Técnica de capacitación rápida ayuda a los usuarios a hablar el idioma de la IA

Los modelos de inteligencia artificial generativo de hoy en día pueden crear todo, desde imágenes hasta aplicaciones informáticas, pero la calidad de su salida depende en gran medida de la solicitud que proporciona un usuario humano.

Los investigadores de la Universidad de Carnegie Mellon han propuesto un nuevo enfoque para enseñar a los usuarios cotidianos cómo crear estas indicaciones y mejorar sus interacciones con modelos generativos de inteligencia artificial.

El método, llamado ingeniería rápida orientada a requisitos (cuerda), cambia el enfoque de la escritura rápida de trucos y plantillas inteligentes a indicar claramente qué debe hacer la IA. A medida que mejoran los modelos de idiomas grandes (LLM), la importancia de las habilidades de codificación puede disminuir, mientras que la experiencia en ingeniería rápida podría aumentar.

“Debe poder decirle al modelo exactamente lo que desea. No puede esperar que adivine todas sus necesidades personalizadas”, dijo Christina Ma, Ph.D. Estudiante en el Instituto de Interacción de Computador Humano (HCII). “Necesitamos entrenar a los humanos en habilidades de ingeniería rápidas. La mayoría de las personas todavía luchan por decirle a la IA exactamente lo que quieren. La cuerda les ayuda a hacer eso”.

La ingeniería rápida se refiere a las instrucciones precisas, las indicaciones, un usuario ofrece un modelo de IA generativo para producir una salida deseada. Cuanto mejor sea un usuario en ingeniería rápida, más probable es que un modelo de IA produzca lo que el usuario pretendía.

En “¿Qué debemos diseñar en las indicaciones? Asociación para calcular las transacciones de la maquinaria en la interacción humana de computadoraLos investigadores describen su paradigma de la cuerda y un módulo de capacitación que crearon para enseñar y evaluar el método.

La cuerda es una estrategia de asociación Human-LLM donde los humanos mantienen la agencia y el control de los objetivos al especificar los requisitos para las indicaciones de LLM. El paradigma se centra en la importancia de elaborar requisitos precisos y completos para lograr mejores resultados, especialmente para tareas complejas y personalizadas.

Para probar la cuerda, los investigadores pidieron a 30 personas que escribieran indicaciones para que un modelo de IA complete dos tareas separadas como una prueba previa: crear un juego Tic-Tac-Toe y diseñar una herramienta para ayudar a las personas a desarrollar contornos de contenido. La mitad de los participantes recibieron capacitación a través de la cuerda y el resto vio un tutorial de YouTube sobre ingeniería rápida. Luego, los grupos escribieron indicaciones para un juego diferente y un chatbot diferente como una prueba posterior.

Cuando los investigadores compararon los resultados de los ejercicios, descubrieron que los participantes que recibieron la capacitación de cuerdas superaron a las personas que vieron el tutorial de YouTube. Los puntajes de la prueba previa a la prueba posterior aumentaron en un 20% para las personas que recibieron el entrenamiento de cuerdas y solo el 1% para aquellos que no lo hicieron.

“No solo propusimos un nuevo marco para enseñar ingeniería rápida, sino que también creamos una herramienta de capacitación para evaluar qué tan bien funcionan los participantes y qué tan bien funciona el paradigma”, dijo Ken Koedinger, profesor universitario en el HCII. “No es solo nuestra opinión que la cuerda funciona. El módulo de entrenamiento lo respalda”.

Los modelos generativos de IA ya han alterado el contenido de los cursos introductorios de programación e ingeniería de software a medida que la programación tradicional evoluciona a la programación de lenguaje natural. En lugar de escribir un software, un ingeniero puede escribir una rápida dirección de dirección de dirección para desarrollar el software.

Este cambio de paradigma podría crear nuevas oportunidades para los estudiantes, permitiéndoles trabajar en tareas de desarrollo más complejas anteriormente en sus estudios y avanzar en el campo.

Los investigadores no diseñaron cuerda únicamente para ingenieros de software. A medida que los humanos continúan integrando la IA en la vida diaria, comunicarse claramente con las máquinas se convertirá en un aspecto importante de la alfabetización digital. Armado con saber cómo escribir indicaciones exitosas y un modelo de IA hasta la tarea, las personas sin codificación o antecedentes de ingeniería de software pueden crear aplicaciones que los beneficiarán.

“Queremos empoderar a más usuarios finales del público en general para usar LLM para crear chatbots y aplicaciones”, dijo Ma. “Si tiene una idea y comprende cómo comunicar los requisitos, puede escribir un aviso que cree esa idea”.

Los investigadores han obtenido sus herramientas y materiales de capacitación abiertos, con el objetivo de hacer que la ingeniería rápida sea más accesible para los inexpertos.