En este documento se exploran las capacidades de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y cómo pueden actuar como socios en la programación y el desarrollo. Se discuten sus aplicaciones en la mejora de la eficiencia del código, la gestión de dependencias, la generación de documentación, la reducción de la deuda técnica y la innovación en el desarrollo de software.
Los LLMs, basados en arquitecturas de transformadores, pueden transformar la forma en que los desarrolladores abordan los desafíos de programación. Algunas de sus capacidades incluyen:
La gestión de dependencias puede ser complicada. Los LLMs pueden:
La documentación es esencial pero a menudo descuidada. Los LLMs pueden:
La deuda técnica puede acumularse rápidamente. Los LLMs pueden:
Los LLMs no solo ayudan con tareas cotidianas, sino que también permiten:
Integrar LLMs en el proceso de desarrollo revoluciona la forma en que se abordan las tareas, permitiendo a los desarrolladores centrarse más en los aspectos creativos y estratégicos del desarrollo.
Los Modelos de Lenguaje Grande deben ser considerados no solo como herramientas, sino como miembros integrales del equipo de desarrollo. En la próxima sección, se explorarán interfaces de chat como ChatGPT o Gemini para comenzar la programación en pareja con un asistente de IA.
| Capacidad | Descripción |
|---|---|
| Análisis de Código | Escaneo de errores de sintaxis y bugs. |
| Sugerencias de Algoritmos | Propuestas de algoritmos y refactorización. |
| Depuración Eficiente | Identificación de problemas en la ejecución del código. |
| Gestión de Dependencias | Análisis de archivos y sugerencias de actualizaciones. |
| Generación de Documentación | Creación automática de comentarios y documentación. |
| Reducción de Deuda Técnica | Revisión y sugerencias para mejorar el código heredado. |
| Innovación y Creatividad | Brainstorming y simulación de nuevas características. |
Este documento proporciona una visión general de cómo los LLMs pueden ser aliados valiosos en el desarrollo de software, mejorando la eficiencia y fomentando la innovación.
En esta lección, se explora cómo utilizar un modelo de lenguaje grande (LLM), específicamente GPT-4o a través de la interfaz de ChatGPT, para escribir código y acelerar el proceso de desarrollo. Se presentan ejemplos de cómo formular solicitudes específicas para obtener resultados óptimos en diferentes lenguajes de programación.
Código Generado:
python
def add_to_numbers(a, b):
return a + b
JavaScript
Código Generado:
javascript
function addToNumbers(a, b) {
return a + b;
}
C#
public static int AddToNumbers(int a, int b) {
return a + b;
}
} ```
javascript
function isPrime(num) {
if (num < 2) return false;
for (let i = 2; i <= Math.sqrt(num); i++) {
if (num % i === 0) return false;
}
return true;
}javascript
function isPrime(num) {
if (!Number.isInteger(num) || num < 1) {
throw new Error("Input must be a positive integer.");
}
if (num < 2) return false;
for (let i = 2; i <= Math.sqrt(num); i++) {
if (num % i === 0) return false;
}
return true;
}Código Generado: ```python from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(name)
@app.route('/multiply', methods=['POST']) def multiply(): data = request.json if 'a' not in data or 'b' not in data: return jsonify({"error": "Missing parameters"}), 400 a = data['a'] b = data['b'] if not isinstance(a, int) or not isinstance(b, int): return jsonify({"error": "Parameters must be integers"}), 400 return jsonify({"result": a * b}) ```
La calidad de los prompts influye directamente en la calidad del código generado. Al proporcionar detalles y contexto, se puede obtener un código más funcional y útil.
En este documento se resumen las mejores prácticas para crear prompts efectivos al interactuar con modelos de lenguaje (LLM) para la generación de código. Se discuten la importancia de la claridad, el contexto y la iteración en la creación de prompts, así como la necesidad de pruebas y documentación en el código generado.
| Ejemplo de Prompt Vago | Ejemplo de Prompt Claro |
|---|---|
| "Escribe una función en Python." | "Escribe una función en Python que descargue un archivo y lo guarde en disco sin usar wget." |
```python # Ejemplo de función generada con contexto import requests
def descargar_archivo(url, nombre_archivo): respuesta = requests.get(url) with open(nombre_archivo, 'wb') as archivo: archivo.write(respuesta.content) ```
| Prompt Inicial | Respuesta del Modelo |
|---|---|
| "Crea una API simple." | Código básico de API sin manejo de errores. |
| "Añade manejo de errores a la API." | Código mejorado con manejo de errores. |
python
# Ejemplo de código comentado
def obtener_usuario(id):
"""
Obtiene un usuario por su ID.
Lanza un error 404 si no se encuentra el usuario.
"""
# Lógica para obtener el usuario
pass
Este documento resume las ideas y conceptos presentados en un video sobre el uso de modelos de lenguaje (LLM) para la escritura y mejora de código. Se exploran ejemplos prácticos de cómo incorporar retroalimentación para refinar el código generado, destacando la importancia de la validación de entradas y la robustez del código.
La retroalimentación es crucial para identificar y corregir errores o deficiencias en el código.
