Ingeniería de prompts y ajuste fino con pocos ejemplos

Introducción a la ingeniería de prompts

• ¿Qué es la ingeniería de prompts?
• Importancia del diseño de prompts en los modelos de lenguaje grandes
• Comparación entre los enfoques de aprendizaje sin ejemplos, con un único ejemplo y con pocos ejemplos

Diseño de prompts eficaces

• Principios para crear prompts de alta calidad
• Experimentación con distintas variaciones de prompts
• Problemas habituales en el diseño de prompts

Ajuste fino mediante pocos ejemplos

• Introducción al aprendizaje con pocos ejemplos
• Casos de uso en la adaptación específica de los LLM a tareas determinadas
• Integración de ejemplos representativos dentro de los prompts

Trabajo práctico con herramientas de ingeniería de prompts

• Uso de la API de OpenAI para experimentar con distintos prompts
• Exploración del diseño de prompts mediante las bibliotecas Transformers de Hugging Face
• Evaluación del impacto que generan dichas variaciones en los resultados

Optimización del rendimiento de los LLM

• Análisis crítico de las salidas generadas y refinamiento ulterior de los prompts
• Incorporación del contexto pertinente para obtener resultados más precisos
• Detección y gestión de ambigüedades o sesgos presentes en las respuestas de los modelos

Aplicaciones prácticas de la ingeniería de prompts

• Generación y síntesis automática de textos
• Análisis de sentimientos y clasificación de contenidos
• Redacción creativa e generación de código informático

Implementación de soluciones basadas en prompts

• Integración de los prompts dentro de aplicaciones y sistemas específicos
• Supervisión del rendimiento y garantía de la escalabilidad del sistema
• Estudio detallado de casos prácticos concretos en el mundo real

Resumen final y próximos pasos recomendados