Ingeniería de Prompts — Diseño de Instrucciones para Modelos de Lenguaje Grandes

La ingeniería de prompts es la práctica de elaborar instrucciones estructuradas en lenguaje natural —prompts— para obtener resultados específicos de modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés). Formalizada por Brown et al. (2020) en el contexto de GPT-3 y ampliada por Wei et al. (2022) con el prompting de cadena de pensamiento (chain-of-thought prompting), abarca cuatro estrategias principales: zero-shot, few-shot, chain-of-thought y tree-of-thought. En lugar de reentrenar un modelo, el analista moldea el comportamiento del modelo enteramente a través del diseño del texto de entrada.