Verificabilidad del resultado

Introducción

La verificabilidad es una característica crucial en el diseño de prompts para sistemas con LLMs (Modelos de Aprendizaje de Máquina basados en Lenguaje, o LLMs por sus siglas en inglés). Permitir que los resultados generados sean comprobables no solo mejora la confiabilidad del sistema, sino que también facilita el depurado y la optimización continua. En este artículo, exploraremos cómo controlar la verificabilidad del resultado a través de prompts robustos.

Explicación principal con ejemplos

La verificabilidad implica que los resultados generados por un LLM sean precisos, coherentes e incluso verificables mediante fuentes externas. Para lograr esto, es crucial diseñar prompts que guíen al modelo en la generación de respuestas precisas.

Ejemplo 1: Informe de Facturación

Supongamos que necesitas un LLM para generar informes de facturación. Un prompt no verificable podría ser:

Genera un informe de facturación para el mes de abril.

Sin embargo, un prompt más verificable sería:

Por favor, genera un informe detallado de facturación para el mes de abril, incluyendo las siguientes columnas: fecha, cliente, producto, cantidad, precio unitario y total. Utiliza los datos del sistema y proporciona una suma final.

Ejemplo 2: Resumen de Noticias

Si deseas un resumen de noticias, podrías definir el prompt como:

Resumme las siguientes noticias en dos parágrafos:
- [Noticia 1]
- [Noticia 2]
- [Noticia 3]

Incluye solo los puntos clave y asegúrate de que el resumen sea coherente con la información proporcionada.

En contraste, un prompt menos verificable sería:

Resumme las noticias.

Errores típicos / trampas

1. Omitir especificaciones: Ignorar detalles cruciales en el prompt que son necesarios para la verificación del resultado.
2. Exceso de contexto: Proporcionar demasiado contexto o detalles innecesarios, lo que puede confundir al modelo y generar resultados menos precisos.
3. Falta de verificabilidad externa: No incluir referencias o fuentes para verificar los datos generados.

Ejemplo práctico

Supón que estás solicitando un informe meteorológico:

• Prompt no verificable: "Genera un informe meteorológico para la ciudad X."
• Prompt verificable: "Por favor, genera un informe meteorológico detallado para la ciudad X. Incluye las temperaturas máximas y mínimas, precipitaciones y condiciones del viento. Proporciona fuentes confiables."

Checklist accionable

1. Especifica todos los detalles necesarios: Incluye columnas de datos, formatos, unidades de medida, etc.
2. Proporciona referencias externas: Si es aplicable, incluye enlaces o fuentes para verificar la veracidad del resultado.
3. Prioriza el orden y peso semántico: Garantiza que los prompts estén bien estructurados y claros.
4. Evita el exceso de contexto innecesario: Mantén el prompt lo más conciso posible sin perder información crucial.
5. Incluye instrucciones para verificación: Si es necesario, añade instrucciones específicas sobre cómo verificar los resultados.

Cierre: Siguientes pasos

La verificabilidad del resultado es un aspecto fundamental en el diseño de prompts para sistemas con LLMs. Al seguir las recomendaciones y utilizar el checklist proporcionado, puedes mejorar significativamente la precisión y confiabilidad de tus aplicaciones basadas en IA.

• Siguiente paso: Aplica estos principios al diseño de prompts en tus proyectos actuales.
• Aprende más: Explora otros aspectos del prompt engineering avanzado, como el control de razonamiento implícito vs. explícito y la robustez frente a fallos del modelo.
• Practica: Implementa diferentes tipos de prompts para ver cómo afectan la verificabilidad del resultado.

Siguiendo estos pasos, podrás mejorar notablemente la calidad y confiabilidad de los resultados generados por tus LLMs.