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Ingeniería de Prompts: La Interfaz Principal para la IA Generativa
AI011Lesson 2
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Fundamentos de la Ingeniería de Prompts

Ingeniería de Prompts (IP) es el proceso de diseñar y optimizar entradas de texto para guiar a los Modelos de Lenguaje Grandes (MLG) hacia resultados de alta calidad y coherentes.

1. Definición de la Interfaz

¿Qué: Sirve como la interfaz principal de "programación" para la inteligencia artificial generativa.
¿Por qué: Transforma la interacción desde una predicción textual cruda e impredecible hasta la ejecución intencional y estructurada de instrucciones.

2. Fundamentos de los Modelos

  • MLGs Base: Entrenados simplemente para predecir el siguiente token basándose en relaciones estadísticas en grandes conjuntos de datos, maximizando la probabilidad $P(w_t | w_1, w_2, ..., w_{t-1})$.
  • MLGs Ajustados por Instrucciones: Afinados mediante Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF) para seguir explícitamente direcciones específicas y actuar como asistentes útiles.

3. Anatomía de un Prompt Exitoso

¿Cómo: Un prompt sólido generalmente contiene:

  • Instrucción: La acción específica requerida.
  • Contenido Primario: Los datos objetivo a procesar.
  • Contenido Secundario: Parámetros, formato o restricciones (para abordar la estocasticidad y las alucinaciones).
La Realidad de la Tokenización
Los modelos no leen palabras; procesan tokens—unidades más pequeñas de secuencias de texto utilizadas para calcular probabilidades estadísticas.
prompt_structure.py
TERMINALbash — 80x24
> Ready. Click "Run" to execute.
>
Question 1
What is the primary difference between a Base LLM and an Instruction-Tuned LLM?
Base LLMs only process code, while Instruction-Tuned LLMs process natural language.
Instruction-Tuned models are refined through human feedback to follow specific directions, whereas Base LLMs focus on statistical token prediction.
Base LLMs use tokens, but Instruction-Tuned LLMs read whole words at a time.
There is no difference; they are two terms for the exact same architecture.
Question 2
Why is the use of delimiters (like triple backticks or hashes) considered a best practice in prompt engineering?
They reduce the token count, making the API call cheaper.
They force the model to output in JSON format.
To separate instructions from the content the model needs to process, preventing 'separation of concerns' issues.
They increase the model's temperature setting automatically.
Challenge: Tutor AI Constraints
Refining prompts for educational safety.
You are building a tutor-style AI for a startup. The model is currently giving away answers too quickly and sometimes making up facts when it doesn't know the answer.
AI Tutor Interface
Task 1
Implement "Chain-of-thought" prompting in the system message to prevent the AI from giving away answers immediately.
Solution:
Instruct the model to: "Work through the problem step-by-step before providing the final answer. Do not reveal the final answer until the student has attempted the steps."
Task 2
Apply an "out" to prevent fabrications (hallucinations) when the AI doesn't know the answer.
Solution:
Add the explicit instruction: "If you do not know the answer based on the provided text or standard curriculum, state clearly that you do not know."