Inicio rápido: Solicitar a una modelo de base que utilice Prompt Lab
Última actualización: 14 mar 2025
Inicio rápido: Solicitar a una modelo de base que utilice Prompt Lab
Siga este tutorial para aprender a utilizar Prompt Lab en watsonx.ai. Por lo general, hay varias formas de conseguir un buen resultado con un modelo de base. En el Prompt Lab, puede experimentar con diferentes modelos de bases de maquillaje, explorar ejemplos de sugerencias, así como guardar y compartir sus mejores sugerencias. Consulte los consejos para guiar con éxito la mayoría de los modelos de fundamentos generadores de texto.
Servicios necesarios
watsonx.ai Studio
watsonx.ai Runtime
El flujo de trabajo básico incluye estas tareas:
Abra un proyecto. Los proyectos son la ubicación donde puede colaborar con otros para trabajar con los datos.
Abra la página Prompt Lab. Prompt Lab le permite experimentar con diferentes modelos de fundamentos, explorar ejemplos de instrucciones, así como guardar y compartir sus mejores instrucciones.
Escriba la solicitud en el editor de solicitudes. Puede escribir solicitudes en formato libre y en modalidad estructurada.
Seleccione el modelo que desea utilizar. Puede enviar su solicitud a cualquiera de los modelos disponibles en watsonx.ai.
Guarde su trabajo como un activo de proyecto. Al guardar el trabajo como un activo de proyecto, el trabajo se pone a disposición de los colaboradores del proyecto actual.
Lea sobre cómo solicitar a una modelo de la fundación
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Los modelos de base son modelos de IA muy grandes. Tienen miles de millones de parámetros y están entrenados en terabytes de datos. Los modelos de base pueden realizar una variedad de tareas, incluyendo texto, código o generación de imágenes, clasificación, conversación, etc. Los modelos de lenguaje grandes son un subconjunto de modelos de base utilizados para tareas relacionadas con el texto y el código. En IBM watsonx.ai, hay una colección de modelos de lenguaje grandes desplegados que puede utilizar, así como herramientas para experimentar con solicitudes.
Ver un vídeo sobre cómo pedirle a una modelo que se ponga base
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Vea este vídeo para obtener una vista preliminar de los pasos de esta guía de aprendizaje. Puede haber pequeñas diferencias en la interfaz de usuario que se muestra en el vídeo. El vídeo está pensado para ser un compañero del tutorial escrito.
Este vídeo proporciona un método visual para aprender los conceptos y tareas de esta documentación.
Prueba un tutorial para obtener un modelo de base
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En esta guía de aprendizaje, realizará estas tareas:
Sugerencias para completar esta guía de aprendizaje Estas son algunas sugerencias para completar correctamente esta guía de aprendizaje.
Utilizar la imagen en imagen de vídeo
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Sugerencia: Inicie el vídeo y, a continuación, a medida que se desplaza por el tutorial, el vídeo se desplaza al modo de imagen en imagen. Cierre la tabla de contenido de vídeo para obtener la mejor experiencia con la imagen en imagen. Puede utilizar el modo de imagen en imagen para poder seguir el vídeo mientras completa las tareas de este tutorial. Pulse las indicaciones de fecha y hora para cada tarea a seguir.
La siguiente imagen animada muestra cómo utilizar las características de imagen en imagen y tabla de contenido de vídeo:
Para obtener la experiencia óptima al completar esta guía de aprendizaje, abra Cloud Pak for Data en una ventana de navegador y mantenga abierta esta página de la guía de aprendizaje en otra ventana de navegador para conmutar fácilmente entre las dos aplicaciones. Considere la posibilidad de organizar las dos ventanas del navegador una al lado de la otra para que sea más fácil de seguir.
Sugerencia: Si encuentra una visita guiada al completar esta guía de aprendizaje en la interfaz de usuario, pulse Quizás más tarde.
Tarea 1: Abrir un proyecto
Necesita un proyecto para almacenar los activos de Prompt Lab.
Vea un vídeo para ver cómo crear un proyecto de recinto de pruebas y asociar un servicio. A continuación, siga los pasos para verificar que tiene un proyecto existente o cree un proyecto de recinto de pruebas.
Este vídeo proporciona un método visual para aprender los conceptos y tareas de esta documentación.
En la pantalla de inicio de watsonx , desplácese a la sección Proyectos . Si ve algún proyecto listado, vaya a la Tarea 2. Si no ve ningún proyecto, siga estos pasos para crear un proyecto.
Pulse Crear un proyecto de recinto de pruebas. Cuando se cree el proyecto, verá el proyecto de recinto de seguridad en la sección Proyectos .
La imagen siguiente muestra la pantalla de inicio con el recinto de seguridad listado en la sección Proyectos. Ahora ya puede abrir la {{ site.data.keyword.fm_prompt }}.