Código como Borrador:
python
def factorial(n):
return 1 if n == 0 else n * factorial(n - 1)python
def factorial(n):
if not isinstance(n, int) or n < 0:
raise ValueError("El número debe ser un entero no negativo.")
return 1 if n == 0 else n * factorial(n - 1)python
def es_palindromo(s):
return s == s[::-1]python
def es_palindromo(s):
if not s:
return False
s = s.replace(" ", "").lower()
return s == s[::-1]python
def caracteres_unicos(s):
return set(s)set en Python simplifica la solución.En el siguiente video, se explorará cómo asignar un rol al modelo para obtener respuestas más útiles y específicas.
En esta guía, exploraremos cómo la especificidad en los requerimientos y la asignación de roles a un modelo de lenguaje (LLM) como ChatGPT pueden mejorar la calidad de las respuestas y el código generado. Aprenderemos a formular prompts efectivos que se adapten a diferentes niveles de experiencia, desde principiantes hasta usuarios avanzados.
Respuesta: Código simple y directo.
Prompt con rol: "Como un tutor de Python para principiantes, ¿cómo calcularía el factorial de un número?"
Respuesta: Técnica y precisa.
Prompt con rol: "Como un tutor amigable de Python, ¿puedes explicarme cómo crear una lista y agregar elementos?"
Definir un rol al interactuar con un modelo de lenguaje puede transformar la calidad de las respuestas. Esto no solo mejora la comprensión del usuario, sino que también hace que la experiencia de aprendizaje sea más intuitiva y efectiva. Al final de esta guía, estarás preparado para personalizar tus prompts y maximizar la productividad en tus proyectos de programación.
En este documento se exploran las ventajas de combinar roles en modelos de lenguaje, específicamente en el contexto de la evaluación de scripts de Python para aplicaciones web. Se discute cómo un modelo puede ofrecer retroalimentación integral al actuar simultáneamente como arquitecto de software y experto en seguridad.
Impacto de los Roles: Los roles que se asignan a un modelo de lenguaje pueden influir significativamente en la calidad y profundidad de las respuestas generadas.
Combinación de Roles: Al solicitar que el modelo actúe como dos expertos (arquitecto de software y experto en seguridad), se pueden obtener respuestas más complejas e informativas.
Evaluación del Código:
Para obtener una evaluación completa, se puede estructurar un prompt de la siguiente manera:
# Script de ejemplo para evaluación
def ejemplo_funcion():
# Código aquí
pass
Prompt: "Actúa como un arquitecto de software y un experto en seguridad. Evalúa el siguiente script y proporciona retroalimentación sobre su estructura y vulnerabilidades."
Al aplicar el prompt, el modelo identificó varios problemas, tales como: - Uso de un archivo de texto como base de datos. - Almacenamiento de nombre de usuario y contraseña en texto claro.
El modelo también ofreció un script mejorado, proporcionando consejos específicos y prácticos que pueden mejorar la calidad del código.
La combinación efectiva de roles en modelos de lenguaje transforma estas herramientas en recursos más poderosos para el desarrollo de software y la planificación de proyectos. Se recomienda seguir explorando técnicas avanzadas de ingeniería de prompts para maximizar el potencial de estos modelos.
Mantente atento a la próxima sección sobre ingeniería de prompts a nivel experto.
Este documento resume las estrategias para optimizar las respuestas de modelos de lenguaje (LLM) como GPT, utilizando roles específicos que permiten obtener críticas constructivas y sugerencias de mejora en el desarrollo de software. Se exploran ejemplos prácticos de cómo asignar roles a GPT para mejorar la calidad del código, integrar características avanzadas y realizar pruebas de software.
Esperar una crítica detallada sobre características, rendimiento y usabilidad.
Resultados:
Solicitar análisis y sugerencias para aplicar técnicas avanzadas de NLP.
Resultados:
Enfocar en la robustez del software.
Resultados:
| Rol | Sugerencias de Mejora |
|---|---|
| Contribuyente | Entrada de datos flexible, más tipos de gráficos, opciones de personalización |
| Experto en NLP | Preprocesamiento de texto, métodos avanzados de resumen |
| Tester de Software | Identificación de casos extremos, estrategias de manejo |
Se alienta a los desarrolladores a seguir experimentando con estas técnicas para maximizar el potencial de AI en sus proyectos.
Este documento resume las mejores prácticas para interactuar con modelos de lenguaje (LLM) y cómo el rol de un desarrollador puede cambiar al trabajar con estas herramientas. Se presentan recomendaciones sobre cómo formular prompts efectivos y cómo integrar LLM en el proceso de desarrollo de software.
Cuanto más específico sea tu prompt, mejor será la respuesta.
Asigna un Rol
Experimenta con diferentes roles para obtener el resultado deseado.
Solicita una Opinión de Experto
Pide retroalimentación sobre el código que ya has escrito para identificar fallos y optimizaciones.
Proporciona Retroalimentación
Empuja los límites de lo que puede hacer, como entender partes complejas de tu código o refactorizar bibliotecas completas.
Prueba Cuidadosamente el Código Generado
Revisa y prueba el código generado para asegurarte de que sea compatible con tu base de código.
Utiliza LLM como Herramienta de Aprendizaje
Haz preguntas de seguimiento, solicita ejemplos de código o discute los pros y contras de las soluciones propuestas.
Recuerda que Eres el Experto en el Contexto
Con estas mejores prácticas, estarás mejor preparado para interactuar con LLM y mejorar tus habilidades de programación. Recuerda que el éxito en la interacción con un LLM depende de cómo tú y las necesidades de tu proyecto guíen el desarrollo del código. ¡Adelante y conviértete en un mejor programador!