Dominando la Atención: Creación de Prompts Efectivos para LLMs
Este artículo profundiza en el mecanismo de atención de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y cómo aprovecharlo mediante prompts cuidadosamente elaborados. Explica que los LLMs no leen secuencialmente como los humanos, sino que ponderan las relaciones entre todos los tokens simultáneamente. Por lo tanto, la estructura del prompt es más impactante que la elección de palabras. El artículo contrasta prompts estructurados y no estructurados, ilustrando cómo un enfoque paso a paso guía el razonamiento del modelo. Simplifica el mecanismo de atención: calculando la influencia de cada palabra en las demás para generar la salida. Se ofrecen heurísticas para prompts efectivos: priorizando información clave, utilizando formato estructurado, empleando personajes y evitando la vaguedad. El artículo concluye enfatizando los beneficios económicos de los prompts eficientes: ahorro de tiempo de los ingenieros, mejora de la eficiencia y reducción de costos.
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