🎓CURSO PROMPT ENGINEERING en Español - GRATIS - 🤖CLASE 05- STANDAR PROMPT VS CHAIN OF THOUGHT

Introducción a las Tipologías de Prompts

Presentación del Curso

• Joaquín Barberá da la bienvenida y presenta su curso sobre ingeniería de prompts, mencionando sus blogs relacionados.

• Se invita a los espectadores a interactuar con el contenido mediante "likes", suscripciones y comentarios.

Clasificación de Prompts

• Se introduce una clasificación inicial entre dos tipos de prompts: estándar y "chain of thought" (cadena de pensamiento).

• Los prompts estándar no generan un proceso lógico; la IA proporciona respuestas directas sin detallar el razonamiento.

Diferencias entre Estándar y Cadena de Pensamiento

Características del Prompt Estándar

• En un prompt estándar, la IA responde directamente sin explicar cómo llegó a esa respuesta.

Características del Prompt "Chain of Thought"

• En contraste, los prompts "chain of thought" permiten que la IA genere un proceso lógico que guía hacia la respuesta final.

• Se pueden dar ejemplos en el prompt para ayudar al modelo a seguir un proceso lógico específico.

Ejemplos Prácticos

Ejemplo 1: Identificación de una Ciudad

• Se establece un ejemplo donde se pide identificar una ciudad española basándose en pistas geográficas.

• Las pistas indican que es una ciudad en España, en Murcia, desde donde partió Aníbal durante las Guerras Púnicas.

Comparación de Resultados

• Con el prompt estándar, la IA responde incorrectamente.

• Al añadir instrucciones para generar pasos intermedios, se transforma en un prompt "chain of thought", resultando en una respuesta correcta.

Problemas Matemáticos como Ejemplo Adicional

Resolución Directa vs. Proceso Lógico

• Se presenta otro ejemplo matemático utilizando ambos tipos de prompts para comparar resultados.

Análisis del Resultado

• El modelo falla al usar el prompt estándar al calcular cuántas pelotas tiene Juan después de varias transacciones.

• Al aplicar el enfoque "chain of thought", se obtiene una respuesta correcta al desglosar cada paso del cálculo.

Conclusiones sobre Eficiencia

¿Por qué los modelos de IA se equivocan en la generación de texto?

Importancia del contexto lógico y matemático

• La relevancia del contexto lógico o matemático es crucial para la precisión en la generación de texto por parte de modelos de inteligencia artificial. Se destaca que el modelo tiende a errar con el estándar "pro" pero acierta con "change of out Pro".

• Los modelos generan texto basándose en la palabra más probable, lo que aumenta las posibilidades de error al buscar el token más probable entre todas las opciones disponibles.

Proceso de generación de texto

• Se menciona un proceso donde los modelos dividen el texto en varias frases y buscan el token más probable para cada una, lo cual es similar a cómo los humanos resuelven problemas paso a paso.

• La analogía sugiere que resolver un problema por etapas puede ser más efectivo tanto para humanos como para máquinas, resaltando la importancia del enfoque gradual en la resolución de problemas complejos.

Reflexión sobre la clase