Descripción
PROMPT ENGINEERING PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
Resumen del libro
Este libro es una guía práctica y exhaustiva para dominar el prompt engineering y trabajar de forma efectiva con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y modelos de difusión como ChatGPT y DALL-E. Los autores, James Phoenix y Mike Taylor, ofrecen una base sólida en inteligencia artificial generativa, enseñando los principios fundamentales para obtener resultados fiables en entornos de producción. A través de ejemplos reales y el uso de frameworks como LangChain, el lector aprenderá a evaluar modelos, implementar soluciones en procesamiento del lenguaje natural, generación de texto, imágenes y código, y a diferenciarse en el mercado tecnológico.
¿De qué trata?
La obra aborda los desafíos que enfrentan los desarrolladores al intentar obtener resultados consistentes y utilizables de la IA generativa. Explica los cinco principios de prompting que son transferibles entre diferentes modelos, garantizando su vigencia futura. Se exploran aplicaciones prácticas del mundo real, comparando modelos propietarios como GPT-4 y DALL-E 2 con alternativas de código abierto, analizando sus fortalezas y debilidades. Además, se profundiza en la implementación de estos principios en áreas clave como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), la generación de texto e imágenes, y la generación de código, ofreciendo al lector las herramientas necesarias para integrar la IA en sistemas automatizados.
Temas principales
- Principios fundamentales del prompt engineering para modelos generativos.
- Evaluación y comparación de modelos de IA (OpenAI, código abierto).
- Aplicaciones prácticas con LangChain y bibliotecas especializadas.
- Implementación de IA en procesamiento del lenguaje natural (PNL).
- Generación de texto, imágenes y código con modelos de difusión y LLM.
¿Para quién está recomendado?
Está dirigido a desarrolladores, ingenieros de software y profesionales técnicos que deseen adquirir una base sólida en inteligencia artificial generativa y aprender a aplicar el prompt engineering en entornos de producción. Es ideal para quienes buscan automatizar tareas, mejorar la fiabilidad de los resultados de la IA y diferenciarse en el mercado mediante el uso práctico de modelos como ChatGPT y DALL-E.
Qué aporta este libro
- Proporciona principios de prompting transferibles y duraderos, evitando la obsolescencia técnica.
- Enseña a evaluar y seleccionar modelos de IA según necesidades específicas, optimizando recursos.
- Ofrece ejemplos prácticos y código con LangChain para implementar soluciones reales.
- Capacita para integrar IA generativa en sistemas automatizados de forma fiable y escalable.
Ficha técnica
- Autor: JAMES PHOENIX MIKE TAYLOR
- Editorial: Marcombo
- Idioma: Español
- Tema: COMPUTACION E INFORMATICA, INTERNET: OBRAS GENERALES
- Colección: INFORMATICA
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: noviembre de 2024
- Número de páginas: 390
- Peso: 700 g
Valoración editorial
Se trata de una obra técnica rigurosa y actualizada, que aborda una necesidad creciente en el ámbito del desarrollo de software: la obtención de resultados fiables y reproducibles con inteligencia artificial generativa. Su enfoque práctico, basado en principios transferibles y ejemplos con herramientas reales como LangChain, la convierte en un recurso valioso para profesionales que buscan implementar soluciones de IA en producción. La comparación objetiva entre modelos propietarios y de código abierto añade un criterio útil para la toma de decisiones técnicas.