El 15 de abril, OpenAI publicó una guía de ingeniería de prompts para GPT-4.1, ofreciendo a los desarrolladores consejos integrales y mejores prácticas para construir y optimizar aplicaciones de IA de manera más eficiente. Esta guía detalla las características de GPT-4.1 y proporciona una serie de técnicas, desde principios básicos hasta estrategias avanzadas, con el objetivo de ayudar a los desarrolladores a aprovechar al máximo el poder de GPT-4.1.
GPT-4.1 es el modelo de lenguaje más reciente de OpenAI, con mejoras significativas en capacidades de programación, seguimiento de instrucciones y procesamiento de contextos largos en comparación con modelos anteriores. Este modelo sigue las instrucciones de manera más estricta y literal, lo que significa que es especialmente sensible a prompts claros y concisos. Los desarrolladores necesitan ajustar sus métodos de prompt para adaptarse a las características de GPT-4.1. Para ello, OpenAI proporciona una serie de mejores prácticas de ingeniería de prompts, incluyendo principios de prompts básicos, ejemplos de estrategias de prompts y consejos de aplicación.
Los principios básicos de prompts enfatizan la importancia de instrucciones claras, proporcionar estructura, evitar ambigüedades, establecer roles y dar instrucciones paso a paso. Estos principios ayudan a los desarrolladores a construir prompts claros y efectivos, guiando al modelo para generar resultados de alta calidad. Por ejemplo, las instrucciones claras requieren que los desarrolladores expresen con claridad los objetivos de la tarea, evitando descripciones vagas; proporcionar estructura sugiere el uso de ejemplos, plantillas, etc., para establecer el formato de salida esperado, ayudando al modelo a comprender mejor los requisitos de la tarea.
En cuanto a ejemplos de estrategias de prompts, OpenAI ofrece varias técnicas avanzadas, como ejemplos de pocos disparos (Few-shot), prompts de cadena de pensamiento (Chain-of-Thought), prompts iterativos (Refine prompts), monólogo interno (Internal monologue) y crítica y revisión (Critique and revise). Estas estrategias pueden ayudar a los desarrolladores a guiar al modelo hacia un pensamiento más profundo y una salida más precisa en tareas complejas. Por ejemplo, los ejemplos de pocos disparos guían al modelo a aprender la estructura de la tarea proporcionando varios ejemplos de entrada/salida; mientras que los prompts de cadena de pensamiento guían al modelo a razonar secuencialmente, siendo especialmente útiles para resolver problemas complejos.
La sección de consejos de aplicación ofrece sugerencias prácticas, como el uso de frases específicas para inducir un mejor razonamiento, la inclusión de descripciones y ejemplos de formato claros al restringir la salida del modelo a un formato específico, y la enumeración clara de los requisitos de cada etapa para tareas de varios pasos. Estas técnicas ayudan a los desarrolladores a utilizar GPT-4.1 de manera más flexible en aplicaciones reales, mejorando el rendimiento del modelo.
