{"id":1771,"date":"2024-06-03T19:04:24","date_gmt":"2024-06-03T19:04:24","guid":{"rendered":"https:\/\/elink.cat\/blog\/?p=1771"},"modified":"2026-10-07T21:22:34","modified_gmt":"2026-10-07T21:22:34","slug":"la-importancia-de-definir-criteris-minuciosos-per-a-la-generacio-de-prompts-en-lentrenament-de-llm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elink.cat\/blog\/la-importancia-de-definir-criteris-minuciosos-per-a-la-generacio-de-prompts-en-lentrenament-de-llm\/","title":{"rendered":"Definir criteris per a la generaci\u00f3 de prompts en l\u2019entrenament de LLM"},"content":{"rendered":"<span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Temps de lectura: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 2<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minuts<\/span><\/span>En el m\u00f3n de la intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial, especialment en el camp dels models de llenguatge gran (LLM), la qualitat dels prompts utilitzats per a l&#8217;entrenament \u00e9s fonamental per obtenir resultats efectius. Definir criteris i regles detallades i minucioses a l&#8217;hora de generar aquests prompts no nom\u00e9s millora la precisi\u00f3 i la rellev\u00e0ncia dels resultats, sin\u00f3 que tamb\u00e9 optimitza el proc\u00e9s d&#8217;entrenament, redueix errors i augmenta la confian\u00e7a en les solucions generades per l&#8217;IA.\r\n\r\n<strong>L&#8217;Art de Crear un Prompt Efectiu<\/strong>\r\n\r\nGenerar un prompt efectiu implica m\u00e9s que simplement formular una pregunta o donar una instrucci\u00f3. \u00c9s un proc\u00e9s meticul\u00f3s que requereix comprendre profundament l&#8217;objectiu final, l&#8217;audi\u00e8ncia i el context. A continuaci\u00f3, explico alguns criteris essencials per a la creaci\u00f3 de prompts :\r\n\r\n<strong>1. Claredat i Precisi\u00f3:<\/strong>\r\nEls prompts han de ser clars i precisos per evitar ambig\u00fcitats. Un prompt ben definit redueix les possibilitats de generar respostes incorrectes o irrelevants. Per exemple, en lloc de demanar \u00abExplica el frau electr\u00f2nic,\u00bb seria millor dir \u00abDescriu els m\u00e8todes comuns de frau electr\u00f2nic utilitzats en transaccions banc\u00e0ries en l\u00ednia.\u00bb.\r\n\r\n<strong>2. Contextualitzaci\u00f3:<\/strong>\r\nProporcionar context suficient en el prompt \u00e9s crucial perqu\u00e8 el model pugui generar respostes adequades. Aix\u00f2 inclou detalls sobre l&#8217;entorn, les circumst\u00e0ncies i qualsevol informaci\u00f3 rellevant que pugui influir en la resposta. Si li donem al LLM informaci\u00f3 contextualitzada del comprador, del site o del producte que es vol comprar podem millorar increiblement la precis\u00f3 de la resposta.\r\n\r\n<strong>3. Especificitat:<\/strong>\r\nEls prompts espec\u00edfics guien millor el model cap a les respostes desitjades. Com m\u00e9s detallat sigui el prompt, m\u00e9s acurades seran les respostes. \u00a0Tampoc cal escriure un llarg prompt, pero el detall ajuda!\r\n\r\n<strong>4. Variabilitat:<\/strong>\r\nUtilitzar una varietat de prompts durant l&#8217;entrenament ajuda a crear un model m\u00e9s robust i capa\u00e7 de respondre a una \u00e0mplia gamma de preguntes. Aix\u00f2 inclou formular prompts en diferents formats i estils per simular les diverses maneres en qu\u00e8 es poden presentar les preguntes en el m\u00f3n real.\r\n\r\n<span style=\"text-decoration: underline;\">Un Exemple Pr\u00e0ctic: Entrenament per al Scoring del Frau Electr\u00f2nic<\/span>\r\n\r\nRecentment, hem apr\u00e8s la import\u00e0ncia d&#8217;aquests criteris en un projecte sobre l&#8217;entrenament d&#8217;un LLM per al scoring del frau electr\u00f2nic. Durant aquest projecte, vam establir una s\u00e8rie de regles estrictes per a la generaci\u00f3 de prompts que inclo\u00efen:\r\n\r\n&#8211; Definir clarament els tipus de frau electr\u00f2nic que vol\u00edem detectar.\r\n&#8211; Proporcionar exemples espec\u00edfics de comportaments sospitosos.