Ingeniería de prompts para LLMs

Capítulo 1. Introducción a la ingeniería de prompts

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

ChatGPT se lanzó a finales de noviembre de 2022. En enero del año siguiente, la aplicación había acumulado unos 100 millones de usuarios mensuales, lo que convirtió a ChatGPT en la aplicación de consumo de más rápido crecimiento de la historia. (En comparación, TikTok tardó 9 meses en alcanzar los 100 millones de usuarios, e Instagram tardó 2,5 años). Y como seguramente podrás atestiguar, estimado lector, ¡esta aclamación pública es bien merecida! Los LLMs -como el que respalda a ChatGPT- están revolucionando nuestra forma de trabajar. En lugar de correr a Google para encontrar respuestas mediante una búsqueda web tradicional, puedes preguntar fácilmente a un LLM sobre un tema. En lugar de leer Stack Overflow o rebuscar en las entradas de un blog para responder a preguntas técnicas, puedes pedir a un LLM que te escriba un tutorial personalizado sobre el espacio exacto de tu problema y luego seguirlo con un conjunto de preguntas y respuestas (un Q&A) sobre el tema. En lugar de seguir los pasos tradicionales para construir una biblioteca de programación, puedes impulsar tu progreso emparejándote con un asistente basado en el LLM para construir el andamiaje y autocompletar tu código mientras lo escribes.

Y a ti, futuro lector, ¿utilizarás los LLMs de formas que nosotros, tus humildes autores del año 2024, no podemos ...