Zero-Shot Prompting: Guía Completa 2025

¿Qué es Zero-Shot Prompting?

Zero-Shot Prompting es una técnica usada en modelos de lenguaje como GPT, donde se le solicita al modelo llevar a cabo una tarea específica sin proporcionarle ejemplos previos o entrenamiento adicional relacionado con esa tarea durante la interacción.

El modelo responde basándose únicamente en su conocimiento preentrenado con el que aborda una amplia variedad de problemas con solo una instrucción clara. Por ejemplo, si se le pide: "Resume este texto en dos oraciones", realizará la tarea sin que antes se le haya enseñado cómo resumir. Sin embargo, es preciso destacar que su precisión puede depender de la claridad y especificidad de la instrucción proporcionada.

¿Cómo funciona Zero-Shot Prompting?

Zero-Shot Prompting funciona aprovechando el conocimiento generalizado y contextual que un modelo de lenguaje como GPT ha adquirido durante su entrenamiento masivo en datos. A continuación, te explicaremos cómo opera para que entres contexto.

Entrenamiento preexistente

El modelo ya está preentrenado en grandes cantidades de datos, como libros, artículos y sitios web, para comprender y generar texto en un amplio rango de temas y contextos. Este conocimiento incluye conceptos lingüísticos, hechos generales y relaciones entre ideas.

Instrucción directa

El usuario proporciona una instrucción o pregunta clara que describe la tarea a realizar, sin necesidad de ejemplos ni entrenamiento adicional. Por ejemplo:

• "Explica qué es el cambio climático."
• "Escribe un poema sobre el mar."
• "Convierte este texto en lenguaje más formal."

Generación de respuesta

El modelo interpreta la solicitud usando su conocimiento previo y crea una respuesta en tiempo real. No necesita ver ejemplos específicos relacionados con la tarea, ya que utiliza patrones y contextos aprendidos durante su entrenamiento.

Ventajas de su uso

Trajimos a colación una técnica verdaderamente revolucionaria en el campo de la IA por su labor de efectuar tareas sin entrenamientos previos ni ejemplos etiquetados. Esto, por consecuencia, trae consigo una serie de ventajas que todos los usuarios deben conocer. Algunas son:

No requiere entrenamiento adicional

Los modelos preentrenados, como GPT, ya han aprendido patrones lingüísticos, hechos y conocimientos generales de grandes cantidades de datos durante su fase de entrenamiento. Significa que, al proporcionarle una tarea o instrucción, el modelo puede generar respuestas sin necesidad de ajustarse o especializarse en ejemplos previos de esa tarea. Esto ahorra tiempo y recursos, y elimina la necesidad de personalizar el modelo para cada nueva aplicación o tarea.

Versatilidad

Puedes pedirle que ejecute tareas como traducción, resumen, análisis de sentimientos, generación de texto, resolución de problemas matemáticos e incluso respuestas a preguntas específicas. Con ello, la técnica será adecuada para aplicaciones en distintos campos, como el servicio al cliente, la creación de contenido, el análisis de datos o la educación, sin tener que reentrenar el modelo para cada tipo de tarea.

Facilidad de implementación

Con solo proporcionar una instrucción clara y bien definida, el modelo genera una respuesta precisa. No necesitas poseer un conocimiento profundo en el campo del aprendizaje automático ni en la ingeniería de modelos. Por ese motivo, es una tecnología accesible a una amplia gama de usuarios, incluso para aquellos sin experiencia técnica, como profesionales de áreas como el marketing, la atención al cliente o la investigación.

Ahorro de tiempo

No tienes que recopilar grandes volúmenes de datos etiquetados, ni llevar a cabo largas fases de entrenamiento, ajuste y validación. En su lugar, puedes simplemente hacer una solicitud o descripción de tarea al modelo para prototipar soluciones y explorar ideas de manera rápida. Su velocidad es particularmente valiosa en entornos de desarrollo ágil, donde se necesitan resultados inmediatos para evaluar y ajustar proyectos rápidamente.

