Ingeniería rápida: la guía definitiva 2023 [GPT-3 y ChatGPT]

La ingeniería rápida es, con mucho, uno de los Habilidades de mayores ingresos que puedes aprender en 2023. Aquellos equipados con él son capaces de crear un valor de millones de dólares en solo unas pocas oraciones cuidadosamente elaboradas.

En esta rápida guía de ingeniería, no solo desglosaré esta habilidad altamente lucrativa y lo guiaré paso a paso a través de su aprendizaje, sino que también compartiré con usted exactamente cómo he estado usando esta habilidad para ganar dinero y construir negocios.

Y no, no necesitas ninguna experiencia en codificación. Esta guía está destinada a cualquier persona que busque agregar esta habilidad fundamental de ingeniería rápida a su conjunto de herramientas para que puedan acceder a más oportunidades con una IA.

Ingeniería rápida
Índice del contenido

¿Qué es Ingeniería Rápida?

En lenguaje sencillo, la indicación es el proceso de instruir a una IA para que realice una tarea. Le decimos a la IA, por ejemplo, GPT-3, un conjunto de instrucciones, y realiza la tarea en función de esas instrucciones. Las indicaciones pueden variar en complejidad desde una frase hasta una pregunta o varios párrafos de texto.

Estoy seguro de que todos han jugado con Chat GPT. El texto que proporciona en ese cuadro de diálogo es su aviso.

Sin embargo, la mayor parte del valor creado a través de solicitudes no se realiza con Chat GPT. Más sobre esto más adelante.

La razón por la que la ingeniería de avisos, o más simplemente, cómo construyes tus avisos, es tan importante y tan valiosa se debe a un concepto llamado basura que entra, basura que sale.

Esencialmente, la calidad de su entrada determina la calidad de su salida. Cuando tiene modelos de lenguaje grandes como GPT-3 que son masivos y son solo una sopa de datos.

Tu habilidad para escribir excelentes avisos determina directamente tu habilidad para extraer valor de ellos.

Chat GPT frente a OpenAI Playground

Para esta guía rápida de ingeniería, usaremos el Patio de juegos abierto de IA por nuestra inspiración.

Es crucial comprender que el patio de recreo no es lo mismo que Chat GPT. Si no está familiarizado con el área de juegos, nos brinda una plataforma flexible donde podemos interactuar con todo el conjunto de productos de Open AI en su estado natural.

productos abiertos

Y por estado natural, me refiero a la forma en que tenemos acceso a ellos a través de las API de Open AI.

Es importante entender esto porque cualquier cosa que pueda lograr dentro del patio de recreo puede escalarse y luego convertirse en producto y venderse. Más sobre eso más adelante.

Si no lo sabía, ChatGPT es en realidad una aplicación que Open AI ha creado sobre la modelos GPT que vamos a estar accediendo a través del patio de recreo.

La diferencia es que Open AI ha cambiado significativamente GPT-3 para hacer ChatGPT a través del aprendizaje reforzado y el ajuste y muchas otras cosas divertidas.

Para resumir, ChatCPT puede ser divertido y valioso por derecho propio, pero si está buscando crear valor y construir un negocio escalable sobre estos modelos, debe aprender a diseñar los modelos básicos en su estado natural. .

Esto se debe a que estos modelos de nivel básico son las únicas cosas a las que podemos acceder a través de las API actualmente y, por lo tanto, las únicas cosas sobre las que podemos construir negocios.

Por lo tanto, el enfoque de esta guía será aprender a diseñar indicaciones para los modelos base a través del patio de recreo.

Configuración de OpenAI Playground y cómo usarlo

Ahora, le daré un resumen de las configuraciones importantes del patio de recreo de OpenAI con las que puede jugar en la barra lateral.

Modelos GPT

En primer lugar, y probablemente lo más importante, puede cambiar el modelo con el que interactúa.

Open AI tiene un montón de modelos diferentes para diferentes propósitos.

Primero, tenemos diferentes versiones de modelos GPT-3 como:

  • Da Vinci
  • Ada
  • Curie
  • Babbage

Y todos estos diferentes básicamente cumplen funciones diferentes.

