Crea tu propio asistente educativa con IA: Optimizando LLMs para tareas específicas, LLM Chains & Chain-of-Thought Prompting (parte 3)

En nuestro viaje por desbloquear todo el potencial de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), hemos llegado a un punto emocionante: el Prompt Engineering avanzado. En esta entrega, exploraremos dos técnicas poderosas que nos permitirán optimizar los LLMs para tareas específicas y obtener resultados sorprendentes.

La primera técnica que abordaremos son las "Cadenas de LLMs" (LLM Chains). Esta estrategia consiste en descomponer problemas complejos en una serie de tareas más pequeñas y especializadas, cada una manejada por un LLM específico. Al encadenar estas "Cadenas" de forma inteligente, podemos aprovechar al máximo las capacidades de los LLMs y obtener soluciones más precisas y eficientes.

Durante el video, les mostraré cómo construir estas "Cadenas" utilizando la herramienta Flowise. Verán cómo configurar un LLM (en este caso, LLaMa 3) y un prompt template para crear la primera "Cadena" encargada de clasificar las entradas de texto en categorías predefinidas. Luego, encadenaremos esta salida con otra "Cadena" que procesará y formateará la respuesta en un formato estructurado, como JSON.

Pero no nos detendremos ahí. La segunda técnica que exploraremos es el "Chain-of-Thought Prompting", una estrategia revolucionaria que guía a los LLMs a través de un razonamiento paso a paso. Al incorporar esta técnica en nuestros prompts, los LLMs serán capaces de desglosar su proceso de pensamiento, mejorando significativamente la coherencia y estructura de las salidas.

Verán cómo modificar nuestros prompts para incluir instrucciones que fomenten este razonamiento paso a paso, y observarán los impresionantes resultados en tiempo real. Los LLMs ya no solo darán respuestas, sino que también compartirán su lógica interna, lo que nos permitirá comprender mejor sus capacidades y limitaciones.

A lo largo de este emocionante viaje, también exploraremos el fascinante mundo del Prompt Engineering, descifrando los secretos para obtener el máximo rendimiento de nuestros LLMs. Aprenderemos técnicas avanzadas de ingeniería de prompts, lo que nos permitirá ajustar y optimizar los LLMs para tareas específicas con mayor precisión.

Contenido del video:

1. Introducción a la creación de una asistente educativa con cadenas de pensamiento y modelos de lenguaje.
2. Creación de un chatbot utilizando el modelo de lenguaje Ollama y la herramienta Flowise.
3. Uso de cadenas de pensamiento para analizar y responder a preguntas.
4. Creación de un encadenamiento de modelos de lenguaje para realizar tareas específicas.
5. Utilización de un parcer de salida para obtener una respuesta estructurada JSON
6. Ejemplos de uso de la asistente educativa para responder a preguntas y realizar tareas.
7. Conclusión y próxima entrega.

Recursos:

Les comparto el video: