Ingeniería de Prompts Avanzada: Consejos Esenciales para Científicos de Datos
El advenimiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM) ha marcado un punto de inflexión significativo para los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, ofreciendo oportunidades sin precedentes para optimizar los flujos de trabajo, acelerar los ciclos de iteración y redirigir el enfoque hacia tareas de alto impacto. De hecho, la ingeniería de prompts, el arte y la ciencia de elaborar instrucciones efectivas para estos potentes sistemas de IA, está evolucionando rápidamente de una habilidad de nicho a un requisito fundamental para muchos roles de ciencia de datos y aprendizaje automático. Esta guía profundiza en técnicas de prompts prácticas y respaldadas por la investigación, diseñadas para mejorar y, en algunos casos, automatizar varias etapas del flujo de trabajo de aprendizaje automático.
En su esencia, un prompt de alta calidad está meticulosamente estructurado. Comienza definiendo claramente el rol y la tarea del LLM, como instruirlo para que actúe como “un científico de datos senior con experiencia en ingeniería de características y despliegue de modelos”. Igualmente crucial es proporcionar contexto y restricciones completos, detallando todo, desde tipos de datos, formatos y fuentes hasta estructuras de salida deseadas, tono e incluso límites de tokens. La investigación indica que consolidar todos los detalles y el contexto relevantes dentro de un solo prompt produce los mejores resultados. Para guiar aún más al LLM, incluir ejemplos o casos de prueba ayuda a clarificar las expectativas, demostrando el estilo de formato o la estructura de salida deseada. Finalmente, un gancho de evaluación anima al LLM a autoevaluar su respuesta, explicando su razonamiento u ofreciendo una puntuación de confianza. Más allá de la estructura, los consejos prácticos incluyen el uso de delimitadores limpios (como ##) para secciones escaneables, colocar las instrucciones antes de los datos y ser explícitamente específico sobre los formatos de salida, por ejemplo, “devolver una lista de Python” o “solo generar SQL válido”. Para tareas que exigen una salida consistente, es aconsejable mantener una “temperatura” baja (un parámetro que controla la aleatoriedad), mientras que las tareas creativas como la lluvia de ideas de características pueden beneficiarse de una configuración más alta. Los equipos conscientes de los recursos también podrían aprovechar modelos más baratos para las ideas iniciales antes de refinar con LLM premium.
Los LLM resultan invaluables en la fase de ingeniería de características. Para las características de texto, un prompt bien elaborado puede generar instantáneamente una diversa gama de características semánticas, basadas en reglas o lingüísticas, completas con ejemplos prácticos listos para su revisión e integración. Una plantilla típica podría asignar al LLM el papel de asistente de ingeniería de características, encargándole proponer características candidatas para un objetivo específico, proporcionar contexto de una fuente de texto y especificar la salida en un formato estructurado como una tabla Markdown, incluyendo una autocomprobación de confianza. Combinar este enfoque con embeddings puede crear características densas, aunque validar los fragmentos de Python generados en un entorno aislado es crucial para detectar errores.
El proceso a menudo subjetivo y que consume mucho tiempo de la ingeniería manual de características tabulares también experimenta un avance significativo a través de los LLM. Proyectos como LLM-FE, desarrollados por investigadores de Virginia Tech, tratan a los LLM como optimizadores evolutivos. Este marco opera en bucles iterativos: el LLM propone una nueva transformación de datos basada en el esquema del conjunto de datos, la característica candidata se prueba con un modelo descendente simple, y las características más prometedoras se retienen, refinan o combinan, de forma similar a un algoritmo genético pero impulsado por prompts de lenguaje natural. Este método ha demostrado un rendimiento superior en comparación con los enfoques manuales tradicionales. Un prompt para este sistema podría instruir al LLM para que actúe como un “ingeniero de características evolutivo”, sugiriendo una única característica nueva a partir de un esquema dado, con el objetivo de maximizar la información mutua con el objetivo, y proporcionando la salida en formato JSON, incluyendo una autoevaluación de novedad e impacto.
De manera similar, navegar por las complejidades de los datos de series temporales, con sus tendencias estacionales y picos repentinos, puede simplificarse. Proyectos como TEMPO permiten a los usuarios solicitar la descomposición y el pronóstico en un solo paso simplificado, reduciendo significativamente el esfuerzo manual. Un prompt consciente de la estacionalidad instruiría típicamente al LLM como un “científico de datos temporal” para descomponer una serie temporal en sus componentes de tendencia, estacionales y residuales, solicitando la salida en formato de diccionario y pidiendo una explicación de los puntos de cambio detectados.
Para las características de embedding de texto, el objetivo es extraer información clave. En lugar de simples clasificaciones binarias, los prompts pueden guiar al LLM para que proporcione una puntuación de sentimiento continua (p. ej., de -1 a 1 para negativo a positivo), identifique las palabras clave principales utilizando la clasificación TF-IDF para una mejor relevancia, e incluso calcule los niveles de lectura utilizando métricas como el Flesch–Kincaid Grade. La salida se puede solicitar en un formato estructurado como CSV, asegurando matices y una efectiva visualización de la información.
