Redacción - El Semanal
La Revolución de Prompt Ops: Cómo Optimizar el Rendimiento y Reducir Costos en la Era de la Inteligencia Artificial
En la era de la inteligencia artificial (IA), los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, el aumento de la complejidad y la sofisticación de estos modelos también ha generado un incremento significativo en los costos computacionales y energéticos. Esto ha llevado a la aparición de una nueva disciplina: Prompt Ops.
El Desafío de los Costos Computacionales y la Eficiencia
Los proveedores de modelos de lenguaje continúan lanzando modelos más avanzados con ventanas de contexto más largas y capacidades de razonamiento mejoradas. Aunque esto permite a los modelos procesar y "pensar" más, también aumenta el consumo de energía y los costos. La combinación de la experimentación con indicaciones (prompting) y la necesidad de modelos más potentes puede hacer que los costos computacionales se disparen.
David Emerson, científico aplicado en el Instituto Vector, explica que el uso y el costo de la computación son dos conceptos relacionados pero distintos en el contexto de los LLM. El precio que pagan los usuarios se basa en la cantidad de tokens de entrada (lo que el usuario solicita) y la cantidad de tokens de salida (lo que el modelo entrega). Sin embargo, no se cobran acciones detrás de escena como meta-indicaciones, instrucciones de dirección o generación aumentada por recuperación (RAG).
La Importancia de la Optimización de Indicaciones
La optimización de indicaciones es crucial para reducir los costos y mejorar la eficiencia. Técnicas como la indicación de pocos disparos (proporcionar algunos ejemplos de lo que el usuario busca) pueden ayudar a producir resultados más rápidos. Además, la estructura de las indicaciones puede influir significativamente en la calidad de las respuestas. Los modelos de lenguaje pueden entender patrones y código, por lo que el uso de viñetas, listas itemizadas o indicadores en negrita puede ser beneficioso.
La Evolución hacia Prompt Ops
Prompt Ops es una disciplina emergente que se enfoca en la gestión del ciclo de vida de las indicaciones. Se trata de orquestar y refinar las indicaciones para asegurarse de que se obtengan los resultados deseados de manera eficiente. Crawford Del Prete, presidente de IDC, señala que Prompt Ops es como la publicación, donde se evoluciona el contenido para asegurarse de que se refine con el tiempo.
Errores Comunes en la Indicación y Cómo Evitarlos
Algunos de los errores más comunes en la indicación incluyen no ser lo suficientemente específico sobre el problema a resolver, no considerar la simplificación del problema y no aprovechar la estructura. Los usuarios pueden evitar estos errores siguiendo las mejores prácticas de ingeniería y utilizando herramientas diseñadas para apoyar el proceso de indicación.
Conclusión
La revolución de Prompt Ops está transformando la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial. Al optimizar las indicaciones y reducir los costos computacionales, las empresas pueden aprovechar al máximo el potencial de los modelos de lenguaje de gran escala. A medida que esta disciplina siga evolucionando, es fundamental estar al tanto de las mejores prácticas y nuevas formas de configurar y interactuar con los modelos.
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