Modelos de juegos OpenAI GPT-3

Le dirá un poco de propaganda sobre lo que hace cada una de estas cosas y en qué es bueno.

Luego tenemos aquí modelos relacionados con el código que son más capaces de comprender el código.

Códigos de modelos de juegos OpenAI

Y aquí les dejo algunas de mis bellas melodías de mi cuenta personal.

Ajustes finos de los modelos de juegos de OpenAI

Puede estar pensando, ¿por qué no usaría el mejor, que es Davinci 3 en este momento?

Esto se debe a que el precio de cada uno de estos modelos es realmente diferente.

Si desea usar estos modelos para una tarea de reconocimiento de patrones muy básica, no debería pagar más y usar el modelo superior Da Vinci 3. Podría estar usando Curie o Ada o algo mucho más bajo que hace lo que necesita y nada de lo que necesita. no.

Temperatura

La siguiente y segunda cosa más importante con la que puedes jugar es la temperatura.

Temperatura del patio de OpenAI

La configuración de la temperatura es crucial porque determina la aleatoriedad de su salida.

Algunas tareas como la escritura creativa o la ideación se desempeñarían mejor si aumenta la aleatoriedad. Pero en muchos casos, tener la temperatura básicamente en cero será mejor si desea esos resultados deterministas rígidos.

Establecer la temperatura en cero a menudo puede ser una muy buena manera de asegurarse de obtener los mismos resultados de esencialmente la misma entrada.

Ajuste de longitud máxima

Lo siguiente es la configuración de longitud máxima, que es una parte extremadamente importante de su escritura rápida. Estos modelos tienen un límite estricto sobre la cantidad de datos que puede incluir tanto en el aviso como en la respuesta que obtiene del modelo.

Esto significa que tanto el mensaje que escribe como la respuesta esperada no pueden superar los 4,000 tokens.

Configuración de longitud máxima del área de juegos de OpenAI

1 token equivale aproximadamente a 4 caracteres en un texto normal en inglés. La configuración de longitud máxima determina la longitud de la respuesta que le devolverá.

Es importante hacer un poco de matemática rápida y ver en la parte inferior de la pantalla cuántos tokens ha tomado con su solicitud y luego maximizar su longitud máxima para que la respuesta no supere los 4,000 tokens en total.

Tokens

Luego, aquí tenemos algunas configuraciones menores con las que puede jugar, como la penalización de frecuencia y las penalizaciones de presencia.

Configuración del patio de juegos de OpenAI

En algunos casos, estos son muy útiles porque es posible que notes que se repite lo mismo una y otra vez y no quieres eso. O quieres hablar de temas nuevos con más frecuencia, lo que te ayudará con la pena presente.

Ahora que está fuera del camino, puedo enseñarle su primer método de ingeniería rápida, que es la guía de roles.

Indicación de roles

En la solicitud de roles, si no puede descifrarlo por el nombre, utilizará un aviso para configurar la IA en un rol determinado. Por ejemplo, en su aviso, podría incluir que es médico o abogado, y luego comenzar a hacerle preguntas médicas o legales.

Aquí, tenemos un problema matemático para ilustrar esta indicación de roles.

Respuesta incorrecta del problema matemático del patio de juegos de OpenAI

Ahora, si envío esta ecuación, obtengo 280 como resultado, lo cual es incorrecto.

Ahora, si voy unas líneas más arriba y agrego esta pequeña sección de Indicación de roles, de repente la respuesta cambia.

Obtenemos la respuesta de 1,400, que en realidad es la respuesta correcta.

Respuesta correcta del problema matemático del patio de juegos de OpenAI

Lo que hemos hecho aquí es decirle que es un matemático brillante que puede resolver cualquier problema del mundo.

Así que esto lo está colocando en el papel de ser un matemático.

O podemos hacer lo que han hecho aplicaciones como ChatGPT y configurar el modelo en un modo de bot útil y amigable con el asistente personal.

Este es un ejemplo de un aviso que convierte al modelo en un útil asistente de IA.