Más allá de la ingeniería de características, los LLM cambian las reglas del juego para la generación de código y AutoML, simplificando la selección de modelos, la construcción de pipelines y el ajuste de parámetros, tareas que tradicionalmente consumen mucho tiempo. En lugar de comparar modelos manualmente o escribir pipelines de preprocesamiento, los científicos de datos pueden describir sus objetivos y recibir recomendaciones robustas. Una plantilla de prompt de selección de modelo podría asignar al LLM el papel de un “ingeniero de ML senior”, encargándole clasificar los modelos candidatos, escribir un pipeline de scikit-learn para el mejor y proponer rejillas de hiperparámetros. La salida se puede solicitar en Markdown con secciones distintas, junto con una autojustificación para la elección del modelo principal. Este enfoque se puede extender para incluir la explicabilidad del modelo desde el principio, pidiendo al LLM que justifique sus clasificaciones o que genere la importancia de las características (como los valores SHAP) después del entrenamiento, yendo más allá de las recomendaciones de caja negra a insights claros y razonados.
Para aquellos que operan dentro de Azure Machine Learning, funcionalidades específicas como AutoMLStep permiten que todo un experimento de aprendizaje automático automatizado —que abarca la selección, ajuste y evaluación del modelo— se envuelva en un paso modular dentro de un pipeline de Azure ML, facilitando el control de versiones, la programación y las ejecuciones repetibles. Además, Prompt Flow de Azure añade una capa visual basada en nodos, ofreciendo una interfaz de usuario de arrastrar y soltar, diagramas de flujo, pruebas de prompts y evaluación en vivo, lo que permite una integración perfecta de los componentes LLM y AutoML en una configuración única, automatizada y desplegable.
El ajuste fino de modelos grandes ya no requiere volver a entrenar desde cero, gracias a técnicas ligeras como LoRA (Low-Rank Adaptation) y PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning). LoRA añade pequeñas capas entrenables sobre un modelo base congelado, lo que permite la adaptación a tareas específicas con un costo computacional mínimo. PEFT sirve como un término paraguas para estos enfoques inteligentes que entrenan solo un pequeño subconjunto de los parámetros del modelo, lo que conduce a un ahorro computacional increíble y a operaciones más rápidas y económicas. Crucialmente, los LLM pueden incluso generar estos scripts de ajuste fino, mejorando continuamente su generación de código basándose en el rendimiento del modelo. Un prompt de diálogo de ajuste fino podría instruir al LLM como “AutoTunerGPT”, definiendo su objetivo de ajustar un modelo base en un conjunto de datos específico utilizando PEFT-LoRA, describiendo las restricciones (p. ej., tamaño de lote, épocas) y solicitando la salida en formato JSON, incluyendo métricas de validación y una autocomprobación. Los frameworks de código abierto como DSPy mejoran aún más este proceso al habilitar pipelines que se auto-mejoran y pueden reescribir prompts automáticamente, aplicar restricciones y rastrear cambios en múltiples ejecuciones, permitiendo que el sistema ajuste automáticamente la configuración para obtener mejores resultados sin intervención manual.
Finalmente, los LLM pueden mejorar significativamente la evaluación de modelos. Los estudios indican que los LLM, cuando son guiados por prompts precisos, pueden puntuar predicciones con una precisión similar a la humana. Los prompts pueden diseñarse para evaluaciones de un solo ejemplo, donde el LLM compara la verdad fundamental con una predicción basada en criterios como la precisión fáctica y la completitud, generando puntuaciones y explicaciones. Otros prompts pueden generar código de validación cruzada, especificando tareas como cargar datos, realizar divisiones estratificadas, entrenar modelos (p. ej., LightGBM) y calcular métricas como ROC-AUC. Para tareas de regresión, un prompt de “Juez de Regresión” puede definir reglas para categorizar la precisión de la predicción (p. ej., “Excelente”, “Aceptable”, “Pobre”) basándose en el error absoluto medio relativo al rango verdadero, generando el error y la categoría.
A pesar de sus capacidades, los LLM pueden encontrar problemas como “características alucinadas” (usando columnas inexistentes) o código “creativo” pero inestable. Estos problemas a menudo se pueden solucionar añadiendo un esquema y validación al prompt o estableciendo límites estrictos de librerías e incluyendo fragmentos de prueba. La puntuación inconsistente o la “deriva de evaluación” pueden mitigarse estableciendo la temperatura del LLM a cero y registrando meticulosamente las versiones del prompt.
En esencia, la ingeniería de prompts ha madurado hasta convertirse en una metodología sofisticada, que impregna todas las facetas de los flujos de trabajo de aprendizaje automático y ciencia de datos. El enfoque continuo de la investigación de IA en la optimización de prompts subraya su profundo impacto. En última instancia, una ingeniería de prompts superior se traduce directamente en resultados de mayor calidad y un ahorro sustancial de tiempo, la aspiración duradera de todo científico de datos.