En la actualidad, las indicaciones son el modo principal de interacción con los grandes modelos lingüísticos (LLM). Las indicaciones deben ajustarse a las necesidades del usuario, brindando el contexto y la orientación adecuados al LLM para maximizar las posibilidades de obtener la respuesta «correcta».
Ha llevado al surgimiento de la ingeniería rápida. [1] como una disciplina profesional, donde los ingenieros de indicaciones realizan sistemáticamente ensayos, registrando sus hallazgos, para llegar a la indicación «correcta» que genere la «mejor» respuesta. La lista de indicaciones exitosas se organiza luego en forma de biblioteca, de modo que se puedan reutilizar de manera eficiente, lo que se conoce como tienda rápida.
Lamentablemente, conservar y mantener un almacén de avisos de alta calidad sigue siendo una tarea difícil. desafianteEl objetivo general de un almacén de indicaciones es poder recuperar la indicación óptima para una tarea determinada, sin tener que repetir todo el proceso de experimentación. Sin embargo, esta recuperación es más fácil de decir que de hacer, principalmente debido a la superposición Naturaleza de las indicaciones.
Planteamiento del problema
Intentemos comprender el problema de las indicaciones superpuestas con la ayuda de un par de indicaciones del campo de la redacción de contenidos (una de las áreas con mayor adopción de Gen AI en la actualidad):
