Prompting Auto-refinado (Self-refined Prompting)

Descripción

El “prompting auto-refinado” o “self-refined prompting” es una técnica avanzada de generación de texto donde un modelo de lenguaje se utiliza para mejorar iterativamente su propio contenido. Basado en un algoritmo de auto-mejora secuencial, esta técnica alterna entre dos pasos generativos: retroalimentación (feedback) y refinamiento (refine). Este enfoque se basa en la idea de que un modelo de lenguaje puede utilizar su propia capacidad de generación para criticar y perfeccionar su trabajo previo.

El proceso comienza cuando el modelo produce una salida inicial. Esta salida se reintroduce en el modelo para obtener retroalimentación crítica sobre su calidad o precisión. Luego, se utiliza esta retroalimentación para perfeccionar el borrador anterior. El proceso es cíclico y puede repetirse un número específico de veces o hasta que el modelo determine que no se necesita más refinamiento.

Condiciones de eficacia

Para que el “prompting auto-refinado” sea efectivo, es crucial que:

1. Capacidad de comprensión y generación del modelo de alto nivel: el modelo debe ser capaz de evaluar y mejorar la coherencia y calidad del texto que produce.
2. Definición clara de los criterios de calidad: debe existir una definición clara de los criterios de calidad que deben cumplirse, lo que permite que el modelo se enfoque en aspectos específicos durante el proceso de refinamiento.
3. Límite de iteraciones / criterio de convergencia: debe establecerse un límite en el número de iteraciones o un criterio de convergencia para evitar ciclos infinitos o excesivos que no aporten mejoras sustanciales.

Características de los modelos en los que resultará eficiente

Los modelos más adecuados para el “prompting auto-refinado” deben presentar las suguientes características:

• Autocrítica: capacidad de evaluar críticamente su propia producción.
• Contextualización avanzada: comprensión profunda del contexto para mantener la relevancia y coherencia en las mejoras.
• Contexto suficiente: el modelo debe ser capaz de mantener el contexto a lo largo de la cadena de prompts sin perder información relevante. Para esto hay que tener muy en cuenta el tamaño de la ventana de contexto del modelo en relación con la longitud de la interacción.

Limitaciones

• Dependencia de la calidad inicial: si la salida inicial es de muy baja calidad, el modelo puede tener dificultades para mejorarla significativamente.
• Diminishing returns: después de ciertas iteraciones, las mejoras pueden ser marginales y no justificar el costo adicional de procesamiento.
• Sesgos del modelo: los sesgos presentes en el modelo pueden amplificarse durante el proceso de refinamiento.
• Complejidad y sobrecarga: la implementación de este sistema puede ser más compleja y costosa en términos de computación que un enfoque de generación única.

Precauciones

• Monitorización del proceso: es vital monitorear las iteraciones para garantizar que el modelo no entre en un ciclo de retroalimentación positiva que no aporte mejoras reales.
• Evaluación crítica: deben establecerse criterios de evaluación claros (incluso con intervención de evaluación externa) para juzgar la efectividad de las iteraciones y evitar la dependencia total en la autoevaluación del modelo.
• Gestión de recursos: debido a que el proceso es iterativo y potencialmente intensivo en recursos, debe haber una gestión cuidadosa del tiempo y la capacidad computacional.
• Prevención de sobreajuste: debe haber precaución para que el modelo no se sobreajuste a un tipo específico de texto o estilo, perdiendo generalización.

Catálogo de ejemplos

Ejemplo: Traducción de textos

Prompt	Respuesta del modelo
Prompt inicial Traduce la siguiente frase del inglés al español: “Empower your adventure with our eco-friendly gear.”	Texto inicial Potencia tu aventura con nuestro equipo ecológico.
Prompt para obtener primer feedback ¿La traducción “Potencia tu aventura con nuestro equipo ecológico” capta el tono promocional y emotivo del eslogan original en inglés? Si no es así, ¿cuáles son las deficiencias?	Primer feedback La traducción es precisa pero le falta un poco del tono dinámico e inspirador que tiene la versión en inglés. Podría percibirse como demasiado directa para un eslogan de marketing que pretende ser motivador y atractivo.
Prompt para obtener primer refinamiento Proporciona una traducción al español más atractiva y emotiva del eslogan “Empower your adventure with our eco-friendly gear”, adecuada para un contexto de marketing.	Primer refinamiento Inyecta vida a tu aventura con nuestro equipamiento eco-amigable.
Prompt para obtener segundo feedback Evalúa la adecuación cultural y el atractivo emocional de la traducción “Inyecta vida a tu aventura con nuestro equipamiento eco-amigable” para una audiencia española.	Segundo feedback Esta versión es más atractiva y lleva un tono enérgico. Sugiere una invitación al público para mejorar su aventura con el uso de equipo respetuoso con el medio ambiente. Resuena bien con la apreciación que tiene el público español por la aventura y la conciencia ambiental.
Prompt para obtener segundo refinamiento Proporciona una traducción final al español, que resuene culturalmente y sea emocionalmente atractiva de “Empower your adventure with our eco-friendly gear” que resonaría con una audiencia en busca de aventuras.	Segundo refinamiento Vive tu aventura a tope con nuestra equipación eco-responsable. Esta iteración final se traduce de nuevo al inglés como “Live your adventure to the fullest with our eco-responsible equipment”, lo cual mantiene el tono promocional y aventurero del original, a la vez que se adapta al contexto cultural del público objetivo.