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Tomé el curso de ingeniería rápida de 9 horas de Google: aquí está todo lo que aprendí en 5 minutos | Noticias tecnológicas
Estamos rodeados, si no inundados, por tecnologías de inteligencia artificial. Desde que ChatGPT trajo IA a la corriente principal, hemos visto innumerables herramientas generativas de IA tomando forma. Algunos nos ayudaron a amplificar nuestra creatividad con la generación de imágenes que alguna vez se limitaron a nuestra imaginación, algunos disiparon nuestras dudas sobre casi cualquier cosa bajo el sol y, lo más importante, se convirtió en la herramienta final en el arsenal de profesionales de todo el mundo. Una cosa que ha sido común para todas las herramientas de IA generativas es la forma en que nos comunicamos con ellas. Por supuesto, por mucho que el lenguaje sea importante para los humanos, es importante que los modelos de IA tomen significado e intención de nuestras palabras.
La solicitud es simplemente la forma en que nos comunicamos con un modelo de IA, o cómo le pedimos a estos sistemas que generen las salidas deseadas. Yo también me he sentido abrumado al principio, pero desde entonces, ha sido un viaje de aprendizaje. Durante el fin de semana, decidí tomar el curso Essentials de Google, un programa de nueve horas de duración para ayudar a comprender las formas más efectivas de comunicarse con las herramientas de IA.
Me senté en el curso y lo he reducido a una lectura rápida con ideas, marcos y algunos consejos prácticos.
Estructura del curso
Los elementos esenciales de la solicitud de Google se dividen en cuatro módulos: comience a escribir indicaciones como un profesional; Indicaciones de diseño para tareas de trabajo diarias; Utilice AI para análisis y presentaciones de datos; y use IA como socio creativo o experto. Cada uno de estos módulos se basa en el anterior. Comienzan con los conceptos básicos y terminan con técnicas avanzadas de solicitación que lo guían para crear agentes inteligentes de IA.
Provocando como un profesional
Lo más destacado del programa de Google es este marco simple pero poderoso, Tarea, contexto, referencias, evaluar y Iterar. Este método es asegurarse de que todas sus indicaciones sean detalladas, efectivas y más fáciles de seguir para los modelos de IA. Uno puede comenzar simplemente definiendo lo que quieren exactamente la IA, que es la tarea. Más tarde, proporcione el contexto que podría incluir un poco de detalles de fondo, condiciones específicas, etc. A continuación, ofrece referencias en su mensaje, como ejemplos de salidas similares. Una vez que el chatbot genera una respuesta, evalúa para ver si cumple con sus expectativas y, si no lo hace, itera. Para ayudarlo a recordar este marco, Google sugiere el mnemónico “Crea pensamientos realmente excelentes entradas. ” La idea principal aquí es que uno siempre debe ser iterando.
Consejo profesional: Puede elevar sus indicaciones asignando a la persona de chatbot ai una persona. Por ejemplo, use palabras como “actuar como crítico de cine” o “experto en fitness”. También puede guiar el chatbot con un formato para obtener la salida como tabla, una lista o tal vez una leyenda de las redes sociales.
Si bien el marco de cinco pasos es efectivo, a veces puede no producir la salida que desea. Aquí es donde entran las cuatro técnicas clave de iteración. Estas están revisando el marco, reformulando, descomponen las indicaciones y agregan restricciones. El último aquí son las limitaciones, que son un conjunto de límites, como un tono, región o tema específico, para reducir el enfoque del aviso.
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Aplicar la solicitud de trabajo diario
El módulo 2 del curso se centra en cómo el marco de cinco pasos puede ser efectivo en las tareas del mundo real. Ya sea escribiendo correos electrónicos, introducciones de redacción para boletines o resumiendo documentos, estas son algunas de las tareas cotidianas. Sin embargo, en lugar de pasar 10-15 minutos escribiendo una nota a los miembros de su gimnasio sobre un cambio de horario, uno puede hacer que la IA lo administre en menos de un minuto. Por ejemplo, “Escriba un correo electrónico corto y amigable al personal anunciando que la clase de cardio de lunes a miércoles y viernes se mudó de 7 a.m. a 6 a.m.“
Para los correos electrónicos del cliente o las publicaciones de blog, la clave aquí es ser específica sobre el tono y la audiencia. Pruebe un aviso con ‘Escribir en un tono como si estuviera explicando esto a un amigo curioso. Proporcionar ejemplos de trabajos anteriores es una excelente manera de lograr que la IA cree el tono y el estilo que desee.
