¿Qué es el meta prompting?

Considere un escenario. Le hace una pregunta a un modelo de IA, le da una respuesta y eso es todo. En su lugar, proporcione una plantilla probada que muestre exactamente cómo pensar a través de un problema complejo y de repente está resolviendo una categoría completa más rápido, más inteligente y con más coherencia. Eso es lo que proporciona el meta prompting.  

Si bien los modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google y los modelos de código abierto de Anthropic pueden manejar muchas tareas, a menudo tropiezan con razonamientos complejos. Los métodos actuales, como la cadena de pensamiento y el árbol de pensamiento, ayudan, pero no pueden igualar el razonamiento humano. Meta prompting cambia eso otorgando a los LLM marcos estructurados para un desempeño más avanzado.

Meta prompting es una técnica avanzada de ingeniería de instrucciones que proporciona a los LLM una plantilla de instrucciones paso a paso reutilizable en lenguaje natural. Este método permite que el modelo resuelva una categoría completa de tareas complejas, en lugar de una sola instrucción original para un solo problema. Meta prompting enseña a un modelo de IA cómo pensar en resolver el problema centrándose en la estructura, la sintaxis y el patrón de razonamiento necesarios para llegar a la respuesta final. Es decir, utiliza ingeniería rápida para definir cómo el modelo debe pensar en el problema, paso a paso, antes de producir la respuesta final.

Por ejemplo, un usuario le pide a una IA que resuelva un sistema de dos ecuaciones lineales, x − y = 4 y 2x + 3y = 12. Se puede instruir a la IA mediante un meta prompting para:  

• Determinar los coeficientes de cada ecuación.
• Elegir un método de resolución.
• Resolver el problema paso a paso para derivar cada variable.
• Ingresar los valores en ambas ecuaciones y verificar el resultado.

Esta arquitectura ofrece adaptabilidad, proporciona resultados de alta calidad y permite a los agentes de IA manejar problemas complejos en casi cualquier dominio con poca repetición.

La técnica de meta prompting se basa en los conceptos matemáticos, la teoría de tipos y la teoría de categorías que ofrecen un método organizado para asignar problemas a soluciones.¹

Este enfoque es importante porque mantiene una estructura clara entre las tareas y sus instrucciones, lo que facilita que la IA siga una plantilla estándar y resuelva una amplia gama de problemas. La idea básica detrás de la teoría de categorías es trazar relaciones. Una categoría es un "mundo" de objetos y sus relaciones. En meta prompting, podemos considerar:  

• Una categoría (T) para ser un conjunto de tareas (por ejemplo, "resolver un sistema de ecuaciones"). 
• Otra categoría (P) para ser el conjunto de instrucciones estructuradas para esas tareas. 
• El functor de meta prompting (M) traduce cada tarea en T a su instrucción estructurada correspondiente en P mientras mantiene la estructura lógica. 

Si cambia la tarea (por ejemplo, los números en un problema matemático), la infraestructura sigue siendo la misma y la instrucción se ajusta en consecuencia.

Este escenario se ve mejorado por la teoría de tipos, que garantiza que el diseño de la instrucción coincida con el tipo de problema. En meta prompting, un tipo podría ser un "problema matemático" o una "solicitud de resumen". Garantiza que una tarea matemática obtenga una estructura de razonamiento matemática específica, mientras que una tarea de resumen obtenga una plantilla orientada al resumen manteniendo la precisión y la adaptabilidad y evitando el razonamiento irrelevante en tareas complejas.

Para poner en práctica estos conceptos, meta prompting implica tres pasos: 

1. Determinar la tarea (T): especifique la categoría del problema, no solo la instancia particular. 

2. Asignar la tarea a una instrucción estructurada (P): cree una plantilla organizada y secuencial para razonar utilizando el functor de instrucciones meta (M). Esta generación de instrucciones pueden realizarla automáticamente agentes de IA o realizarse manualmente. 

3. Ejecutar y generar resultados: el LLM garantiza una resolución de problemas coherente y comprensible aplicando la instrucción estructurada y específica a la entrada en particular. 

En el ejemplo anterior de resolver un conjunto de dos ecuaciones lineales: [ 2x + 3y = 12 y x - y = 4 ], la tarea (T) es "resolver cualquier sistema de dos ecuaciones lineales". La asignación produce una nueva instrucción (P) que podría verse así: 

“Actúa como tutor de matemáticas y explica cómo resolver el conjunto dado de ecuaciones lineales paso a paso. 
2x + 3y = 12 y x - y = 4

Utilice esta plantilla estructurada:

1: Identifique los coeficientes a1, b1, c1 de la primera ecuación y a2, b2, c2 de la segunda. 

2: Elija un método para resolver (sustitución o eliminación).  

3: Si se utiliza el método de eliminación, multiplique una o ambas ecuaciones hasta que los coeficientes de x o y coincidan con el valor absoluto. 

4: Sume o reste las ecuaciones para eliminar una variable.

5: Resuelva la variable restante.

6: Para encontrar la otra variable, ingrese el valor resuelto en una de las ecuaciones iniciales.

7: Verifíquelo sustituyendo x e y en ambas ecuaciones originales.

8: Resuma la respuesta final como (x, y)”.

Si las ecuaciones cambian, el LLM aún puede resolverlas y continuar el razonamiento porque el functor proporciona la misma estructura con nuevos números. El resultado es una plantilla de instrucciones bien pensada que hace posible que los flujos de trabajo de IA generativa resuelvan problemas de manera confiable, adaptable y escalable.