Tarea 2: Usar el {{ site.data.keyword.fm_prompt }} en modo Freeform
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 00:03.
Puede escribir el texto de solicitud en un editor de texto sin formato y, a continuación, pulsar Generar para enviar la solicitud al modelo. Siga estos pasos para utilizar Prompt Lab en modo Freeform:
En la pantalla de inicio, haga clic en el mosaico Abrir en Prompt Lab.
Seleccione cada recuadro de selección para aceptar los acuses de recibo y, a continuación, pulse Omitir visita guiada.
Haga clic en la pestaña Freeform para generar un modelo de base en modo Freeform.
Pulse Cambiar modalidad.
Copie y pegue el texto siguiente en el campo de texto y, a continuación, pulse Generar para ver la salida del Nombre de clase: Problema.
Classify this customer message into one of two classes: question, problem.
Class name: Question
Description: The customer is asking a technical question or a how-to question about our products or services.
Class name: Problem
Description: The customer is describing a problem they are having. They might say they are trying something, but it's not working. They might say they are getting an error or unexpected results.
Message: I'm having trouble registering for a new account.
Class name:
Copy to clipboardSe ha copiado en el portapapeles
' Comprueba tu progreso
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Las imágenes siguientes muestran la salida generada para la solicitud en modalidad de formato libre. Ahora ya está preparado para solicitar un modelo de base en modo Estructurado.
Tarea 3: Utilizar el " {{ site.data.keyword.fm_prompt }} " en modo estructurado
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 00:19.
Puede escribir la solicitud en un formato estructurado. El formato estructurado es útil para solicitudes de pocas puntuaciones, cuando la solicitud tiene varios ejemplos. Siga estos pasos para utilizar Prompt Lab en modo Estructurado:
Pulse la pestaña Estructurada .
Pulse Cambiar modalidad.
En el campo Instrucción , copie y pegue el texto siguiente: Given a message submitted to a customer-support chatbot for a cloud software company, classify the customer's message as either a question or a problem description so the chat can be routed to the correct support team.Se ha copiado en el portapapeles
En el campo Configuración , copie y pegue el texto siguiente en cada columna:
Valores para el campo Configuración
Entrada
Resultado
Cuando intento iniciar sesión, recibo un error.
Problema
¿Dónde puedo encontrar los precios del plan?
Pregunta
¿Cuál es la diferencia entre juicio y paygo?
Pregunta
La página de registro se ha bloqueado, y ahora no puedo crear una nueva cuenta.
Problema
¿Qué regiones están soportadas?
Pregunta
No puedo recordar mi contraseña.
Problema
En el campo Intentar , copie y pegue el texto siguiente: I'm having trouble registering for a new account.Se ha copiado en el portapapeles
Pulse Generar para ver la salida Problema.
' Comprueba tu progreso
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Las imágenes siguientes muestran la salida generada para la solicitud en modalidad estructurada. Ahora está preparado para probar las solicitudes de ejemplo.
Tarea 4: Utilizar las solicitudes de ejemplo
Para obtener una vista preliminar de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 00:33. Si no está seguro de cómo empezar, las solicitudes de ejemplo pueden empezar. Siga estos pasos para utilizar las solicitudes de ejemplo:
Abra el icono " " para visualizar la lista.
Desplácese por la lista y pulse la solicitud de ejemplo Generación de correo electrónico de marketing .
Ver el modelo seleccionado. Al cargar una solicitud de ejemplo, se selecciona automáticamente un modelo adecuado.
Abra el panel Parámetros del modelo ' . Los parámetros de criterios de decodificación y detención adecuados también se establecen automáticamente.
Pulse Generar para enviar la solicitud de ejemplo al modelo y ver la salida de correo electrónico de ejemplo.
' Comprueba tu progreso
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La imagen siguiente muestra la salida generada de una solicitud de ejemplo. Ahora está preparado para personalizar la salida de solicitud de ejemplo seleccionando un modelo y parámetros diferentes.
Tarea 5: Elija un modelo de base
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 01:04. Puede enviar la misma solicitud a un modelo diferente. Si necesita generar salida en una salida estructurada específica, como JSON, HTML o XML, puede hacerlo eligiendo un modelo que se haya ajustado para generar salida estructurada, utilizando ejemplos de pocas imágenes en la solicitud o ajustando un modelo. Siga estos pasos para elegir un modelo de base diferente:
Pulse Modelo > Ver todos los modelos base.
Pulse un modelo para obtener más información sobre un modelo y ver detalles como, por ejemplo, la arquitectura del modelo, los datos de preentrenamiento, la información de ajuste preciso y el rendimiento con respecto a los puntos de referencia.