Indicación del asistente de IA de Playground

Es un aviso básico que convierte al modelo en un asistente de inteligencia artificial amigable usando adjetivos como útil, creativo, inteligente y muy amigable para establecer realmente ese modo como un asistente útil, amigable e inteligente.

Ahora que se configuró en este modo, puedo hacerle la pregunta: ¿debo comprar mis alimentos en línea o ir al supermercado?

Respuesta rápida del asistente de Playground AI

Así de simple, obtuvimos una respuesta similar a GPT en el chat, que es una respuesta amable y útil a nuestra pregunta.

Establecer modos como acabamos de hacer es una de las herramientas fundamentales dentro de su conjunto de herramientas de ingeniería rápida.

Al asignar un rol a una IA, la ayudamos al darle más contexto. Con este contexto, la IA puede comprender mejor la pregunta.

No en vano, con una mejor comprensión de la pregunta, la IA dará mejores respuestas.

Es posible que haya notado que en ese último aviso, en realidad mostramos un ejemplo de una interacción entre el ser humano y el bot.

Esto nos lleva a nuestro próximo método de solicitud de tiro.

Incitación al tiro

Las indicaciones de tiro se pueden dividir en tres categorías:

  • Solicitud de disparo cero
  • Un trago
  • Pocas indicaciones de tiro

El uso de estos métodos de solicitud de tomas es la forma más fácil que encontré para construir negocios con IA en este momento.

Indicación de tiro cero

La indicación de disparo cero esencialmente utiliza la IA como un motor de autocompletado. Simplemente le estás dando una pregunta o una frase y dándole rienda suelta para responder a eso sin ninguna estructura esperada.

La indicación de disparo cero es lo que hemos estado haciendo durante la mayor parte de este curso de ingeniería rápida.

Cosas simples como, ¿cuál es la capital de Francia? París.

El uso de indicaciones de disparo cero es esencialmente el uso de estos grandes modelos de lenguaje como un motor de autocompletado masivo.

Volviendo a nuestro ejemplo anterior del matemático, la indicación de roles, esto también es un tiro cero. No hemos proporcionado ninguna estructura o expectativas sobre cómo responderla. La IA solo mirará esto y dirá, así es como voy a responder. No es una estructura esperada.

No le hemos proporcionado ninguna estructura sobre cómo queremos que se devuelva esta respuesta. Esto nos lleva a la indicación de una sola toma.

Incitación de un disparo

Aquí hay un ejemplo de indicaciones de una sola toma combinadas con un poco de indicaciones de roles también.

ejemplo de aviso de una sola toma

Tenemos un poco de información para configurarlo en un rol de bot de respuesta a preguntas altamente inteligente. Debajo, tenemos un ejemplo de una sola toma de una interacción entre el usuario y la IA.

Entonces, la pregunta que haré es "¿cuántas veces Michael Phelps ganó el oro?"

Ahora, cuando ingrese mi pregunta dentro de esto, no solo tendrá en cuenta el indicador de rol anterior, sino que también observará la estructura y cómo interactuó con el indicador de un solo disparo anterior.

respuesta rápida de un disparo

Aquí tenemos la respuesta, que es Michael Phelps ganó un total de 28 medallas, incluyendo 23 de oro.

Estos dos pares de respuestas y respuestas son muy similares. Ha mirado el patrón y ha mirado la estructura del de arriba, y lo ha respondido de la misma manera, igualando el tono y la longitud del mismo.

Pocos impulsos de tiro

Pocas indicaciones de disparo se realizan dando más de un ejemplo de cómo desea que responda la IA.

Aquí, tengo un pequeño mensaje compuesto por un generador de ideas de videos de YouTube.

pregunta rápida de pocos disparos

Lo que he hecho es configurar un par de preguntas y respuestas.

La pregunta: "Ideas de videos de YouTube para vender productos en TikTok".

Luego he dado 5 ejemplos que acabo de tomar de Chat GPT y los puse allí.

???? Consejo profesional: Estos datos aquí son realmente importantes. Si está tratando de usar Few Shot para obtener un resultado particular, las cosas que está poniendo como ejemplos son muy importantes.

