Guía Avanzada de Ingeniería de Prompts para Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño
Una guía avanzada y completa para dominar la ingeniería de prompts mediante lógica estructurada e instrucciones precisas. El curso cubre marcos estructurales (CO-STAR), el aprendizaje de pocos ejemplos (Few-Shot), el razonamiento en cadena de pensamiento, las restricciones de formato de salida (JSON/Marcdown) y la gestión del sistema de prompts para resolver problemas como alucinaciones de IA y salidas lógicas deficientes.
Descripción del curso
📚 Resumen del Contenido
Una guía avanzada y completa para dominar la IA mediante lógica estructurada e instrucciones precisas. El curso abarca marcos estructurales (CO-STAR), el aprendizaje de pocos ejemplos, el razonamiento en cadena de pensamiento, restricciones de formato de salida (JSON/Marcdown) y la gestión del sistema de prompts para resolver problemas como alucinaciones de IA y resultados lógicos deficientes.
Domina la transición desde la interacción conversacional con IA hasta la ingeniería rigurosa de prompts, implementando marcos estructurales y cadenas de razonamiento lógico para garantizar resultados predecibles y de alta fidelidad.
🎯 Objetivos de Aprendizaje
- Arquitectar Marcos Estructurales: Descomponer e implementar el método CO-STAR para crear instrucciones de alta precisión que eliminen el desvío de IA y las alucinaciones.
- Implementar Razonamiento Avanzado: Utilizar el Razonamiento en Cadena de Pensamiento (CoT) y la descomposición de tareas para guiar a los modelos a través de deducciones lógicas complejas y multietapa.
- Imponer Restricciones Técnicas: Dominar el control preciso de salidas mediante esquemas de JSON/Marcdown y la promoción negativa para generar respuestas de IA parseables por programas.
- Automatizar Sistemas de Prompts: Desarrollar bibliotecas modulares de prompts y aprovechar técnicas de Meta-Prompting para tratar a la IA como un arquitecto de prompts autónomo y optimizable.
Lecciones 共 5 课时 · 预计 15.0h
Lecciones
Lesson
This lesson introduces the probabilistic nature of LLMs, explaining that models function as next-token predictors rather than reasoning engines. Students learn to move beyond conversational prompting by using structural constraints and delimiters to reduce entropy and improve output precision.
This lesson explores In-Context Learning (ICL) as a method to guide Large Language Models through input-output examples rather than weight-based fine-tuning. Students will learn to use zero, one, and few-shot prompting strategies to act as structural anchors that narrow the model's probability distribution and ensure high-precision output.
This lesson explores how Chain of Thought (CoT) reasoning transforms Large Language Models into sequential engines by using the context window as an externalized working memory. Students will learn to move beyond simple prompts by designing explicit logical blueprints that force models to follow verifiable, step-by-step reasoning paths to improve accuracy.
This lesson explores the shift from conversational prompting to structural enforcement, where LLMs are treated as deterministic functions that produce machine-readable outputs. Students learn to implement schema-first methodologies and negative constraints to ensure reliable, parseable data integration within software architectures.
This lesson explores the transition from monolithic, conversational prompting to a systemic architectural approach, where prompts are treated as modular, deterministic functions. By deconstructing instructions into reusable components and variable-based templates, developers can minimize output drift and ensure consistent, scalable performance across automated AI workflows.