Con el rápido auge de la inteligencia artificial generativa (IA generativa), PromptLayer, una startup con sede en Nueva York, ha entrado rápidamente en el floreciente campo de la ingeniería de prompts. La ingeniería de prompts consiste en proporcionar instrucciones precisas a los chatbots de IA para obtener resultados útiles. Los fundadores de PromptLayer, Jared Zoneraich y Jonathan Pedoeem, inicialmente desarrollaron una herramienta para rastrear sus propios...

Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, muchas empresas están lanzando sus propios sistemas de "agentes de IA", capaces de interactuar de forma autónoma con el entorno y realizar tareas sin intervención humana. Microsoft y Anthropic, entre otras, ya han lanzado sus propios agentes de IA, mientras que el líder del sector, OpenAI, aún no ha publicado su versión, lo que suscita interrogantes. Según un informe de The Information, el retraso de OpenAI está relacionado con los ataques de "inyección de prompts".

Recientemente, el equipo de investigación de IA de Microsoft lanzó la herramienta de código abierto PromptWizard, un marco de IA basado en retroalimentación diseñado para optimizar eficientemente el diseño de prompts para modelos de lenguaje grandes (LLM). La calidad del prompt es crucial para la calidad de la salida del modelo; sin embargo, la creación de prompts de alta calidad suele requerir mucho tiempo y recursos humanos, especialmente en tareas complejas o de dominio específico. Los métodos tradicionales de optimización de prompts dependen en gran medida de la experiencia humana, un enfoque que no solo consume mucho tiempo, sino que también es difícil de escalar. Las técnicas de optimización existentes se dividen en...

Amazon está revolucionando el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial. Con el lanzamiento de la función de optimización automática de prompts para su servicio Bedrock AI, el gigante tecnológico promete una mejora significativa en el rendimiento de las tareas de IA con un coste mínimo para el usuario. Esta herramienta innovadora permite a los desarrolladores optimizar fácilmente los prompts para múltiples modelos de IA con una sola llamada a la API o con un simple clic en la consola de Amazon Bedrock. Actualmente, el sistema admite modelos como Claude3 de Anthropic, Llama3 de Meta y M...

Recientemente, un equipo de la Universidad de Cambridge y otras instituciones publicó un importante artículo que revela la verdadera naturaleza de los modelos de lenguaje grandes (LLM), analizando en profundidad el rendimiento real de los modelos de lenguaje grandes (LLM) actuales. Los resultados son sorprendentes: estos modelos de IA, en los que se depositan tantas esperanzas, no se desempeñan tan bien como se creía en muchas tareas básicas. Este estudio evaluó exhaustivamente varios modelos de vanguardia, incluyendo o1-preview. Los resultados muestran que existe una diferencia significativa entre la capacidad de comprensión de los modelos de IA y la de los humanos. Sorprendentemente, los modelos presentan dificultades en tareas que los humanos consideran sencillas.

OpenAI ha lanzado su nueva serie de modelos OpenAI o1, que muestran una capacidad de razonamiento significativamente mejorada en comparación con modelos anteriores. OpenAI o1: Mayor capacidad de razonamiento Se trata de una nueva serie de modelos de razonamiento diseñados para ayudar a resolver problemas complejos. Estos modelos han sido entrenados específicamente para dedicar más tiempo a pensar antes de responder, lo que les permite abordar problemas más desafiantes en áreas como ciencia, codificación y matemáticas. OpenAI o1 estará disponible inicialmente en Ch...

En el contexto del auge de la tecnología de IA, la ingeniería de prompts se ha convertido en una tecnología clave. Mediante prompts ingeniosamente diseñados, guía a la IA para que comprenda con mayor precisión las intenciones humanas y mejore la precisión de la respuesta de la IA. Sin embargo, este proceso presenta un umbral relativamente alto para los usuarios comunes. Para solucionar este problema, un equipo de científicos de la Universidad de Pekín y Baichuan Intelligence ha desarrollado conjuntamente PAS (Prompt Augmentation System), un sistema inteligente de mejora de prompts basado en modelos de lenguaje a gran escala. PAS se destaca por su utilización de datos, compatibilidad y flexibilidad.

El desarrollador Evan Zhou ha explotado con éxito el nuevo sistema de IA de Apple, Apple Intelligence, en macOS 15.1 Beta 1, utilizando un ataque llamado 'inyección de prompts'. Esto le permitió eludir las instrucciones y obtener respuestas arbitrarias. Si bien el objetivo inicial era modificar la calidad del texto, Zhou, inspirándose en un prompt compartido por un usuario de Reddit, construyó un ataque que sobrescribió el prompt del sistema, haciendo que la IA ignorara las instrucciones originales y respondiera con un nuevo texto. Este descubrimiento ha generado una gran preocupación, aunque Apple Intelligen...