Meta prompting se ha probado en diversas tareas de razonamiento, programación y creatividad, a menudo superando las instrucciones estándar e incluso los modelos ajustados. Por ejemplo, en el conjunto de datos MATH que contiene 5000 problemas de matemáticas a nivel de competencia, los investigadores utilizaron una instrucción meta zero-shot con el LLM Qwen‑72B. Logró una precisión del 46.3 %, superando la puntuación inicial de GPT‑4 del 42.5 % y a los modelos ajustados. La instrucción meta proporcionó una infraestructura de razonamiento paso a paso, lo que le permitió manejar problemas invisibles sin utilizar ejemplos memorizados.

Meta prompting puede gestionar el flujo de trabajo de desarrollo de software desde la planificación hasta la revisión del código, lo que permite a los LLM funcionar como arquitectos, desarrolladores y evaluadores de comentarios. Por ejemplo, agregar un especialista en Python a la arquitectura de meta prompting para la generación y ejecución de código aumentó el porcentaje de éxito del Python Programming Puzzle del 32.7 % al 45.8 %.² Puede definir el tono y la estructura en el desarrollo de contenido e iterar el material para obtener resultados enriquecidos. Por ejemplo, en una tarea de escritura de un soneto de Shakespeare que requiere una estructura poética estricta, meta prompting aumentó la precisión del 62 % con instrucciones estándar. Con un intérprete de Python, la precisión aumentó al 79.6 %, y sin él, al 77.6 %, lo que demuestra su fortaleza en el refinamiento del tono y la estructura. 

Teniendo en cuenta estos casos de uso, meta prompting convierte instrucciones complicadas en pasos manejables que proporcionan resultados más acordes con el dominio.

Meta prompting difiere de las técnicas de ingeniería de instrucciones, como zero-shot y few shot prompting, tanto en el enfoque como en la ejecución.

En zero-shot prompting, un LLM obtiene una tarea sin ejemplos, confiando solo en el entrenamiento previo. Si bien es útil para tareas sencillas, a menudo produce un razonamiento incongruente en tareas complejas. Meta prompting mejora este problema con una plantilla de instrucciones reutilizable y organizada que guía la resolución de problemas y garantiza resultados coherentes y explicables.

Few shot prompting le da al modelo algunos ejemplos para imitar, como mostrar tres problemas matemáticos resueltos antes de pedir un cuarto. Esto “enseña con el ejemplo”, pero aún vincula el razonamiento del modelo a esos ejemplos. En cambio, meta prompting abstrae el proceso de resolución de problemas en sí mismo en una plantilla generalizada paso a paso que es independiente de ejemplos específicos que son flexibles y reutilizables en clases enteras de problemas.

En comparación con las instrucciones de cadena de pensamiento que instruyen al modelo para que piense paso a paso, meta prompting define cuáles deben ser esos pasos para un tipo de tarea específico, lo que hace que el proceso de razonamiento sea más adaptable. 

Esta capacidad hace que meta prompting sea especialmente valioso para la IA generativa, los agentes de IA y los flujos de trabajo complejos donde la confiabilidad y la adaptabilidad son críticos.

Meta prompting se puede aplicar de diferentes maneras según quién crea la instrucción, cómo se genera y cómo se utiliza dentro de un flujo de trabajo de IA. 

Este tipo es el tipo más sencillo de meta prompting. Un humano, como un experto en el dominio o un ingeniero de instrucciones, escribe una plantilla clara y paso a paso para la tarea. Luego, el LLM sigue esta estructura para llegar a la respuesta. Este enfoque funciona bien cuando se sabe exactamente cómo se debe resolver un problema y se desean resultados coherentes y de alta calidad. Por lo tanto, se necesita tiempo y experiencia para crear estas instrucciones para muchas tareas diferentes.

Aquí, el LLM o un agente de IA crea la instrucción para sí mismo antes de resolver el problema. Este tipo ocurre en dos etapas: el primero toma la descripción de la tarea y genera una instrucción estructurada paso a paso; el segundo paso utiliza esa instrucción para producir la respuesta final. Permite que la IA adapte su proceso de resolución de problemas, lo que la hace útil para escenarios zero-shot y few-shot sin ejemplos listos. El inconveniente es que la calidad del resultado depende de qué tan buena sea la instrucción de la IA.

Este tipo se utiliza en flujos de trabajo de IA complejos en los que varios LLM o agentes de IA trabajan juntos. Un modelo conductor planifica el proceso y crea diferentes instrucciones meta para cada modelo especializado. El conductor divide la tarea principal en subtareas y luego utiliza plantillas de instrucciones para asignar cada parte al especialista adecuado. Por ejemplo, un modelo maneja las operaciones, otro escribe Python y otro verifica los resultados. Este trabajo en equipo mejora la precisión y la adaptabilidad, pero necesita más potencia informática.

Meta prompting no es solo un método para mejorar las respuestas de la IA, sino una forma de que las personas interactúen con los LLM. En lugar de dar instrucciones directas a los modelos de IA, estamos influyendo en su proceso de pensamiento enseñándoles a generar sus propias instrucciones efectivas. Meta prompting permite una forma de autooptimización de la IA en la que el razonamiento y la adaptabilidad evolucionan con cada iteración, lo que ayuda al desarrollo de sistemas de IA más inteligentes y autónomos.