IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Variables y placeholders Introducción En el campo del Prompt engineering, las variables y placeholders son herramientas esenciales para crear prompts dinámicos y parametrizados que adaptan su contenido según los datos proporcionados. Estas …
Delimitación estricta Introducción En el campo de la ingeniería de prompts, la delimitación estricta es crucial. Al definir claramente las instrucciones, contextos y datos de entrada, logramos que los modelos de procesamiento de lenguaje en…
Orden y peso semántico: Maximizando la eficacia de los prompts en arquitecturas LLM Introducción El orden y el peso semántico son fundamentales para el diseño efectivo de prompts en arquitecturas basadas en modelos de lenguaje de inteligenc…
Conflictos de instrucciones: Navegando hacia la coherencia en prompts Introducción En el campo del prompt engineering, las instrucciones son fundamentales para guiar a los modelos LLMs (Models de Generación de Texto) hacia resultados precis…
Datos de entrada: Un componente clave para la arquitectura interna de prompts Introducción En el ámbito del prompt engineering avanzado, los datos de entrada son uno de los componentes más cruciales. Los prompts se diseñan para generar text…
Contexto Introducción En la era de los modelos de lenguaje en aprendizaje profundo (LLMs), el diseño efectivo del contexto para los prompts es crucial. El contexto proporciona al modelo información relevante y ayuda a orientarlo hacia la ge…
Instrucción: La clave para un prompt eficaz Introducción En la era de los modelos de lenguaje de aprendizaje profundo (LLMs), el diseño de prompts efectivos es crucial. Aunque los LLMs son poderosos, su rendimiento depende en gran medida de…
Dependencia del contexto externo en prompt engineering Introducción La dependencia del contexto externo es un aspecto crucial a considerar al diseñar prompts para sistemas con LLMs (Sistemas de Modelos de Lenguaje Generativos, o Language Mo…