Estimados lectores de promptengineering.com.mx
Hola soy Miguel Ortiz – y hoy quiero compartir con ustedes un recurso sumamente útil y práctico: nuestro diccionario básico de prompt engineering. Este diccionario está diseñado especialmente para aquellos que se están iniciando en el fascinante mundo de la inteligencia artificial y buscan familiarizarse con los términos y conceptos clave en esta área. A través de este post, les brindaremos definiciones claras y concisas de los términos más comunes en el ámbito del promt engineering, facilitando así su comprensión y aprendizaje.
La creación de instrucciones efectivas y claras es fundamental para sacar el máximo provecho de las herramientas de inteligencia artificial, como Chat GPT y otras plataformas de procesamiento de lenguaje natural. El dominio de la terminología y la comprensión de los conceptos esenciales en promt engineering no solo les permitirá mejorar la calidad de sus instrucciones, sino también ampliar sus habilidades y conocimientos en el campo de la IA.
A continuación, encontrarán una lista de términos y conceptos clave en prompt engineering, acompañados de sus respectivas definiciones y ejemplos prácticos. Este diccionario básico será una herramienta valiosa para mejorar su comunicación con las inteligencias artificiales y aumentar su eficiencia en el uso de los créditos en IA.
Los invitamos a leer con atención y a tomar nota de aquellos términos que les resulten más relevantes para sus necesidades y proyectos. No olviden que este diccionario es solo el punto de partida en su camino hacia el dominio del promt engineering, y que promptengineer.com.mx está aquí para acompañarlos y apoyarlos en cada paso de su aprendizaje.
¡Adelante! Sumérjanse en este diccionario básico de promt engineering y comiencen a descubrir los secretos de la comunicación efectiva con las inteligencias artificiales.
Glosario de Prompt Engineer
- Tokenización: Proceso de convertir un texto en una secuencia de tokens, es decir, unidades más pequeñas como palabras o caracteres.
- Embedding: Representación vectorial de un token en un espacio de características de alta dimensionalidad que permite su procesamiento por la red neuronal.
- Vocabulario: Conjunto de todos los tokens que se utilizarán en el modelo de IA.
- Modelo de lenguaje: Modelo que permite predecir la probabilidad de una secuencia de palabras en un idioma determinado.
- Clasificación de texto: Tarea de asignar una etiqueta o categoría a un texto dado.
- Red neuronal recurrente (RNN): Tipo de red neuronal que procesa secuencias de datos, como texto, mediante el uso de una memoria interna.
- Red neuronal convolucional (CNN): Tipo de red neuronal que se utiliza para tareas de procesamiento de imágenes y también para procesamiento de texto.
- Token de inicio (start token): Token especial que indica el comienzo de una secuencia.
- Token de fin (end token): Token especial que indica el final de una secuencia.
- Muestreo de texto: Técnica utilizada para generar texto de manera automática mediante la selección aleatoria de tokens basados en su probabilidad.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Modelo de lenguaje de IA pre-entrenado utilizado para tareas de procesamiento de texto como clasificación, etiquetado y respuesta a preguntas.
- Transformer: Arquitectura de red neuronal utilizada en el modelo BERT que permite el procesamiento eficiente de secuencias largas de texto.
- Tokenización de subpalabras (subword tokenization): Método de tokenización que divide las palabras en subpalabras para manejar de manera más eficiente las palabras raras y desconocidas.
- Aprendizaje supervisado: Técnica de entrenamiento de modelos de IA en la que se proporcionan ejemplos etiquetados para que el modelo pueda aprender a predecir las etiquetas correctas.
- Aprendizaje no supervisado: Técnica de entrenamiento de modelos de IA en la que el modelo debe encontrar patrones y estructuras en los datos sin etiquetas previas.
- IA (Inteligencia Artificial): Tecnología que permite a las máquinas aprender, razonar y ejecutar tareas de manera similar a como lo haría un ser humano.
- NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural): Rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo a las máquinas comprender, interpretar y generar texto en lenguaje natural.
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): Modelo de IA desarrollado por OpenAI que utiliza la arquitectura Transformer para procesar y generar texto en lenguaje natural. GPT es ampliamente utilizado en aplicaciones de chatbot, redacción automática y análisis de texto.
- Créditos: Unidad de medida utilizada para cuantificar la cantidad de recursos de IA consumidos durante una interacción con un sistema de inteligencia artificial. Un crédito generalmente equivale a un token o instrucción en el sistema.
- Token: Unidad mínima de información en un texto que puede ser procesada por un sistema de IA. Un token puede ser una palabra, un número o un signo de puntuación.
- Prompt (Instrucción): Instrucción o solicitud específica proporcionada a un sistema de IA para realizar una tarea o generar una respuesta en lenguaje natural.
- Contexto: Información relevante sobre el tema o situación en la que se encuentra una instrucción de IA, que ayuda al sistema a comprender y procesar la solicitud de manera adecuada.
- Desambiguación: Proceso de aclarar el significado de palabras o frases ambiguas en un texto, para que un sistema de IA pueda interpretar y procesar la información correctamente.
- Retroalimentación: Comentarios o información proporcionada a un sistema de IA para mejorar su desempeño y ajustar su comportamiento en futuras interacciones.
- Iteración: Proceso de realizar ajustes y mejoras en un sistema de IA a lo largo del tiempo, basándose en la experiencia y la retroalimentación obtenida.