\r\n&#8211; Crear una base de dades de situacions reals i simulades per entrenar el model amb una varietat de casos.\r\n\r\nAquest enfocament detallat va permetre que el model gener\u00e9s respostes altament precises i \u00fatils per identificar i classificar possibles fraus electr\u00f2nics, millorant significativament l&#8217;efic\u00e0cia del sistema de detecci\u00f3.\r\n\r\nEn resum, els beneficis d&#8217;un bon prompt son clars:\r\n\r\n&#8211; <strong>Millora de la Qualitat de les Respostes:<\/strong>\u00a0Un prompt ben formulat redueix la probabilitat de generar respostes incorrectes o irrelevants.\r\n&#8211; <strong>Redueix l&#8217;Ambig\u00fcitat:<\/strong> Clarificar e\u00e9s vital i ajuda a obtenir respostes m\u00e9s coherents i precises.\r\n&#8211; <strong>Efic\u00e0cia en l&#8217;Entrenament:<\/strong> Redueix el temps i els recursos necessaris per entrenar el model, ja que es minimitzen els errors i es maximitza l&#8217;efici\u00e8ncia.\r\n\r\nA<a href=\"https:\/\/elink.cat\/blog\"> blog.elink.cat<\/a> seguim treballant en aquesta linea, en constant aprenentatge !\r\n\r\n&nbsp;\n\n\n<div class=\"wp-block-group elink-related\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Per seguir llegint<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><a href=\"https:\/\/elink.cat\/blog\/del-prompt-engineering-a-larquitectura-de-decisions\/\">Del prompt engineering a l\u2019arquitectura de decisions<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/elink.cat\/blog\/preguntar-be-es-la-nova-alfabetitzacio-digital\/\">Preguntar b\u00e9 \u00e9s la nova alfabetitzaci\u00f3 digital<\/a><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si vols que el teu equip ho domini, mira la nostra <a href=\"https:\/\/elink.cat\/serveis\/formacio\">Formaci\u00f3 en IA per a equips<\/a>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p><span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Temps de lectura: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 2<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minuts<\/span><\/span>En el m\u00f3n de la intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial, especialment en el camp dels models de llenguatge gran (LLM), la qualitat dels prompts utilitzats per a l&#8217;entrenament \u00e9s fonamental per obtenir resultats<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1774,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"breadcrumbs_single_post":"","page_title_panel":"","breadcrumbs_single_page":"","single_page_alignment":"","single_page_margin":"","page_structure_type":"","content_style_source":"","content_style":"","blog_post_streched_ed":"","blog_page_streched_ed":"","has_transparent_header":"","disable_transparent_header":"","vertical_spacing_source":"","content_area_spacing":"","single_post_content_background":"","single_page_content_background":"","single_post_boxed_content_spacing":"","single_page_boxed_content_spacing":"","single_post_content_boxed_radius":"","single_page_content_boxed_radius":"","disable_featured_image":"","disable_post_tags":"","disable_author_box":"","disable_posts_navigation":"","disable_comments":"","disable_related_posts":"","disable_header":"","disable_footer":"","footnotes":""},"categories":[27],"tags":[],"class_list":["post-1771","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia-aplicada-negoci","rishi-post"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1771","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1771"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1771\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2963,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1771\/revisions\/2963"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1774"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1771"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1771"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/elink.cat\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1771"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}