Ahora, si agrego el resto del aviso, tengo la siguiente parte, que es la segunda toma del aviso de pocas tomas, "Ideas de videos de YouTube sobre por qué debería probar los bancos digitales".

He dado otros 5 ejemplos y todo lo que tengo que hacer ahora es pegar otra pregunta: "Ideas de videos de YouTube sobre cómo ganar dinero con Chat GPT".

Y la IA observará mis indicaciones de tiro anteriores y luego me dará una respuesta basada en la estructura y el contenido de esas indicaciones anteriores.

pocos disparos respuesta rápida

Y así, tomamos GPT-3 y lo convertimos en un generador de ideas de videos de YouTube, que se basa en los estilos que me gustan y los títulos que se proporcionan aquí usando el método de pocas tomas.

Al agregar más y más ejemplos, puede definir con mayor precisión el resultado que desea.

Los aspectos cruciales de su respuesta, como el tono, la duración y la estructura, pueden determinarse mediante los ejemplos que proporcione.

Otro ejemplo sería un bot de preguntas y respuestas.

Aviso del bot de preguntas y respuestas

Cuando se le solicite una pregunta al final, la IA echará un vistazo a la indicación del rol en la parte superior, se establecerá en el rol y luego revisará todos estos ejemplos provistos y dirá "bien, estos son los tipos de las respuestas que se espera que dé”.

Estos son cuánto tiempo son. Este es el tono de voz. Esta es la estructura. Así es como lo enseñas para darte los resultados que deseas.

Si, por ejemplo, tomaras estas respuestas y las ampliaras y las convirtieras en un párrafo completo e hicieras eso para todas y cada una de las preguntas, entonces cuando le hagas una pregunta, también te devolverá un párrafo completo.

Es importante comprender por qué las sugerencias de compra funcionan tan bien. Esto se debe a que los grandes modelos de lenguaje son esencialmente máquinas de generación y reconocimiento de patrones.

Cadena de impulsos de pensamiento

Otra herramienta útil que debe tener en su kit de herramientas de ingeniería rápida para extraer el máximo valor de estos modelos se llama guía de cadena de pensamiento.

La cadena de indicaciones de pensamiento alienta al modelo de lenguaje grande a explicar su razonamiento a medida que avanza por los pasos, lo que generalmente da como resultado resultados mejores y más precisos.

El aumento en la precisión se nota particularmente en:

  • Tareas aritméticas
  • Tareas de sentido común, y
  • Tareas de razonamiento simbólico.

Aquí tenemos una ecuación de palabras que pregunta cuál es la forma más rápida de llegar al trabajo.

ejemplo 1 de mensaje de cadena de pensamiento

La respuesta que recibo es que la opción 1 es la forma más rápida de trabajar.

Lo que descubrimos cuando cambiamos el indicador es que esa fue en realidad la respuesta incorrecta.

Si cambiamos el mensaje y hacemos que explique el pensamiento, en realidad sale con una respuesta diferente, que es la opción 2.

Las indicaciones de cadena de pensamiento como esta son realmente útiles para este tipo específico de tareas. Es una gran cosa tener en su kit de herramientas como ingeniero rápido.

Otro método para hacer una cadena de impulsos de pensamiento se llama en realidad cadena de impulsos de pensamiento de disparo cero.

Si le sumamos esta frase mágica “pensemos paso a paso” a nuestro mensaje de disparo cero, obtenemos una respuesta un poco diferente a la que obtuvimos antes.

cadena de pensamiento de tiro cero

Así, tenemos la respuesta correcta, que es la opción 2, pidiéndole que piense paso a paso por nosotros.

Puede estar pensando cuál es la diferencia entre un solo disparo y una respuesta de Zero Shot Chain of Thought como esta.

Bueno, es muy fácil en esta situación crear un aviso de un solo disparo o varios disparos al pensar en algunos ejemplos y modificar un poco esta pregunta.

Cuando la tarea es mucho más compleja, a veces no es posible obtener varios ejemplos o incluso un solo ejemplo para usar en un indicador de disparo.

