Ingeniería de prompts para LLMs

Prefacio

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Desde que OpenAI introdujo GPT-2 a principios de 2019, los grandes modelos de lenguaje (LLMs) han cambiado rápidamente nuestro mundo. En 2019, si tú, como programador, tenías una pregunta técnica, buscabas una respuesta en Internet. La mayoría de las veces, no habría respuesta, dejándote sólo la opción de publicar en algún foro de preguntas y respuestas (Q&A) con la esperanza, posiblemente vana, de que alguien pudiera responderte. Pero hoy, en lugar de interrumpir tu flujo, basta con que pidas a un asistente LLM un comentario directo sobre el código en el que estás trabajando. Es más, incluso puedes participar en una sesión de emparejamiento en la que el asistente escriba el código según tus especificaciones. Esto es sólo en el campo de la ingeniería de software, y se están empezando a sentir cambios tectónicos similares en casi cualquier campo que puedas nombrar.

La razón de que se esté produciendo esta revolución es que el LLM es realmente una tecnología revolucionaria que permite conseguir en software lo que antes sólo podía hacerse mediante la interacción humana. Los LLMs pueden generar contenidos, responder preguntas, extraer datos tabulares de textos en lenguaje natural, resumir textos, clasificar documentos, traducir y (en principio) hacer casi cualquier cosa que puedas hacer con un texto, salvo que los LLMs lo harán muchos órdenes de magnitud más ...