Con el auge de la inteligencia artificial generativa y su creciente aplicación en diversas industrias, el perfeccionamiento de los «prompts» se ha convertido en una práctica esencial para obtener respuestas precisas y valiosas de los modelos base. Este proceso, conocido como «prompt engineering», demanda la escritura de instrucciones detalladas para lograr los resultados deseados, lo cual suele llevar meses debido a la necesidad de experimentar repetidamente y ajustar los prompts según las mejores prácticas para cada modelo en particular. Un reto añadido es que el éxito de estos prompts no está garantizado si se aplican con modelos distintos, lo cual complica aún más el proceso y requiere un esfuerzo manual significativo.
En respuesta a estos desafíos, Amazon ha anunciado una nueva herramienta llamada Prompt Optimization en su plataforma Amazon Bedrock. Esta innovación busca simplificar el proceso de optimización de prompts para diferentes casos de uso, mediante una sencilla llamada a su API o un clic en la consola de Amazon Bedrock. Esta característica promete acelerar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa al minimizar el tiempo y el esfuerzo manual necesario para probar diversos modelos.
Actualmente, Amazon Bedrock soporta la optimización de prompts para modelos de múltiples empresas, como Anthropic, Meta, Mistral y Amazon, lo que representa un avance significativo en el rendimiento de tareas de inteligencia artificial generativa. Amazon ha enfatizado la sencillez de esta nueva función, ejemplificada a través de un caso de uso que muestra cómo optimizar un prompt para determinar la próxima mejor acción en el contexto de transcripciones de llamadas o chats.
Los resultados iniciales de esta herramienta son alentadores, mostrando mejoras notables en pruebas de tareas comunes como la resumición de documentos, la continuación de diálogos basados en generación aumentada, y las llamadas a funciones. Según los datos de rendimiento, las optimizaciones de prompts han logrado mejoras de hasta un 22% en algunos casos, lo que no solo subraya la eficacia de la herramienta, sino que también sugiere su potencial como un recurso valioso para la implementación de aplicaciones más eficientes y efectivas.
La implementación de Prompt Optimization permite a los usuarios comparar el prompt original con el optimizado lado a lado, facilitando el despliegue eficiente de diferentes versiones de prompts para diversos casos de uso. Este avance también incorpora un sistema de control de versiones que facilita la adaptación continua y la prueba de nuevas configuraciones.
Amazon anima a sus usuarios a probar esta nueva funcionalidad en sus propios casos de uso y a compartir sus experiencias, no solo para mejorar la herramienta, sino también para colaborar en el desarrollo continuo de aplicaciones de inteligencia artificial capaces de abordar desafíos complejos de manera más eficaz.
