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Cuando la ingeniería rápida surgió por primera vez como un flujo de trabajo convencional para los profesionales de datos y aprendizaje automático, pareció generar dos puntos de vista comunes (y algo opuestos).
A raíz de la llamativa llegada de ChatGPT, algunos comentaristas lo declararon una tarea esencial que pronto se haría cargo de equipos completos de productos y ML; Pronto siguieron ofertas de trabajo de seis cifras para ingenieros rápidos. Al mismo tiempo, los escépticos argumentaron que no era mucho más que un enfoque intermediario para llenar los vacíos en las habilidades actuales de los LLM y que, a medida que mejore el desempeño de los modelos, se disiparía la necesidad de conocimiento motivador especializado.
Casi dos años después, ambos bandos parecen haber planteado argumentos válidos. La ingeniería rápida todavía está muy presente entre nosotros; continúa evolucionando como práctica, con un número creciente de herramientas y técnicas que respaldan las interacciones de los profesionales con modelos poderosos. Sin embargo, también está claro que a medida que el ecosistema madure, las indicaciones de optimización podrían convertirse no tanto en una habilidad especializada como en un modo de pensar y resolver problemas integrado en un amplio espectro de actividades profesionales.
Para ayudarlo a evaluar el estado actual de la ingeniería rápida, ponerse al día con los últimos enfoques y mirar hacia el futuro del campo, hemos recopilado algunos de nuestros artículos recientes más sólidos sobre el tema. ¡Disfruta tu lectura!
- Introducción a la adaptación del dominio: motivación, opciones, compensaciones
Para cualquiera que esté dando sus primeros pasos trabajando de manera práctica con LLM, la serie de tres partes de es un excelente lugar para comenzar a explorar los diferentes enfoques para hacer que estos modelos masivos, difíciles de manejar y ocasionalmente impredecibles produzcan resultados confiables. La primera parte, en particular, hace un gran trabajo al presentar la ingeniería rápida: por qué es necesaria, cómo funciona y qué compensaciones nos obliga a considerar. - Obtuve una certificación en IA. Esto es lo que me enseñó sobre la ingeniería rápida.
“La ingeniería rápida es un concepto simple. Es solo una forma de pedirle al LLM que complete una tarea proporcionándole instrucciones “. Escribir desde la perspectiva de un desarrollador de software experimentado que quiere mantenerse actualizado con las últimas tendencias de la industria, nos guía a través de la experiencia de diversificarnos en las formas a veces contraintuitivas en las que interactúan los humanos y los modelos. - Automatización de la ingeniería rápida con DSPy y Haystack
Muchos profesionales de ML que ya han probado las indicaciones se dan cuenta rápidamente de que existe una lote Hay mucho margen para la racionalización y optimización en lo que respecta al diseño y la ejecución rápidos. Recientemente compartimos un tutorial claro, paso a paso, centrado en el marco DSPy de código abierto, para cualquiera que desee automatizar partes importantes de este flujo de trabajo.
- Comprensión de las técnicas para resolver los desafíos de GenAI
Tendemos a centrarnos en los aspectos esenciales de la implementación de la ingeniería rápida, pero al igual que otras técnicas de optimización de LLM, también plantea todo un conjunto de preguntas para las partes interesadas del producto y del negocio. El nuevo artículo de es una descripción general útil que hace un gran trabajo al ofrecer “orientación sobre cuándo considerar diferentes enfoques y cómo combinarlos para obtener los mejores resultados”. - Optimice sus indicaciones para disminuir los costos y la latencia de LLM
Una vez que haya establecido un sistema de ingeniería de indicaciones funcional, puede comenzar a concentrarse en formas de hacerlo más eficiente y que utilice mejor los recursos. Para obtener consejos prácticos sobre cómo avanzar en esa dirección, no se pierda los cinco consejos de para optimizar el uso de tokens en sus indicaciones (pero sin sacrificar la precisión). - De la ingeniería rápida a la ingeniería de agentes
Para una reflexión incisiva sobre hacia dónde podría dirigirse este campo en el futuro cercano, esperamos que consulte el análisis de alto nivel de: “parece necesario comenzar la transición de la ingeniería inmediata a algo más amplio, también conocido como ingeniería de agentes, y establecer las condiciones apropiadas”. marcos, metodologías y modelos mentales para diseñarlos de manera efectiva”.