Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Cadena de Pensamiento
Técnica de prompting que incentiva al modelo a explicitar su razonamiento paso a paso antes de proporcionar la respuesta final. Este enfoque mejora la precisión de las respuestas en tareas complejas que requieren un razonamiento lógico secuencial.
Muestreo Top-p
Método de muestreo nuclear que limita la selección de tokens a los más probables acumulando una probabilidad total p. Esta técnica equilibra entre coherencia y creatividad evitando elecciones de palabras muy improbables mientras mantiene cierta diversidad.
Encadenamiento de Prompts
Técnica que consiste en utilizar la salida de un prompt como entrada para el siguiente prompt, creando así una secuencia lógica de interacciones. Este enfoque permite descomponer tareas complejas en pasos más simples y manejables para el modelo.
Seguimiento de Instrucciones
Capacidad de un modelo de lenguaje para comprender y ejecutar precisamente instrucciones complejas dadas en lenguaje natural. Esta competencia es fundamental para la interacción efectiva entre humanos y sistemas de IA en aplicaciones prácticas.
Prompting de Rol
Técnica que consiste en asignar un rol o una persona específica al modelo para orientar su estilo de respuesta y su perspectiva. Este enfoque permite obtener respuestas más coherentes con el contexto o el dominio de expertise deseado.
Prompt del Sistema
Instrucción inicial que define el comportamiento, las restricciones y las directrices generales del modelo para toda la conversación. Este prompt establece el marco de referencia en el que el modelo operará durante las interacciones posteriores.
Inyección de Prompt
Vulnerabilidad donde usuarios malintencionados manipulan los prompts para eludir las restricciones o modificar el comportamiento esperado del modelo. Esta técnica representa un desafío mayor de seguridad en las aplicaciones basadas en modelos de lenguaje.
Aprendizaje en Contexto
Capacidad de un modelo de aprender y adaptarse a nuevas tareas directamente a partir de los ejemplos proporcionados en el prompt, sin modificación de sus pesos. Esta propiedad permite una flexibilidad notable en el uso de modelos de lenguaje.
Descomposición de Prompt
Técnica que consiste en dividir una consulta compleja en sub-prompts más simples y manejables para el modelo. Este enfoque mejora la precisión y fiabilidad de las respuestas en tareas multifacéticas.
Plantillas de Prompt
Estructuras predefinidas de prompts con espacios reservados variables, que permiten una generación consistente y eficiente de instrucciones similares. Estas plantillas estandarizan las interacciones y facilitan la automatización de tareas repetitivas.
Validación de Prompt
Proceso de verificación de la calidad, coherencia y eficacia de un prompt antes de su implementación o uso a gran escala. Esta etapa crucial garantiza un rendimiento fiable y predecible del modelo.
Optimización de Prompt
Conjunto de técnicas destinadas a mejorar sistemáticamente la eficacia de los prompts para maximizar la calidad de las respuestas del modelo. Esta optimización puede incluir ajustes de formulación, estructura y parámetros.
Versionado de Prompt
Práctica de seguimiento y gestión de las diferentes versiones de un prompt para mantener un historial de modificaciones y facilitar las comparaciones de rendimiento. Este enfoque es esencial para la mejora continua de los sistemas basados en IA.
Gestión de Límite de Tokens
Estrategia de gestión de las restricciones de tokens para optimizar el uso de la ventana de contexto del modelo. Esta técnica incluye el resumen automático, la compresión de información y la selección pertinente de datos a incluir.