A medida que la inteligencia artificial generativa, y en particular los grandes modelos de lenguaje (LLMs), se utilizan en más aplicaciones, los problemas éticos como el sesgo y la equidad se vuelven cada vez más importantes. Estos modelos, entrenados con enormes conjuntos de datos, a menudo reproducen los sesgos sociales presentes en los datos. En este contexto, la ingeniería de prompts surge como una herramienta crucial para guiar el comportamiento de los modelos de IA, mejorar su rendimiento, aumentar su creatividad y dirigir el enfoque de sus salidas.
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