Reto 01: Prompt Engineering

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Prerrequisitos

• Implementa tus propios modelos AOAI en el portal de Azure OpenAI Studio.
• Actualiza el archivo .env.sample (y guárdalo como .env) con los nombres de tus modelos implementados si aún no lo has hecho.

Introducción

A medida que los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) crecen en popularidad y uso en todo el mundo, la necesidad de gestionar y monitorear sus resultados se vuelve cada vez más importante. En este desafío, aprenderás a usar técnicas de ‘Prompt Engineering’ para generar los resultados deseados al usar un LLM.

Descripción

Despliegue de modelos para el desafío:

• Implementa los siguientes modelos en tu recurso de Azure OpenAI:
  • gpt-4
  • gpt-35-turbo

NOTA: Para las familias de modelos actualmente disponibles, por favor consulta este enlace para más información: Modelos del Servicio Azure OpenAI.

• Añade las credenciales requeridas de los recursos de Azure en el archivo .env. Siéntete libre de hacer cualquier modificación necesaria y luego renombra el archivo .env-sample a .env.

Preguntas que deberías ser capaz de responder al final de este desafío:

• ¿Qué es el principio de prompting iterativo?
• ¿Qué hiperparámetros podrías ajustar para hacer que la respuesta sea más diversa en términos de lenguaje?
• ¿Qué técnica de ‘prompt engineering’ podrías usar para ayudar al modelo a completar tareas difíciles como problemas matemáticos?

Tareas a realizar

Ejecuta el siguiente Jupyter Notebook para completar las tareas de este desafío:

• CH-01-PromptEngineering.ipynb

El archivo se puede encontrar en tu Codespace bajo la carpeta /notebooks.

Para ejecutar las celdas del notebook, debes seleccionar un kernel primero. Da clic en el botón Select Kernel que aparece en la esquina superior derecha y elige Python Environments…*, selecionando la versión Python 3.12.1.

Ahora sí, ejecuta cada celda de código del notebook. En algunos casos, deberás escribir código. Utiliza los enlaces mostrados en la sección Recursos Adicionales para obtener código de ayuda.

Secciones en este Desafío:

1. Experimentación con Parámetros
2. Ingeniería del Mensaje de Sistema (System Message)

3. Principios de Prompting Iterativo:

   3.1 Escribe instrucciones claras y específicas

   3.2 Dale al modelo tiempo para “pensar”

Criterios de Éxito

Para completar este desafío con éxito:

• Haz que todas las celdas de código del Jupyter Notebook indicado se ejecuten correctamente.

Al ejecutar las celdas podrás:

• Comprender los tipos de tareas que pueden realizar los modelos de Azure OpenAI.
• Comprender los diferentes hiperparámetros en los modelos de Azure OpenAI.
• Comprender los diferentes escenarios de uso de las técnicas de Prompt Engineering.
• Realizar prácticas de Prompting Iterativo en el ejercicio

Recursos Adicionales

• Técnicas de Prompt engineering
• Diseño de Mensajes de Sistema
• Seguridad en el Mensaje de Sistema
• Introducción al Azure AI Studio
• ¿Cuándo usar el Ajuste Preciso (Fine-Tuning) de Azure OpenAI?
• Personalizar un modelo con Ajuste Preciso (Fine-Tuning)

Siguientes pasos

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