Le damos la bienvenida a su recurso definitivo para dominar la ingeniería rápida en 2025. Esta guía completa ofrece una colección curada de herramientas, tutoriales y ejemplos del mundo real diseñados para ayudar a los estudiantes de todos los niveles a comprender y aplicar técnicas eficaces de ingeniería rápida.
A medida que la IA generativa continúa remodelando las industrias, la capacidad de crear instrucciones precisas para los modelos de IA, incluidos los modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4 de OpenAI, IBM Granite, Claude de Anthropic, Bard de Google, DALL·E y Stable Diffusion, se ha convertido en una habilidad crítica. Ya sea que esté trabajando con sistemas patentados o explorando alternativas de código abierto, la ingeniería rápida es la clave para desbloquear todo el potencial de las herramientas impulsadas por IA.
La ingeniería rápida es la nueva programación. En un mundo cada vez más impulsado por el machine learning, la capacidad de comunicarse con sistemas generados por IA mediante el lenguaje natural es esencial. Esta guía le ayudará a diseñar, refinar y optimizar las instrucciones que generan resultados significativos, ya sea que esté creando aplicaciones, automatizando flujos de trabajo o superando los límites de la expresión creativa.
Desde conceptos fundacionales hasta estrategias avanzadas, esta guía es su referencia para navegar por el ámbito en evolución de los modelos de lenguaje grandes (LLM), el diseño de instrucciones de IA y la innovación de la IA generativa.
Elaborar mejores instrucciones es solo el comienzo. La verdadera experiencia en instrucciones avanzadas radica en comprender el contexto más amplio en el que operan los modelos de IA, que van desde la intención del usuario y el historial de conversaciones hasta la estructura de los datos de entrenamiento y el comportamiento de los diferentes modelos. Aquí es donde la ingeniería de contexto se vuelve esencial, lo que le permite dar forma no solo a lo que pregunta, sino también a cómo el modelo interpreta y responde.
Al aprovechar técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), el resumen y las entradas como JSON, puede guiar los modelos hacia respuestas más precisas y relevantes. Ya sea que esté trabajando en la generación de código, la creación de contenido o el análisis de datos, el diseño con contexto garantiza la alineación con el resultado deseado. Este enfoque aumenta el rendimiento de los LLM en todas las tareas y mejora la confiabilidad de los resultados en aplicaciones del mundo real.
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Adéntrese en la Guía de ingeniería rápida con una ruta estructurada diseñada para estudiantes, desarrolladores y entusiastas de la IA. Ya sea que esté creando un chatbot, automatizando tareas complejas o experimentando con herramientas de IA, esta guía cubre todo lo que necesita para dominar el arte y la ciencia del diseño de instrucciones.
Obtenga una comprensión de alto nivel de la ingeniería rápida, su creciente importancia en el procesamiento de lenguaje natural y cómo permite a los usuarios interactuar con sistemas impulsados por IA mediante instrucciones de alta calidad.
Aprenda a guiar a los agentes de IA para que realicen acciones autónomas, tomen decisiones y completen pasos intermedios o varios pasos en flujos de trabajo, lo que es ideal para la automatización y la ejecución inteligente de tareas.
Explore técnicas de ingeniería de instrucciones few-shot, zero-shot y otras para enseñar modelos de lenguaje grandes (LLM) mediante ejemplos o contexto mínimo, mejorando la resolución de problemas y la adaptabilidad.
Descubra cómo crear instrucciones que combinen texto, imágenes y otros medios para interactuar con modelos multimodales como Granite, Gemini, GPT-4o y DALL·E, mejorando la creación de contenido generado por IA.
Domine la estructura de instrucciones eficaces mediante el uso de plantillas que garanticen la claridad, la especificidad y la alineación con sus objetivos, lo que es crucial para manejar las consultas de los usuarios y generar respuestas precisas.
Utilice métodos cualitativos y cuantitativos para evaluar el rendimiento de las instrucciones, incluidas técnicas de depuración y métricas que garanticen la coherencia y la relevancia.
Comprenda los riesgos de la inyección de instrucciones y los ataques adversarios, y aprenda a proteger sus modelos de IA contra vulnerabilidades en sistemas basados en instrucciones.
Organice, documente y versione sus instrucciones para obtener escalabilidad y colaboración. Gestione conjuntos de datos, realice un seguimiento de los cambios y reutilice las instrucciones en todos los proyectos de manera eficiente.
Refine e itere las instrucciones para mejorar la calidad de los resultados, reducir la latencia y alinear el comportamiento del modelo con sus objetivos, especialmente útil cuando se trabaja con API y datos de entrenamiento.
Impulse el razonamiento de la IA con instrucciones estructuradas que fomenten chain of thoughts prompting (CoT prompting), la autocoherencia y las estrategias de árbol de pensamientos para un flujo lógico más profundo.
Explore una variedad de herramientas y plataformas de IA que admiten la creación, prueba, visualización y despliegue de instrucciones, ideales tanto para desarrolladores como para investigadores.
Vaya más allá de las instrucciones manuales ajustando los modelos mediante el entrenamiento basado en instrucciones para tareas específicas del dominio, aprovechando los marcos de código abierto y los conjuntos de datos curados.
Explore estudios de casos y aplicaciones del mundo real de la ingeniería rápida en industrias como educación, marketing, desarrollo de software y diseño.
Adéntrese en estrategias avanzadas, como chain-of-thought prompting, role-based prompting y autorreflexión para desbloquear todo el potencial de la IA generativa y los LLM.
Esta guía sirve como recurso fundamental para comprender y aplicar la ingeniería rápida en una variedad de aplicaciones impulsadas por IA. Para aquellos que buscan experiencia práctica, el Repositorio de GitHub de tutoriales de IBM.com ofrece una colección de casos de uso del mundo real e implementaciones paso a paso mediante Python, con fragmentos de código y flujos de trabajo estructurados. Este repositorio es particularmente valioso para estudiantes y profesionales que buscan profundizar su experiencia en diseño de instrucciones, interacción de modelos y el ecosistema más amplio de herramientas de IA