Guía completa de IBM Watsonx.ai: Explorando la IA generativa y la ingeniería de prompts

Tutorial: ¿Qué es la IA Generativa y sus Aplicaciones?

La IA Generativa representa un avance fascinante en el aprendizaje profundo, permitiendo la generación automática de texto, imágenes y contenido diverso de alta calidad basado en los vastos conjuntos de datos con los que ha sido entrenada. Dentro de este ámbito, los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se destacan por su notable capacidad para entender y generar lenguaje de propósito general. En este tutorial, nos sumergiremos en el mundo de la ingeniería de prompts utilizando LLMs para obtener información de viaje matizada específica de varios países, centrándonos particularmente en Tailandia.

Entendiendo la Ingeniería de Prompts en LLMs

El enfoque principal de este tutorial es ilustrar cómo la ingeniería de prompts puede mejorar la precisión y relevancia de las respuestas de los LLMs, permitiéndoles proporcionar detalles contextuales de viaje. Nuestra exploración también sentará las bases para construir una aplicación de viaje integral en el laboratorio siguiente.

Paso 1: Comenzando

Al lanzar watsonx.ai prompt lab en modo Freeform, encontrarás un editor de prompts designado en el centro de la interfaz. Los parámetros del modelo acompañantes a la derecha te permiten ajustar cómo responde el modelo, mientras que el área inferior izquierda resume el número de tokens utilizados en tu prompt.

Paso 2: Iniciando el Primer Prompt

Para nuestro intento inicial, vamos a solicitar al modelo: Estoy considerando un viaje a Tailandia. Sin embargo, esto puede generar una respuesta demasiado general, ya que las preguntas excesivamente abiertas a menudo no profundizan en un tema.

Paso 3: Refinando tu Prompt

Para obtener una respuesta más informativa, reformulemos nuestro prompt para que sea más directo: Estoy pensando en viajar a Tailandia. Háblame sobre Tailandia. A pesar de recibir una respuesta, podemos observar que la salida está truncada debido a que se alcanzó el parámetro de Max tokens.

Paso 4: Ajustando Parámetros del Modelo

Al aumentar los Max tokens a 200, podemos incentivar al modelo a completar su respuesta. Después de implementar este cambio, también podemos intentar variar el método de decodificación de Decodificación Codiciosa a Muestreo para introducir aleatoriedad en las respuestas.

Paso 5: Buscando Especificidad

Luego, para mejorar la relevancia de la salida, modificamos nuestro prompt para que sea más específico con respecto a nuestros intereses: Estoy pensando en viajar a Tailandia. Me gustan los deportes acuáticos y la comida. Háblame sobre Tailandia. A pesar de esta guía específica, las respuestas aún pueden carecer de profundidad, sugiriendo la necesidad de explorar otras opciones de modelo.

Paso 6: Explorando Modelos Alternativos

El watsonx.ai prompt lab ofrece una variedad de modelos. Por ejemplo, el modelo **llama-2-70b-chat** podría ser ideal para consultas basadas en conversación. Al elegir este modelo, podemos evaluar su rendimiento en la generación de contenido más detallado sobre Tailandia.

Paso 7: Utilizando un Modelo Diferente

Después de seleccionar el nuevo modelo y emplear los mismos parámetros, podemos notar mejoras, aunque aún puede truncar respuestas. En lugar de aumentar únicamente el tamaño de los tokens, ahora podemos refinar aún más nuestro prompt.

Paso 8: Agregando Límites para la Respuesta

Introduce límites para mejorar la eficiencia en las respuestas. Podemos modificar nuestro prompt a: Estoy pensando en viajar a Tailandia. Me gustan los deportes acuáticos y la comida. Dame 5 oraciones sobre Tailandia. Esto debería dar lugar a una respuesta concisa e informativa adaptada específicamente a las preferencias del usuario.

Conclusión y Próximos Pasos

Este tutorial demuestra cómo el ajuste de prompts sirve como una alternativa más práctica a crear un modelo completamente nuevo para satisfacer necesidades específicas. A través de pruebas iterativas y refinando los prompts, los usuarios pueden optimizar continuamente la calidad de las respuestas derivadas de los LLMs. Ya sea que busques consejos de viaje u otro conocimiento especializado, entender cómo interactuar con estos modelos será invaluable.

Para un uso más intrincado, visita el watsonx.ai prompt lab para obtener documentación detallada sobre parámetros y modelos, y cómo puedes aprovecharlos para tus aplicaciones únicas.