IA Para Texto

Mejora Automática de Prompts con Promptbreeder

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Promptbreeder es una nueva técnica que permite a los modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-3 mejorar automáticamente los prompts de texto que se les proporcionan. Esto se logra mediante un proceso iterativo inspirado en la teoría de la evolución, en el que se crea una población inicial de prompts, se les aplican mutaciones y se seleccionan los mejores para las siguientes rondas. Promptbreeder puede ayudar a convertir pensamientos complejos en inputs elegantes sin necesidad de ingeniería manual de prompts.

¿En qué consiste Promptbreeder?

Promptbreeder emplea la capacidad de los LLM para generar variaciones de texto de forma iterativa y automatizada. La técnica ha sido descrita como «ingeniería genética» aplicada a prompts.

El proceso comienza creando una población inicial de prompts relacionados con una tarea determinada. Luego, en cada ronda se aplican mutaciones a estos prompts iniciales y se evalúa su desempeño en la tarea objetivo. Los prompts con mejor desempeño «sobreviven» y pasan a la siguiente ronda, mientras que los prompts con peor desempeño son descartados.

Las mutaciones aplicadas en cada ronda son generadas por el propio LLM, permitiéndole explorar variaciones creativas de los prompts existentes. Al igual que en la selección natural, los prompts más aptos para la tarea tienden a prevalecer en las sucesivas rondas.

¿Por qué es importante?

Históricamente, crear prompts efectivos para modelos de lenguaje ha requerido mucho trabajo manual de ingeniería y testing. Promptbreeder automatiza este proceso permitiendo que el propio LLM mejore iterativamente los prompts.

Esto podría llevar a prompts más efectivos en menos tiempo y sin necesidad de intervención humana. En última instancia, permitiría a los LLM convertir pensamientos complejos en inputs elegantes sin necesidad de prompt engineering manual.

Promptbreeder representa un paso hacia la automatización de tareas que actualmente requieren mucho trabajo humano en el campo de la IA. La capacidad de los LLM para mejorarse a sí mismos mediante prompts podría abrir nuevas posibilidades en este campo.

Referencias

DimensionIA

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