Generalización

Los modelos preentrenados para Zero-Shot Prompting tienen la capacidad de generalizar tareas y temas desconocidos para el usuario porque ha sido entrenado en una gran diversidad de datos y, por lo tanto, aplica sus conocimientos a situaciones nuevas sin haber recibido ejemplos específicos de esas situaciones. Con su capacidad de generalización, logra ser efectivo para resolver problemas que no necesariamente fueron parte de su conjunto de entrenamiento original, ofreciendo respuestas inteligentes y relevantes, incluso a preguntas que no habían sido anticipadas previamente.

Ideal para prototipos rápidos

Zero-Shot Prompting hace que los equipos generen rápidamente prototipos o pruebas de concepto sin tener que pasar por largos ciclos de desarrollo. Por ejemplo, puedes pedirle que cree contenido sobre un tema específico o que resuelva un problema concreto para experimentar sin complicar el proceso de implementación. 

Diferencias entre Zero-Shot Prompting vs. Few-Shot Prompting

Zero-Shot Prompting y Few-Shot Prompting son dos enfoques destacados dentro del campo de los modelos de lenguaje preentrenados. A pesar de que ambos aprovechan modelos previamente entrenados, la diferencia radica en la cantidad de ejemplos proporcionados al modelo para realizar una tarea. 

Cantidad de ejemplos previos necesarios

Tal como hemos mencionado a lo largo del artículo, el Zero-Shot Prompting, el modelo no necesita ningún ejemplo previo para llevar a cabo una tarea; en su lugar, usa su conocimiento general para dar respuestas o hacer tareas según la solicitud, incluso si nunca se le ha presentado algo similar antes. 

Por otro lado, en Few-Shot Prompting, el modelo recibe una pequeña cantidad de ejemplos previos que sirven como guía para la tarea. A partir de esos pocos ejemplos, ajusta su respuesta para adaptarse mejor a la tarea que se le ha asignado. Aunque no es necesario un entrenamiento completo, la presencia de ejemplos eleva su eficacia para ejecutar la tarea de manera más precisa.

Dependencia del entrenamiento adicional

Con Zero-Shot Prompting no es necesario un entrenamiento previo ni un ajuste del modelo en cada tarea porque, al estar previamente entrenado con muchos datos, logra generalizar y resolver con tareas que nunca ha visto. 

Ahora bien, con respecto a Few-Shot, hace que el modelo aprenda de unos pocos ejemplos sin necesidad de un entrenamiento exhaustivo. Estos ejemplos actúan como un pequeño "ajuste" que mejora el desempeño del modelo para tareas más específicas, con el fin de adaptar su comportamiento a las nuevas solicitudes sin un entrenamiento desde cero.

Aplicación del conocimiento

En Zero-Shot Prompting, el modelo emplea el conocimiento general que ha adquirido durante su entrenamiento previo. Gracias a ello, aborda muchas tareas, desde preguntas generales hasta instrucciones complejas, sin haber recibido ejemplos específicos de antemano. Pero, también implica que puede no ser tan preciso cuando la tarea es muy específica o requiere un contexto altamente especializado. 

Por el contrario, en Few-Shot Prompting, los ejemplos proporcionados al modelo sirven como una guía directa para que aprenda a realizar tareas con mayor precisión. A medida que recibe ejemplos, ajusta sus respuestas según el contexto para efectuar tareas exactas.

Precisión

La precisión en Zero-Shot Prompting es menor en comparación con Few-Shot Prompting, ya que no tiene ejemplos para guiar su comprensión y depende solo de su conocimiento general. Eso es suficiente para trabajos simples, pero no necesariamente para los que requieran una alta exactitud.

 En cambio, Few-Shot Prompting mejora la precisión del modelo porque los ejemplos proporcionados ayudan al modelo a aprender de manera más específica y contextualizada. Con menos ambigüedad en las instrucciones, proporciona respuestas más precisas para la tarea en cuestión.