Por eso, esta pequeña frase mágica de pensemos paso a paso puede ser la diferencia entre extraer respuestas correctas e incorrectas con sus indicaciones.

Ahora que comprende los conceptos básicos, podemos analizar para qué está realmente aquí, ¿cuáles son las mayores oportunidades para los ingenieros rápidos en 2023 y más allá?

¿Cuáles son las mayores oportunidades para los ingenieros rápidos en 2023?

Expertos como Dr. Alan D. Thompson han dicho que tenemos uno o dos años en los que la ingeniería de avisos será extremadamente valiosa, pero pronto será reemplazada por inteligencia artificial que puede escribir sus propios avisos.

Entonces, dentro de este período de dos años, ¿cómo podemos aprovechar al máximo esta habilidad altamente lucrativa?

Venda sus servicios como un ingeniero rápido

Lo primero y más obvio es vender sus servicios como un ingeniero puntual. La demanda de esta habilidad está explotando en este momento. Tómese uno o dos meses para aprenderlo y convertirse en un experto y luego comience a salir e intentar encontrar sus propios trabajos.

Las empresas de todo el mundo están contratando para esto en este momento, por lo que todo lo que necesita hacer es aprender la habilidad y salir y comenzar a tocar puertas.

Crear un negocio de enseñanza a partir de la ingeniería rápida

La segunda oportunidad que veo es crear un negocio de enseñanza a partir de la ingeniería puntual. Veremos que las empresas de todo el mundo tendrán que orientarse hacia la comprensión y el uso de estos modelos.

Una de las formas más fáciles para que estas empresas aprovechen esta revolución de IA que está ocurriendo y comiencen a usar estas herramientas para aumentar la productividad de sus negocios y empleados es enseñarles cómo usar estas herramientas.

Si puede ingresar a estas empresas y enseñarles habilidades como ingeniería rápida y brindarles un conjunto de herramientas que pueden usar para mejorar su productividad, entonces tendrá algunas oportunidades realmente buenas para comenzar a ganar dinero vendiendo a estos grandes compañías.

Iniciar un negocio de IA

Finalmente, mi forma favorita de ganar dinero con la ingeniería rápida es construyendo negocios alrededor de una guía bien escrita.

Estamos viendo cantidades extremas de valor que se desbloquean con solo un aviso bien escrito.

Un asombroso ejemplo de esto es Lita AI del Dr. Allen D. Thompson. Si aún no lo ha investigado, le sugiero que lo revise.

https://www.youtube.com/watch?v=9HEtmF4s3Ek

Pero lo que ha hecho básicamente es tomar un modelo GPT-3, escribir un aviso muy específico, y con ese aviso, básicamente creó este asistente de IA llamado Leta.

Al escribir un mensaje de tal calidad, puede crear una IA que tiene exactamente el carácter correcto que él quiere.

Lo que ha hecho es configurar una cámara web y ha estado interactuando cara a cara hablando con esta IA y compartiéndola con el mundo.

Si bien ya lo ha monetizado y es más un proyecto de investigación, es una locura ver lo que pueden hacer unas pocas oraciones de un texto bien escrito para transformar estos modelos de lenguaje que son tan poderosos en estas cosas completamente nuevas y poderosas por derecho propio.

Este es un ejemplo de cómo puede usar indicaciones y extraer diferentes bits de datos y obtener información del usuario para crear una pequeña herramienta. Si tomas esto y lo pones en un sitio web y haces un poco de marketing, estoy seguro de que podrás obtener algo de dinero con una de estas herramientas muy básicas.

Creo seriamente que hacer una ingeniería rápida como esta para alterar estos modelos es una barrera de entrada aún más baja para las personas que buscan construir negocios con IA. Todo lo que se necesita es un aviso cuidadosamente escrito y tal vez un poco de información del usuario combinada y puede crear un negocio valioso en aproximadamente media hora.

Palabras finales de ingeniería inmediata

Ahora conoce los conceptos básicos de la ingeniería rápida.

Puede salir y comenzar a practicarlo más, comenzar a vender sus servicios, comenzar a enseñar a las personas o comenzar a construir negocios basados ​​​​en indicaciones de escritura.

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