Segmentación de tareas para mejorar la coherencia y consistencia en generación de texto con LLMs

Introducción

La coherencia y consistencia son aspectos vitales cuando se genera texto a través de modelos de lenguaje grandes (LLMs). Sin embargo, estas características no surgen automáticamente. La segmentación de tareas permite dividir el proceso de generación en partes manejables, cada una con sus propias instrucciones claras y fuentes de información relevantes. Esto ayuda a mantener la coherencia a lo largo del texto generado.

Explicación principal

La segmentación de tareas implica dividir un problema complejo en subtareas más pequeñas y manejables, cada una con su propio prompt o instrucción específica. Este enfoque permite que el modelo genere texto coherente y consistente al seguir los pasos definidos.

Ejemplo: Generación de código

Supongamos que deseamos generar un archivo de Python para implementar una clase Calculator. Podemos segmentar la tarea en las siguientes subtareas:

1. Definir la estructura de la clase:

   class Calculator:
       def __init__(self):
           pass
       
       def add(self, a, b):
           pass

       def subtract(self, a, b):
           pass

       def multiply(self, a, b):
           pass

       def divide(self, a, b):
           pass

1. Implementar los métodos add y subtract:

   class Calculator:
       def __init__(self):
           pass
       
       def add(self, a, b):
           return a + b

       def subtract(self, a, b):
           return a - b

1. Implementar los métodos multiply y divide:

   class Calculator:
       def __init__(self):
           pass
       
       def add(self, a, b):
           return a + b

       def subtract(self, a, b):
           return a - b

       def multiply(self, a, b):
           return a * b

       def divide(self, a, b):
           if b != 0:
               return a / b
           else:
               raise ValueError("División por cero no permitida")

Errores típicos / trampas

1. Olvidar la coherencia entre subtareas:

Si los prompts para cada subtask son inconsistentes, el modelo puede generar texto que no se relaciona correctamente con lo anterior.

1. Incluir demasiado contexto en el prompt inicial:

Un prompt inicial con demasiado contexto puede llevar al modelo a crear textos redundantes o irrelevantes. Es mejor mantener el contexto relevante y específico para cada subtask.

1. No definir claramente los pasos a seguir:

Si las instrucciones para cada subtask son ambiguas, el modelo puede no generar texto conforme a lo esperado. Las instrucciones deben ser claras y detalladas.

Checklist accionable

1. Definir claramente la estructura de la tarea.
2. Mantener el contexto relevante en cada prompt.
3. Usar prompts concisos para evitar redundancia.
4. Especificar explícitamente los pasos a seguir en cada subtask.
5. Verificar la coherencia entre las salidas de cada subtask.

Cierre

La segmentación de tareas es una técnica efectiva para mejorar la coherencia y consistencia en la generación de texto con LLMs. Al dividir el proceso en partes manejables, podemos guiar al modelo para que genere textos más precisos y relevantes.

Siguientes pasos

• Aprender a definir prompts efectivos.
• Practicar la segmentación de tareas con diferentes tipos de contenido.
• Experimentar con el ajuste de parámetros de decodificación para optimizar la salida.