Comenzaremos el curso haciendo una introducción: ¿qué es Prompt Engineering? ¿Qué es GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)? ¿Qué son los LLM o “Large Language Models”?

¿Para qué sirve todo esto? ¿En qué se utiliza?

Veremos todos los conceptos básicos del Prompt Engineering y de GPT-3, así como sus principales aplicaciones.

En este módulo exploraremos los aspectos fundamentales de GPT-3, uno de los modelos de lenguaje más avanzados.

Obtendrás una visión completa de su arquitectura, cómo se pre-entrena y afina para tareas específicas, y cómo utiliza la atención y el contexto para generar texto de manera coherente.

También abordaremos las características clave, los riesgos y limitaciones de esta tecnología. 

En este módulo veremos las estrategias para mejorar resultados con Prompts y analizaremos en detalle la estructura de los Prompts.

También dedicaremos un espacio a la protección de datos y a la confidencialidad, muy importante cuando trabajamos con estos modelos.

Aprenderemos a utilizar diferentes técnicas y enfoques del Promp Engieering, que nos permitirán mejorar nuestra interacción con el modelo y afinar más sus respuestas.

   - Role Prompting

   - Zero Shot Prompting y Few Shot Prompting

   - Chain of Thoughts (CoE) - Cadena de pensamientos

   - Chain of Verifications (CoV) - Cadena de verificación

Por último, veremos la estructura de salida de las respuestas, es decir, el formato y el tipo de respuesta que se espera del modelo de lenguaje.

Pondremos a prueba nuestra habilidad de diseñar y utilizar promps y estrategias de interacción con modelos de lenguaje de manera que el contexto adecuado se transmita y aproveche al máximo en una conversación o tarea.

Veremos ejemplos en:

   - Detección de errores

   - Debugging

   - Resumen de textos

   - Generación de código

   - Asistente personal

   - Creación de contenido

   - Traducciones

   - Y mucho más

Aprenderemos a identificar y manejar las principales limitaciones del modelo, lo que nos permitirá entrar en la búsqueda de estrategias específicas que nos permitan superarlas.

Además, veremos los sesgos y trampas más habituales de los LLM. Entender las limitaciones del modelo nos permitirá saber aprovecharlo de una forma mucho más eficaz.

Todo lo que hemos visto hasta ahora nos ayudará a generar prompts que nos permitan obtener mejores respuestas del modelo. En este módulo veremos las técnicas avanzadas para hacerlo de una manera más eficaz.

   - Prompt Chaining Sequence (Context - Role - Action - Output - Target Audience)

   - LLM as Prompt Generators (los LLM como generadores de prompts)

   - Prompt Leaking (fuga de prompts)

Los modelos de lenguaje como ChatGPT son nuevos y están en constante evolución, siendo cada vez más su alcance y sus aplicaciones, por lo que su uso plantea preocupaciones éticas y sociales que repasaremos a lo largo de este módulo.

La ética en el uso de modelos de lenguaje se centra en garantizar que esta tecnología se utilice de manera responsable, justa y beneficiosa para la sociedad. Los desarrolladores, los usuarios y las organizaciones deben considerar estos aspectos éticos y abordarlos de manera proactiva para minimizar los riesgos y maximizar los beneficios de estos modelos.

Con la llegada de GPT-4 tenemos acceso a nuevas funcionalidades muy interesantes que veremos en profundidad en este módulo.

Advanced Data Analysis

Se trata de una potente herramienta que nos permite subir bases de datos directamente a ChatGPT y ejecutar análisis complejos de datos preguntando al modelo a través del lenguaje natural.

Plugins

Permiten a ChatGPT acceder a información actualizada de fuentes concretas.

DALL·E 3

Sistema de inteligencia artificial que genera imágenes a partir de texto y que ahora podemos utilizar integrada directamente con ChatGPT.

En este módulo estudiaremos una introducción sobre cómo utilizar los modelos de lenguaje a través de la API de OpenAI.

Veremos ejemplos y aplicaciones concretos que nos ayudarán a entender y a profundizar en este apartado.

Aprovecharemos este módulo para hacer un repaso de todo lo que hemos visto a lo largo del curso.

Pero no queremos quedarnos aquí. El Prompt Engineering, igual que las IA y los modelos de lenguaje como GPT-3, GPT-4... se encuentran en constante evolución. Para cerrar el curso, discutiremos qué futuros desarrollos se pueden esperar.