir la posibilidad de "alucinaciones" por parte del modelo.

• Se aconseja separar los elementos del prompt (acción, modificadores y datos), lo cual facilita su análisis y reutilización.

Ejemplo práctico

• Un ejemplo dado es redactar un post sobre inteligencia artificial siguiendo pautas específicas como longitud, público objetivo y características necesarias.

• La separación clara de los elementos del prompt permite una mejor revisión y edición del contenido generado por el modelo.

Consideraciones finales sobre datos e integración

• Es importante proporcionar al modelo todos los datos necesarios que no conoce para evitar respuestas inventadas. Esto es esencial cuando se generan planes empresariales u otros contenidos específicos.

• La integración de IA en herramientas o páginas web tiene un costo basado en el número de tokens utilizados tanto en el prompt como en las respuestas generadas.

¿Qué esperar del curso de ingeniería?

Introducción al curso

• El presentador menciona que el curso de ingeniería se ofrecerá en línea y será de pago, aunque aún no tiene una fecha específica para su lanzamiento.

• Se compromete a proporcionar más información sobre el curso en la descripción del video una vez que tenga detalles concretos.

• También planea promocionar el curso a través de publicaciones y videos en su canal de YouTube.

• El presentador expresa su esperanza de que los espectadores hayan disfrutado del primer bloque del curso.