¿Qué es el Prompt Tuning?

Cada día vemos cómo las aplicaciones de la Inteligencia Artificial para facilitar tareas cotidianas, profesionales, de transporte o de ocio son prácticamente inagotables. Para que la IA proporciones unos resultados satisfactorios es preciso darle unas instrucciones (Prompts) lo más exactas y ajustadas que sea posible a lo que buscamos.

En esto consiste básicamente el Prompt Tuning. Literalmente, Prompt Tuning vendría a significar algo así como Ajuste de Instrucciones. La gran novedad que representa esta técnica es que no exige un gran consumo de recursos computacionales para obtener los mejores resultados. Al contrario, optimizando la generación de órdenes, introduciendo únicamente los matices necesarios y evitando información superflua, se consigue afinar el resultado.

Se trata de una técnica para la que ya existe una especialización, el Prompt Engineer. Este profesional del Prompt Tuning está cualificado para diseñar al detalle las instrucciones que se le deben dar a un modelo de IA con el fin de obtener los resultados deseados de la manera más exacta y sostenible posible.

Recordemos que un Prompt es el texto que se utiliza para interactuar con un modelo de Inteligencia Artificial. En ese texto debemos comunicar a la IA lo que esperamos de ella, con un lenguaje claro y preciso que pueda entender según su nivel de entrenamiento. Un ejemplo de Prompt para comunicarnos con ChatGPT sería: “dame información sobre las propiedades de la avena como alimento y sus beneficios para la salud”. Cuanto más precisa sea la pregunta, más concreta será la respuesta que obtengamos.

Por otro lado, el Fine Tuning consiste en un ajuste de los parámetros internos de una IA para hacerla más eficaz en una tarea específica. Esta técnica permite optimizar de manera continua un modelo de Inteligencia Artificial asignándole un alto nivel de especialización para un entorno concreto. Por ejemplo, si una compañía que utiliza la IA para mejorar su sistema logístico amplía su red de ventas a un nuevo territorio, el Fine Tuning permite adaptar los parámetros que ya tenía a esas nuevas condiciones y, de ese modo, proporcionar soluciones más precisas.

Lo mismo ocurriría para un modelo de IA entrenado en el sector de la salud. Sus respuestas se podrían adaptar a las necesidades concretas de un hospital mediante Fine Tuning. Ambas técnicas, Prompt Tuning y Fine Tuning, se complementan con un mismo objetivo, que es el de ajustar y optimizar las respuestas a través de un diseño meticuloso de las órdenes por un lado y una cuidadosa selección de datos de entrenamiento y parámetros internos, por otro.

En términos de rentabilidad, las ventajas del Prompt Tuning se podrían resumir en un menor costo computacional, una aplicación más sencilla y una mayor versatilidad. El menor costo es una consecuencia evidente de la sencillez del proceso. Al simplificar las instrucciones no se requieren infraestructuras potentes que requieran complejas tareas de procesamiento, con el elevado gasto energético consiguiente y el deterioro medioambiental que conlleva. La sencillez, por su parte, facilita el trabajo de los expertos, que no tienen que reentrenar modelos completos. Y en cuanto a la versatilidad, el Prompt Tuning facilita que un mismo modelo se pueda utilizar para diferentes propósitos.

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