La magia detrás de los modelos de lenguaje como GPT, Gemini o Claude no se limita únicamente a su diseño. Lee Boonstra, un destacado tech lead en Google, nos ofrece una perspectiva reveladora: el éxito en la generación de texto radica en cómo los usuarios se comunican con estos sistemas. Alejados de los prompts «mágicos» que suelen circular en redes como LinkedIn, Boonstra propone un enfoque más estructurado y consciente para interactuar con estos modelos.
Dominando los parámetros de generación
Para empezar, es crucial entender los parámetros de generación que influencian la conducta de un modelo. Uno de los más importantes es la temperatura. Este ajuste determina el grado de creatividad en las respuestas. Con una temperatura baja, generalmente entre 0 y 0.3, el modelo tiende a ofrecer respuestas más predecibles, lo que resulta útil para tareas donde la precisión es vital, como la redacción de informes. Por el contrario, al elevar la temperatura a valores cercanos a 0.8 o 1, se introduce un nivel de innovación que permite la creación de textos más variados y sorprendentes, perfecto para poesía o descripciones llamativas.
Otro par de herramientas esenciales son Top-K y Top-P, que ayudan a filtrar las opciones del modelo antes de que este elija la siguiente palabra. La combinación de estos parámetros con la temperatura puede resultar en una respuesta coherente o, por el contrario, en un caos verbal que confunda más que ayude.
Por último, es fundamental establecer la longitud de salida. El modelo no sabe cuándo detenerse; por ello, es necesario definir un número máximo de palabras o tokens. Si se establece un límite demasiado corto, la respuesta se verá truncada, mientras que si es excesivamente largo, el modelo podría divagar innecesariamente, lo que es especialmente crítico en técnicas como Chain of Thought, donde cada paso en el razonamiento cuenta.
| Parámetro | Descripción | Aplicaciones recomendadas |
|---|---|---|
| Temperatura | Controla la creatividad. Valores bajos = respuestas predecibles; altos = respuestas más creativas. | Informes (baja), poesía o descripciones creativas (alta) |
| Top-K | Limita las opciones del modelo a las K palabras más probables. | Mejora la coherencia y evita resultados aleatorios. |
| Top-P (nucleus sampling) | Filtra las opciones para que el modelo elija dentro de las que suman una probabilidad total P. | Útil para balancear creatividad y coherencia. |
| Longitud de salida | Determina el número máximo de palabras o tokens generados. | Evita respuestas truncadas o excesivamente largas. |
Aplicando las técnicas de prompting
Una vez que comprendemos los parámetros, es hora de explorar las técnicas de prompting, comenzando con el zero-shot. Esta técnica implica dar una instrucción clara sin ejemplos adicionales. Es directa, pero puede resultar arriesgada, ya que el modelo podría no interpretar la tarea como se espera.
En contraste, el método few-shot consiste en proporcionar uno o varios ejemplos que guíen al modelo. Este enfoque es particularmente efectivo para tareas estructuradas, como la creación de formatos JSON o tablas. Al igual que en un entorno laboral, mostrar ejemplos a un compañero puede facilitar su comprensión y ejecución.
Por otro lado, técnicas como system, role y contextual prompting ayudan a encuadrar mejor las expectativas del modelo, evitando así improvisaciones innecesarias. Por último, el Chain of Thought permite que el modelo desarrolle su razonamiento paso a paso, lo cual es valiosísimo para problemas complejos que requieren lógica y deducción.
Si trabajas en la creación de contenido, desarrollo de software o análisis de datos, estas técnicas pueden ser adaptadas a tus necesidades. La clave está en formular correctamente tu prompt, maximizando así el potencial del modelo.
Técnicas avanzadas para prompts complejos
Para aquellos que buscan resultados más refinados, la técnica de self-consistency es particularmente útil. Al repetir un prompt varias veces con diferentes configuraciones, se pueden comparar las respuestas y seleccionar la más frecuente, estabilizando así la salida del modelo.
La técnica tree of thoughts permite que el modelo considere múltiples caminos de razonamiento simultáneamente, generando respuestas más ricas y variadas. Y, por último, el automatic prompt engineering invita al modelo a crear sus propios prompts, lo que puede ser extremadamente valioso para aplicaciones a gran escala, como chatbots.
| Técnica | Descripción | Aplicaciones recomendadas |
|---|---|---|
| Zero-shot | Instrucción directa sin ejemplos. | Tareas simples con instrucciones claras. |
| Few-shot | Instrucción con uno o varios ejemplos para guiar al modelo. | Formatos estructurados (JSON, tablas, etc.). |
| System / Role / Contextual | Define el rol, contexto o comportamiento esperado del modelo. | Evita respuestas ambiguas; útil en asistentes o tareas concretas. |
| Chain of Thought | Fomenta el razonamiento paso a paso para resolver problemas complejos. | Lógica, matemáticas, análisis paso a paso. |
| Self-consistency | Ejecuta el mismo prompt varias veces y elige la respuesta más común. | Resultados más estables y coherentes. |
| Tree of Thoughts | Explora varios caminos de razonamiento antes de elegir una respuesta final. | Generación de ideas ricas y bien desarrolladas. |
| Automatic Prompt Engineering | El modelo genera sus propios prompts para afinar los resultados. | Sistemas complejos, asistentes autónomos, chatbots a gran escala. |
Tener una buena idea es solo el primer paso; también es vital saber cómo expresarla. Dominar parámetros como la temperatura o el top-K, y saber cómo equilibrar entre un enfoque zero-shot y few-shot es esencial. Con un poco de práctica y experimentación, es posible transformar un simple modelo de lenguaje en un aliado poderoso en cualquier proyecto.