¿Cómo sacar el máximo partido a los prompts? Estrategias con Zero-shot learning y CoT

Hoy nos adentraremos en el mundo de los LLM (Large Language Models o grandes modelos de lenguaje), y exploraremos un concepto emergente conocido como 'Zero-Shot Learning' aplicado a la cadena de pensamiento (CoT por sus siglas en inglés). Pero antes, desglosaré brevemente estos términos para facilitar su entendimiento.

¿Qué es un LLM?

Los LLMs (siglas de Large Language Model o modelo de lenguaje de gran escala), son un tipo de modelo de inteligencia artificial (IA) que está entrenado en un conjunto de datos masivo de texto. Los LLM son capaces de comprender y generar lenguaje humano con un grado de coherencia y relevancia, lo que les permite realizar tareas como generación de texto, traducción de idiomas, creación de contenido creativo y proporcionar respuestas informativas a preguntas.

Un LLM funciona procesando secuencias de palabras y prediciendo la siguiente palabra en una secuencia. Más allá de la predicción de palabras, estos modelos utilizan el contexto para generar texto coherente y relevante en respuesta a una entrada dada. Aunque no "razonan" como un humano, su capacidad para predecir y generar texto se basa en patrones identificados durante su entrenamiento en grandes volúmenes de datos.

Aquí hay algunos ejemplos específicos de cómo se utilizan los LLM:

• GPT-3, desarrollado por OpenAI, es un ejemplo de LLM que se utiliza para generar texto, traducir idiomas, crear contenido creativo y responder preguntas de manera informativa.
• LaMDA es una tecnología de Google AI diseñada para conversaciones más naturales y abiertas, aprovechando arquitecturas de modelos de lenguaje para mejorar la interacción con el Asistente de Google.

Estrategias de Zero-Shot Learning para LLMs

Zero-Shot Learning y Chain of Thought (CoT) son enfoques de cómo se pueden utilizar estos modelos LLMs una vez que ya han sido entrenados.

Zero-Shot Learning se refiere a la capacidad de un modelo para realizar tareas sin haber recibido ejemplos específicos de esa tarea durante su entrenamiento. En otras palabras, es la habilidad de un modelo para inferir cómo realizar una tarea nueva basándose en su conocimiento previo, sin necesidad de entrenamiento adicional específico para esa tarea. Por ejemplo, si un LLM puede traducir un texto entre dos idiomas que nunca ha visto juntos durante su entrenamiento, está demostrando capacidades de Zero Shot Learning.

Chain of Thought (CoT) es un enfoque que se utiliza para facilitar y explicar el razonamiento del modelo en tareas que requieren múltiples pasos o deducciones lógicas. Al pedirle al modelo que "piense en voz alta" o que desglose su proceso de pensamiento en pasos, se puede obtener una explicación más detallada y transparente de cómo llega a una conclusión o respuesta. Esto es útil para entender el razonamiento del modelo y para tareas educativas donde el proceso de llegar a la respuesta es tan importante como la respuesta misma

Zero Shot, CoT y los Prompts Directos

La interacción con un LLM comienza con un "prompt", que es la instrucción o pregunta inicial que le damos al modelo. Por ejemplo, si le pedimos: “¿Puedes darme una lista de ideas sobre proyectos web que hablen de café?”, estamos utilizando un prompt directo. Este método se denomina Zero-shot porque no se basa en ejemplos o entrenamientos previos específicos para guiar al modelo.

Para inducir una Cadena de Pensamiento (CoT), podemos añadir a nuestro prompt una solicitud de desglose paso a paso.

Esto motiva al modelo a articular su proceso de pensamiento en segmentos más pequeños y manejables, lo cual es de gran utilidad para resolver problemas complejos o explicar conceptos detalladamente.

Cómo utilizar la Cadena de Pensamiento en IA

Consideremos dos ejemplos en el contexto del marketing online para una nueva marca de café orgánico:

Sin CoT: El modelo ofrece una estrategia integral que abarca desde la investigación de mercado hasta el servicio al cliente, proporcionando una visión general sin profundizar en los detalles operativos de cada paso.

Estoy lanzando una nueva marca de café orgánico que se venderá principalmente online. Necesito una estrategia de marketing online para alcanzar a los amantes del café.

Con CoT: El modelo descompone la estrategia en pasos concretos, explicando el razonamiento detrás de cada acción, desde la definición de la audiencia hasta el análisis de las métricas de rendimiento.

Estoy lanzando una nueva marca de café orgánico que se venderá principalmente online. Necesito una estrategia de marketing online para alcanzar a los amantes del café. Pensemos paso a paso.

Estos ejemplos ilustran cómo el uso de prompts directos y la técnica de CoT pueden adaptarse para generar respuestas que van desde una visión estratégica general hasta un plan de acción detallado y paso a paso.

Para mejorar el final del post y hacerlo más atractivo y útil para los lectores, podríamos incluir algunos consejos prácticos sobre cómo formular prompts para obtener los mejores resultados de un LLM, así como destacar la importancia de la iteración y la personalización en el proceso. Aquí tienes una versión revisada:

Mejores prácticas para formular prompts en IA

La integración de Zero Shot Learning y la Cadena de Pensamiento (CoT) en los modelos de lenguaje grandes (LLMs) es una innovación que promete revolucionar la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial. Al utilizar prompts que guían al modelo a través de un razonamiento paso a paso, no solo mejoramos la claridad de las respuestas, sino que también fomentamos un proceso de pensamiento más estructurado y transparente.

Beneficios de los Prompts Directos

• Facilidad de Uso: Los prompts directos son intuitivos y fáciles de implementar, lo que los hace accesibles incluso para usuarios sin experiencia técnica.
• Creatividad y Apertura: Estimulan respuestas más creativas y abiertas, lo que es ideal para explorar soluciones innovadoras y generar ideas.

Consejos para Optimizar la Interacción con LLMs,

• Claridad en la Formulación: Sé lo más claro y específico posible en tus prompts para guiar al modelo hacia la respuesta deseada.
• Iteración: No dudes en reformular y ajustar tus prompts basándote en las respuestas obtenidas, ya que esto puede ayudar a afinar la precisión del modelo.
• Personalización: Adapta el estilo y el enfoque del prompt según el contexto y el propósito específico de tu tarea.
• Experimentación: Prueba diferentes estructuras de prompts para descubrir cuáles generan las mejores respuestas para tus necesidades.

La flexibilidad inherente a los LLMs con capacidades de Zero Shot y CoT abre un mundo de posibilidades en una amplia gama de campos, desde la educación hasta la atención médica, pasando por el marketing y más allá. Al aprovechar estos enfoques, podemos personalizar las interacciones con la IA para obtener resultados que no solo respondan a nuestras preguntas, sino que también enriquezcan nuestra comprensión de los problemas complejos.

¿Tienes alguna experiencia personal con estos métodos que te gustaría compartir? ¿O tal vez tienes preguntas sobre cómo aplicarlos en tu propio trabajo? La conversación sobre el potencial de la IA está siempre abierta, y tus aportaciones son una parte valiosa de ella.

Fuentes:

1. learnprompting.org/es/docs/intermediate/chain_of_thought
2. learnprompting.org/es/docs/intermediate/zero_shot_cot