Guía Avanzada de Ingeniería de Prompts para Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño
Una guía avanzada y completa para dominar la ingeniería de prompts mediante lógica estructurada e instrucciones precisas. El curso cubre marcos estructurales (CO-STAR), el aprendizaje de pocos ejemplos (Few-Shot), el razonamiento en cadena de pensamiento, las restricciones de formato de salida (JSON/Marcdown) y la gestión del sistema de prompts para resolver problemas como alucinaciones de IA y salidas lógicas deficientes.
Descripción del curso
Resumen del Contenido
Una guía avanzada y completa para dominar la IA mediante lógica estructurada e instrucciones precisas. El curso abarca marcos estructurales (CO-STAR), el aprendizaje de pocos ejemplos, el razonamiento en cadena de pensamiento, restricciones de formato de salida (JSON/Marcdown) y la gestión del sistema de prompts para resolver problemas como alucinaciones de IA y resultados lógicos deficientes.
Domina la transición desde la interacción conversacional con IA hasta la ingeniería rigurosa de prompts, implementando marcos estructurales y cadenas de razonamiento lógico para garantizar resultados predecibles y de alta fidelidad.
Objetivos de Aprendizaje
- Arquitectar Marcos Estructurales: Descomponer e implementar el método CO-STAR para crear instrucciones de alta precisión que eliminen el desvío de IA y las alucinaciones.
- Implementar Razonamiento Avanzado: Utilizar el Razonamiento en Cadena de Pensamiento (CoT) y la descomposición de tareas para guiar a los modelos a través de deducciones lógicas complejas y multietapa.
- Imponer Restricciones Técnicas: Dominar el control preciso de salidas mediante esquemas de JSON/Marcdown y la promoción negativa para generar respuestas de IA parseables por programas.
- Automatizar Sistemas de Prompts: Desarrollar bibliotecas modulares de prompts y aprovechar técnicas de Meta-Prompting para tratar a la IA como un arquitecto de prompts autónomo y optimizable.