Pulse Atrás para volver a la lista de modelos.
Seleccione flan-t5-xxl-11b o mt0-xxl-13b modelo de base y haga clic en Seleccionar modelo.
Pase el cursor por encima de la columna de salida del modelo y pulse el icono X para suprimir la salida anterior.
Pulse la misma solicitud de ejemplo, Generación de correo electrónico de marketing, en la lista.
Pulse Generar para generar salida utilizando el nuevo modelo.
' Comprueba tu progreso
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La imagen siguiente muestra la salida generada utilizando un modelo diferente. Ahora está preparado para ajustar los parámetros del modelo.
Tarea 6: Ajustar parámetros de modelo
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 01:28.
Puede experimentar con el cambio de parámetros de criterios de decodificación o detención. Siga estos pasos para ajustar los parámetros del modelo.
Nota: Los parámetros del modelo varían en función del modelo seleccionado actualmente.
La siguiente tabla define los parámetros del modelo disponibles para el flan-t5-xxl-11b modelo de base.
Parámetros del modelo
Parámetros del modelo
Significado
Decodificación
Establezca la decodificación en Greedy para seleccionar siempre las palabras con la probabilidad más alta. Establezca la descodificación en Muestreo para personalizar la variabilidad de la selección de palabras.
Temperatura
Controlar la creatividad del texto generado. Los valores altos resultarán en salidas generadas de forma más aleatoria.
P principales (muestreo nuclear)
Establézcalo en < 1.0 para utilizar sólo el conjunto más pequeño de señales más probables con probabilidades que se suman a top_p o superior.
K principales
Establezca el número de tokens de vocabulario de probabilidad más alta que se mantiene para el filtrado k superior. Los valores bajos reducen la probabilidad de que el modelo se desvíe del tema.
Semilla aleatoria
Controlar el muestreo aleatorio de las señales generadas cuando el muestreo está habilitado. Establecer la vista aleatoria en el mismo número para cada generación garantiza la repetibilidad experimental.
Penalización por repetición
Establezca una penalización de repetición para contrarrestar la tendencia del modelo a repetir textualmente el texto de solicitud o quedar atascado en un bucle. 1.00 indica que no hay penalización.
Secuencias de detención
Establezca secuencias de detención en una o más series para que la generación de texto se detenga si o cuando se producen como parte de la salida.
Mínimo de tokens
Defina el número mínimo de señales que se generarán. Las secuencias de detención encontradas antes del número mínimo de señales que se generan se ignoran.
Máximo de tokens
Defina el número máximo de señales que se van a generar.
Cambie el parámetro Top K a 10 para que sea menos probable que el modelo desacate el tema.
Pulse X para suprimir la salida de modelo anterior.
Pulse la misma solicitud de ejemplo de la lista.
Pulse Generar para generar la salida utilizando los nuevos parámetros de modelo.
Haga clic en el icono Historial de sesiones ' ' después de enviar varias solicitudes para ver su historial de sesiones.
Pulse cualquier entrada para trabajar con una solicitud anterior, especificación de modelo y valores de parámetro y, a continuación, pulse Restaurar.
Edite la solicitud, cambie el modelo o ajuste los parámetros de criterios de decodificación y detención.
Pulse Generar para generar salida utilizando la información actualizada.
' Comprueba tu progreso
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La imagen siguiente muestra la salida generada utilizando distintos parámetros de modelo. Ahora está preparado para guardar el trabajo.
Tarea 7: Guardar su trabajo
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 02:15.
Puede guardar su trabajo en tres formatos:
Tipos de activo
Tipo de activo
Descripción
Plantilla de solicitud
Guardar sólo la solicitud actual, sin su historial.
Sesión de solicitud
Guardar el historial y los datos de la sesión actual.
Cuaderno
Guardar la solicitud actual en forma de cuaderno.
Siga estos pasos para guardar el trabajo:
Pulse Guardar trabajo > Guardar como.
Seleccione Plantilla de solicitud.
Para el nombre, escriba Sample promptsSe ha copiado en el portapapeles.
Seleccione la opción Ver en proyecto después de guardar .
Pulse Guardar.
En la pestaña Activos del proyecto, haga clic en el activo Avisos de muestra para cargar ese aviso en Prompt Lab y volver al trabajo.
Haga clic en las instrucciones guardadas ' para ver las instrucciones guardadas de su proyecto sandbox.
' Comprueba tu progreso
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La imagen siguiente muestra la pestaña Activos del proyecto con el activo de plantilla de solicitud:
La siguiente imagen muestra un mensaje guardado en Prompt Lab :
Próximos pasos
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Vea este vídeo que muestra el modo Chat en Prompt Lab.
Este vídeo proporciona un método visual para aprender los conceptos y tareas de esta documentación.
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