El artículo señala que los modelos lingüísticos grandes (LLM) muestran una excelente capacidad en tareas de procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, los mecanismos de los modelos que rechazan las solicitudes dañinas, basados en el ajuste fino supervisado, el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana y el entrenamiento adversarial, muestran vulnerabilidad. Los investigadores descubrieron que al convertir las solicitudes dañinas al pasado, los modelos clave pueden 'eludir' el entrenamiento de rechazo, aumentando significativamente su tasa de éxito. En el caso de GPT-4o, la tasa aumentó del 1% al 88%. Esto demuestra que, aunque las estrategias de respuesta tienen limitaciones, se manifiestan en diferentes idiomas y codificaciones de entrada específicas.

Anthropic anuncia nuevas funciones diseñadas para simplificar el proceso de creación de aplicaciones de IA para desarrolladores utilizando su modelo de lenguaje Claude. La clave está en la optimización de la ingeniería de prompts: se introduce un generador de prompts para crear prompts detallados, la posibilidad de subir conjuntos de pruebas para evaluar el rendimiento de los prompts en escenarios reales, y una función de comparación de prompts para ayudar a los desarrolladores a optimizar los resultados. Estas herramientas buscan mejorar la eficiencia en el desarrollo de aplicaciones de IA, reduciendo la barrera de entrada, especialmente para aquellos que no son ingenieros de prompts profesionales. Esta iniciativa podría impulsar la adopción de la IA y conducir a un desarrollo de aplicaciones más eficiente y automatizado.

Dubái se está convirtiendo rápidamente en un centro neurálgico mundial para la inteligencia artificial. Para consolidar aún más esta posición de liderazgo, la moderna metrópolis de la costa del Golfo ha lanzado ambiciosamente el plan de formación 'Un millón de ingenieros de prompts', con el objetivo de capacitar a un millón de personas en ingeniería de prompts de inteligencia artificial en los próximos tres años. Este es el primer programa de formación en ingeniería de prompts a tan gran escala en el mundo.

La lectura, la escritura y el habla serán las habilidades más importantes en el futuro. La ingeniería de prompts no difiere de la comunicación humana, según empleados de OpenAI. La clave de los sistemas de IA conversacionales radica en las habilidades de comunicación efectivas, no solo en la ingeniería de prompts. La importancia de las habilidades clave del futuro se hará evidente en 2024, incluso para los ingenieros de prompts altamente remunerados. Enfatizar lo que nos hace humanos puede ser la clave para evitar ser reemplazados por la IA.

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A medida que la capacidad de los grandes modelos aumenta, los prompts simples pueden generarse automáticamente, lo que reduce el umbral de diseño. Los ingenieros de prompts necesitarán manejar escenarios más complejos, requiriendo una comprensión profunda de los modelos y los escenarios para diseñar buenos prompts. El desarrollo de la interacción multimodal planteará nuevas necesidades de prompts, manejando combinaciones de prompts de imagen, audio, etc. Los ingenieros de prompts profesionales manejarán tareas de mayor dificultad, y la brecha se ampliará aún más. Los prompts de alta calidad seguirán siendo importantes, y el papel de los ingenieros de prompts en la interacción hombre-máquina seguirá existiendo.

Google DeepMind presenta el marco OPRO, que utiliza modelos de lenguaje extenso (LLM) para la optimización, utilizando descripciones en lenguaje natural para las soluciones. "Respiración profunda" se convierte en el mejor prompt, mejorando el rendimiento del modelo y haciendo que los investigadores reflexionen sobre cómo los modelos grandes responden a la retroalimentación positiva. OPRO también muestra potencial en problemas matemáticos, optimizando la regresión lineal, entre otros, ofreciendo una nueva perspectiva para la optimización de problemas descritos en lenguaje natural. La investigación valida la eficacia de la optimización de prompts en diferentes tareas, logrando mejoras significativas y mostrando un amplio potencial de aplicación.

Utilizar prompts especiales para que la IA devuelva sus prompts originales. Usar repetidamente diferentes prompts inversos para guiar a la IA a devolver el prompt original. La ingeniería inversa puede obtener información clave del prompt, pero no necesariamente completa.

Traducción detallada del documento de diseño de indicaciones de Claude. Incluye qué son las indicaciones, los pasos del diseño de indicaciones, la optimización de indicaciones, etc. Se proporcionan muchos ejemplos de diseño de indicaciones.

Este artículo describe cómo usar las instrucciones de ChatGPT para ayudar a aprender, comprender y memorizar rápidamente un campo o tema. El autor comparte 11 instrucciones, incluyendo el uso de mapas mentales para organizar y recordar información, la aplicación de la técnica de Feynman para una comprensión profunda, el uso de preguntas detalladas para mejorar la memoria, el uso de la repetición espaciada para la consolidación de la memoria a largo plazo, la creación de analogías y metáforas para simplificar conceptos complejos, el uso de la codificación dual para mejorar el aprendizaje, el uso de la narración para relacionar conceptos abstractos, la creación de conexiones temáticas para mejorar la memoria, la combinación del aprendizaje cruzado y temas específicos, y el uso de...