IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Comparación A/B: Mejorando la Calidad de los Prompts con Pruebas Sistemáticas Introducción La comparación A/B es una técnica crucial para mejorar la calidad y eficacia de los prompts en sistemas que utilizan modelos de lenguaje en tiempo re…
Casos de prueba Introducción La evaluación a través de casos de prueba es una parte crucial en el proceso de desarrollo y mantenimiento de sistemas que utilizan modelos de lenguaje (LLMs). En el contexto del prompt engineering avanzado, los…
Utilidad: Métrica clave para evaluar prompts en sistemas LLMs Introducción En el mundo de la ingeniería de prompts, una métrica tan crucial como la utilidad puede ser difícil de medir directamente. Sin embargo, es fundamental para asegurar …
Consistencia: La clave para una evaluación efectiva de prompts Introducción La consistencia es un elemento crucial a tener en cuenta al evaluar los prompts generados por sistemas LLMs (Modelos de Lenguaje de Inteligencia Artificial). Es fun…
Exactitud: Una métrica crucial para evaluar prompts en sistemas LLM Introducción La exactitud es una métrica fundamental en la evaluación de prompts para sistemas basados en modelos de lenguaje (LLMs). Los LLMs, como los famosos GPT y BERT,…
Reglas de salida: Estrategias defensivas para prompt engineering avanzado Introducción En el campo del Prompt Engineering Avanzado, las reglas de salida son fundamentales para garantizar la seguridad y fiabilidad de los prompts. Las reglas …
Sanitización de entradas: Protegiendo a los sistemas ante datos inseguros Introducción En la era de la inteligencia artificial y las cadenas de bloques (LLMs), es crucial proteger nuestros sistemas contra ataques maliciosos. La sanitización…
Separación de canales Introducción La separación de canales es una estrategia defensiva crítica en el prompt engineering avanzado. Se refiere a la práctica de aislar las diferentes fases y partes del proceso de interacción con un modelo LLM…