Con el auge de la inteligencia artificial generativa y su creciente aplicación en diversas industrias, el «prompt engineering» se ha convertido en una práctica fundamental para obtener respuestas precisas y valiosas de los modelos base. Este proceso implica la escritura de instrucciones detalladas para lograr los resultados deseados, lo que puede llevar meses, dado que requiere experimentar repetidamente y ajustar los prompts siguiendo las mejores prácticas para cada modelo en particular. Además, el éxito de estos prompts no está garantizado si se utilizan con modelos diferentes, lo que añade un nivel de complejidad y esfuerzo manual significativo.
En respuesta a estos desafíos, Amazon ha anunciado la disponibilidad de una nueva característica llamada Prompt Optimization en su plataforma Amazon Bedrock. Esta herramienta promete simplificar el proceso de optimización de prompts para varios casos de uso con una sencilla llamada a su API o mediante un clic en la consola de Amazon Bedrock. Esta innovación promete acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA generativa al reducir el tiempo y esfuerzo manual necesario para probar diferentes modelos.
Amazon Bedrock ahora soporta la optimización de prompts para modelos de diversas empresas como Anthropic, Meta, Mistral y Amazon, lo cual representa un avance considerable en el rendimiento de tareas de inteligencia artificial generativa. Amazon destaca la facilidad de uso de esta nueva función mediante un ejemplo de caso de uso que ilustra cómo optimizar un prompt para clasificar la próxima mejor acción en un escenario de transcripción de llamada o chat.
Los resultados iniciales de esta herramienta son prometedores, mostrando mejoras significativas en benchmarks de tareas comunes como la resumición de documentos, la continuación de diálogos basados en generación aumentada y llamadas a funciones. Según los resultados de rendimiento, las optimizaciones de prompts han logrado mejoras de hasta un 22% en algunos casos. Esto no sólo demuestra la eficacia de la herramienta, sino que también refleja su potencial para ser un recurso valioso en la implementación de aplicaciones más eficientes y efectivas.
La implementación de Prompt Optimization permite al usuario comparar lado a lado el prompt original y el optimizado, facilitando el despliegue eficiente de diferentes versiones de prompts adecuados para variados casos de uso. Este avance también incorpora un sistema de control de versiones que facilita el ajuste continuo y la prueba de nuevas configuraciones.
Amazon invita a sus usuarios a probar esta nueva funcionalidad en sus propios casos de uso y compartir sus experiencias, no solo para mejorar la herramienta, sino también para colaborar en el desarrollo continuo de aplicaciones de inteligencia artificial que puedan abordar desafíos complejos de manera más eficaz.
vía: AWS machine learning blog
