En 1973, Arthur C. Clarke escribió “Perfiles del Futuro: Una Investigación sobre los Límites de lo Posible", donde formuló sus famosas “Tres Leyes”, siendo la tercera la más citada: “Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia.” Esta frase hoy me persigue, especialmente con el auge de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) o el uso de ChatGPT. Estos modelos pueden generar resultados que se sienten mágicos, pero no entender el papel que juega el contexto es no entender su esencia misma.
El contexto no es solo una característica; es la base que permite a estos modelos realizar su “magia”.
El contexto en los LLMs se refiere a los diversos tipos de información que el modelo procesa para generar una respuesta relevante y eso incluye al menos 3 divisiones:
- La consulta: esto es el texto o consulta que el usuario quiere entender y sirve como el prompt principal para la respuesta del modelo.
- Instrucciones del usuario: cualquier directiva específica o guía dada por el usuario, como pedir un resumen, una explicación detallada o un cambio en el tono. Esto incluye que le digas cual es el perfil al que debe apuntar (eg: "soy un arquitecto de 35 años, con 8 de experiencia en diseño de aeropuertos") y que puedes incluir siempre en la consulta.
- Conocimiento amplio: la información con la que el modelo ha sido entrenado, incluidos libros, artículos y otras fuentes de datos, que le permite entender el lenguaje, los conceptos y los contextos más allá de la entrada inmediata.
Cuando el LLM genera respuestas, está sintetizando estos elementos, por eso las respuestas generadas suenan coherentes y, sobre todo, relevantes para las expectativas del usuario. Sin aprovechar este contexto, el modelo perdería su capacidad de proporcionar respuestas significativas para tus expectativas o, luego de refinar el "context window", que sean realmente precisas.
“Now you’re looking for the secret, but you won’t find it, because of course you’re not really looking. You don’t really want to know. You want to be fooled.”
― Christopher Priest, The Prestige (citado antes)
Personalizar los LLMs para aprovechar al máximo la entrada inmediata y las instrucciones del usuario es clave para garantizar respuestas relevantes y efectivas. (Nota: obviamente no hablo de personalizar el modelo porque no está a tu alcance). Por ejemplo:
- Optimizar la entrada inmediata: puedes ser preciso en la forma en que formulas tus consultas para obtener las respuestas más precisas y enfocadas. En lugar de hacer preguntas vagas, como “¿Qué es la IA?”, intenta algo más específico para que la respuesta salga adaptada a un perfil como el tuyo:
- “Explica los beneficios clave de la IA en la salud en términos simples, soy un paciente de 53 años que conoce poco de tecnología.”
- Personalizar las instrucciones del usuario: puedes guiar al modelo para que produzca contenido que se ajuste a tus preferencias y las opciones son ilimitadas. Por ejemplo, podrías pedir que se adapte a un formato: “Resume este artículo en 3 puntos”. O a tu conocimiento: “Dame una explicación detallada con términos técnicos”. O a tu necesidad de mimos al ego:
- "De todas nuestras interacciones, ¿cuál es una cosa que puedes decirme sobre mí que tal vez no sepa sobre mí?"
Cuanto más refines y personalices tus entradas, mejor podrá el modelo responder a tus necesidades específicas.
Además de mejorar las interacciones con preguntas más precisas, podés personalizar ChatGPT/Claude o MetaAI para que se adapte aún más a tus necesidades.
Por ejemplo, ChatGPT puede recordar detalles de tus conversaciones previas, lo que le permite ofrecer respuestas más relevantes y personalizadas a largo plazo. Podés preguntarle directamente qué recuerda de ti para que borres lo que no te interese o agregues datos o pedirle que te ayude a ajustar la forma en que responde a tus solicitudes.
Por ejemplo, una simple pregunta como “¿Qué sabes sobre mí?” te mostrará la información que ChatGPT ha guardado de tus interacciones previas, brindándote una mayor comprensión de cómo utiliza el contexto para personalizar su asistencia y quizás tengo la ventaja de haber heche una carrera humanistica donde se entiende que:
La importancia del contexto en comunicación es que organiza y da sentido al mensaje. El significado de un mensaje no depende solo de su estructura gramatical, sintáctica o léxica sino también del contexto que acompaña a un enunciado y afecta a su interpretación.
Que lindo futuro nos espera con prompt engineering.
