Prompt Constraints y restricciones de tareas

En el contexto de los Modelos de Lenguaje (ML) y la Ingeniería de Prompts, las restricciones de tareas, también conocidas como Task Constraints en inglés, son una técnica esencial para dirigir y enfocar la generación de texto hacia un objetivo específico.

Las restricciones de tareas permiten definir limitaciones específicas que deben cumplir las salidas generadas por el modelo. Estas restricciones pueden abordar diversos aspectos, como la estructura del texto, el formato, la longitud y la relevancia del contenido, entre otros. Al aplicar estas restricciones, los desarrolladores y usuarios pueden moldear la conducta del modelo, haciéndolo más útil y efectivo para la tarea específica que desean abordar.

Una de las ventajas clave de utilizar restricciones de tareas es que ayudan a mitigar la naturaleza incontrolada y potencialmente poco fiable de la generación de lenguaje en los modelos. Estos modelos pueden ser altamente creativos, pero esa misma creatividad puede llevar a salidas incoherentes o inapropiadas si no se canaliza adecuadamente. Las restricciones de tareas permiten establecer límites claros y definidos para asegurar que las respuestas se mantengan dentro de los límites requeridos y sean relevantes para el propósito específico.

Al definir limitaciones claras y precisas, los desarrolladores y usuarios pueden aprovechar todo el potencial de los modelos de lenguaje de manera segura y efectiva, asegurando que las respuestas generadas sean pertinentes y adecuadas para el propósito específico de la tarea o aplicación.

● Especificidad en la Generación de Respuestas: Las restricciones de tareas permiten que el modelo se enfoque en una tarea particular, lo que conduce a respuestas más específicas y adecuadas para el propósito deseado.

● Control de la Salida: Al definir una tarea específica, se tiene un mayor control sobre el tipo de respuesta generada, asegurando que esté alineada con los objetivos del usuario.

● Eficiencia y Ahorro de Tiempo: Al dirigir al modelo hacia una tarea en particular, se evita que el modelo realice un proceso de exploración extenso y se obtienen resultados más rápidos y eficientes.

1. Indicaciones directas en el Prompt: El enunciado puede incluir instrucciones explícitas sobre la tarea que se espera que el modelo realice.

    Traduce la siguiente frase al francés.
  

2. Ejemplos o Preguntas Guía: Proporcionar ejemplos o preguntas guía que sugieran la tarea a realizar.

Los ejemplos son oraciones o fragmentos de texto que representan muestras concretas de la tarea que se quiere realizar. Estos ejemplos son utilizados para mostrar al modelo cómo debe ser la entrada o la salida deseada para una tarea específica. Los ejemplos proporcionan ejemplos concretos de lo que se espera que el modelo haga, permitiéndole aprender a asociar ciertos patrones y características con las tareas específicas.

Ejemplo: Imaginemos que queremos entrenar un modelo de lenguaje para realizar la clasificación de sentimientos en oraciones. Podemos aplicar restricciones de tareas a través de ejemplos para cada clase de sentimiento que deseamos clasificar.

    Clasifica el siguiente texto como positivo, negativo o neutral:


    
"Ese libro es realmente inspirador y conmovedor".
  

En este caso, la pregunta guía proporciona un ejemplo claro de una oración con sentimiento positivo. Al utilizar ejemplos representativos para cada clase de sentimiento, el modelo podrá aprender a reconocer patrones y asociar diferentes oraciones con el sentimiento adecuado.

Las preguntas guía son instrucciones o directrices más generales que indican al modelo qué tarea específica debe realizar. Estas preguntas pueden ser usadas para guiar al modelo durante la generación de respuestas o para proporcionar una estructura y contexto para la tarea.

Ejemplo: Supongamos que queremos entrenar un modelo de lenguaje para generar recetas de cocina automáticamente. Queremos que el modelo pueda producir recetas bien estructuradas y coherentes.

    Completa la siguiente receta para hacer pan de plátano:


Ingredientes:
   


Plátanos maduros
Harina de trigo
Azúcar
Huevos


Pasos:


Pelar y aplastar los plátanos en un tazón.
Luego ¿Qué se debe agregar a los plátanos?
¿Qué se debe hacer con los huevos?
¿Cuál es el siguiente paso después de preparar la masa?"



  

La presencia de signos de interrogación es importante para que el modelo comprenda claramente que se trata de preguntas o instrucciones que requieren una respuesta específica o una acción a seguir.

Las preguntas guía proporcionan la estructura y los detalles necesarios para guiar al modelo durante la generación del texto y asegurar que se siga el formato adecuado.

3. Etiquetas o marcadores específicos: Utilizar etiquetas o marcadores específicos en el prompt para indicar la tarea que se debe llevar a cabo.

    ##tarea## Genera un poema sobre el tema del amor. ##fin_tarea##
  

►Claridad y Precisión: Es fundamental que las restricciones de tareas sean claras y precisas para asegurar que el modelo comprenda correctamente la tarea que debe realizar.

►Contexto y Complejidad de la Tarea: Considerar el contexto en el que se aplica la restricción y evaluar si la tarea especificada es adecuada y realizable para el modelo.

►Compatibilidad con el Modelo de Lenguaje: Asegurarse de que el modelo sea capaz de realizar la tarea solicitada de manera coherente con sus capacidades.

Las Restricciones de Tareas en la técnica de Prompt Constraints son esenciales para dirigir la generación de respuestas en modelos de lenguaje. Al definir una tarea específica, se obtienen respuestas más precisas y adecuadas para el propósito deseado. Además, estas restricciones permiten un mayor control sobre la salida del modelo y aseguran una mayor eficiencia en la generación de respuestas.

Sin embargo, es importante redactar las restricciones con claridad y considerar el contexto y complejidad de la tarea para obtener resultados óptimos. Con el uso adecuado de estas restricciones, se logran respuestas más relevantes y útiles para una amplia variedad de aplicaciones en diferentes campos.