AI como su hoja de cálculo y asistente de cubierta de diapositivas
En el tercer módulo, el curso explora cómo la IA puede ayudar en tareas más técnicas, como análisis de datos y presentaciones. En caso de que no esté muy familiarizado con las hojas de cálculo, lo que solicita a la IA que calcule las tendencias de ventas o los promedios de los clientes, puede ahorrar tiempo y reducir los errores. Tenga cuidado de no cargar datos confidenciales de la empresa. Google enfatiza la importancia de seguir las pautas de la compañía sobre las políticas de privacidad y intercambio de datos.
Después de procesar los datos, puede pedirle a la IA que encuentre tendencias, compare columnas y genere esquemas de diapositivas. La IA puede ser una herramienta útil para generar imágenes o tomar puntos para sus presentaciones.
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Información con técnicas avanzadas
En el módulo final, uno puede aprender a utilizar técnicas avanzadas de solicitación como encadenamiento rápido, Cadena de indemnización de pensamientoy Árbol de la provisión de pensamiento. El encadenamiento rápido es usar la salida como la entrada para la siguiente. Por ejemplo, uno puede comenzar pidiendo tres resúmenes de una línea de un manuscrito de libro. Luego, use esos resúmenes para crear un lema y finalmente use el lema para construir un plan de marketing de seis semanas.
Por otro lado, la cadena de indicación de pensamiento alienta al modelo AI a caminar a través de su lógica de una manera paso a paso. Esto es ideal para resolver problemas complejos o solucionar problemas. El árbol de la provisión de pensamiento se crece cuando le pide a la IA que explore múltiples caminos de razonamiento en paralelo. Esto es más como una lluvia de ideas con múltiples expertos a la vez. Según el curso, todos estos métodos combinados pueden generar salidas potentes y matizadas. Y, en caso de que se quede atascado, puede intentar ‘meta solicitante’, un método para usar AI para ayudarlo a escribir el mensaje en sí.
Indicaciones multimodales
La mayoría de las herramientas de IA hoy en día, como ChatGPT y Google Gemini, son multimodales, ya que pueden manejar la entrada en forma de texto, audio, imágenes, código y más. Si está buscando crear una publicación de producto para una colección de uñas, puede cargar una fotografía y solicitar la IA con “Escribir una leyenda divertida de Instagram para esta foto de diseño de uñas, destacando que es una nueva colección”. Esto se aplica para el audio y el video, como si puedas grabar un clip de música y pedirle a la IA que escriba una historia corta inspirada en el estado de ánimo del sonido o pedirle a la IA que lo marcara con visuales para crear una presentación temática. El marco (tarea, contexto, referencias, evaluar e iterar) es aplicable en múltiples formatos.
https://www.youtube.com/watch?v=oqatkeaaj8uu
El curso también muestra cómo crear agentes de IA personalizados, lo que significa expertos virtuales que pueden apoyar simulaciones y entrevistas o dar comentarios continuos. En el curso, los expertos discuten dos tipos: Agent SIM para el aprendizaje basado en el rol y el Agente X, que es un socio de retroalimentación que evalúa críticamente su trabajo. Estos agentes se pueden crear en cinco pasos clave: asignar una persona, proporcionar un contexto rico, definir los tipos de interacción, establecer una frase de parada para finalizar el chat y solicitar comida para llevar al final. Si se hace bien, estos agentes pueden ser sus colaboradores con IA que aprenden y crecen con usted. Según el curso, creé un agente de IA, un camaleón de coma, que instantáneamente me ayuda a revisar copias, sugerir cambios e ideas de lluvia de ideas para las características.
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Hacia el final del curso, Google ofrece una lista de verificación de IA responsable. Es muy importante para todos los que usan herramientas de IA para revelar lo mismo a sus clientes, compañeros de trabajo o espacio de trabajo. Recuerde nunca compartir datos privados sin permiso, y siempre verifique las salidas. El objetivo aquí es usar IA como herramienta, no como una muleta.
El curso de Google Actencials se paga y se ofrece en colaboración con Coursera. Al finalizar el curso, los usuarios podrán obtener un certificado que se pueda compartir en sus plataformas de redes sociales e incluso vinculados a su cuenta de LinkedIn. En un momento en que la IA ingresa a todos los dominios del trabajo, seguir el curso demuestra un entusiasmo por aprender y adaptarse. Es más probable que los empleadores potenciales lo hagan notar.