Modelos Compatibles con Zero-Shot Prompting

Los modelos compatibles con Zero-Shot Prompting generalmente son grandes modelos de lenguaje preentrenados que funcionan eficientemente sin requerir ejemplos para hacer una tarea determinada. En este punto hemos recopilado algunos de los más conocidos:

GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3)

Quizás te suene este nombre o incluso conozcas GPT-3 porque lo has usado. Es uno de los modelos de lenguaje más populares no solo porque fue desarrollado por OpenAI, sino porque su tamaño de 175.000 millones de parámetros lo ayuda a efectuar tareas de procesamiento de lenguaje natural sin requerir ejemplos muy específicos.

Consideramos que es un candidato perfecto para Zero-Shot Prompting porque genera textos, responde preguntas, traduce, resume y hace muchas otras cosas sin entrenamiento previo. Sin duda, su flexibilidad determina que únicamente necesita un prompt claro y contextualizado para ayudarte.

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BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Otra opción altamente compatible es BERT, de Google, porque tuvo un preentrenamiento en grandes corpus de datos. Su enfoque bidireccional le hace comprender el contexto de una palabra dentro de una oración para potenciar su rendimiento en tareas como la respuesta a preguntas o la clasificación de texto sin ejemplos adicionales.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

El último modelo compatible que consideramos preciso mencionar acá, es T5. En este caso, hablamos de otro modelo de Google que convierte todas las tareas de procesamiento de lenguaje natural en un problema de traducción de texto a texto. Gracias a su arquitectura versátil y su preentrenamiento en una amplia gama de tareas, es capaz de hacer tareas de Zero-Shot Prompting efectivamente. 

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Desafíos y limitaciones 

Aunque Zero-Shot Prompting presenta muchas ventajas, también enfrenta algunos desafíos y limitaciones que pueden afectar su rendimiento en ciertas aplicaciones. A continuación, te explico tres de los principales desafíos asociados con este enfoque:

Dependencia del tamaño y calidad del modelo preentrenado

Uno de los principales desafíos de Zero-Shot Prompting es que depende en gran medida de la calidad y el tamaño del modelo preentrenado. Si bien, modelos como GPT-3 o BERT han sido entrenados con enormes cantidades de datos, su capacidad para generalizar en tareas nunca vistas puede ser limitada por el tamaño del conjunto de entrenamiento y las limitaciones inherentes en el modelo. 

En tareas muy específicas o de nicho, incluso los modelos más avanzados fallan en dar resultados precisos si no han sido entrenados con datos relevantes. Pero, esto no es todo, vamos a detallarlo:

Ambigüedad en los prompts

Zero-Shot Prompting depende de cómo se formule el prompt (la solicitud de entrada). Si el prompt no está bien formulado o es ambiguo, el modelo no comprenderá completamente la tarea que se le está pidiendo y genera respuestas incorrectas o imprecisas. 

Limitada precisión en tareas complejas

Pese a que Zero-Shot Prompting es bastante efectivo para tareas generales de procesamiento de lenguaje natural, como responder preguntas simples o crear un texto, su precisión se reduce en tareas más complejas.

 En áreas donde se requiere un conocimiento profundo o especializado, como en el análisis de datos complejos o la resolución de problemas avanzados, no da respuestas tan precisas como en escenarios donde se ha proporcionado un conjunto de ejemplos más detallados.

Aplicaciones de Zero-Shot Prompting

La técnica es muy útil en distintos campos porque puede hacer trabajos sin ejemplos previos, tal como lo hemos recalcado a lo largo del texto. Con base en ello, resulta perfecto que conozcas algunas áreas en donde se aplica con éxito:

Generación de texto automatizado

Los modelos entrenados en grandes corpus de datos crean contenido coherente sobre una amplia variedad de temas sin necesidad de ejemplos previos. Por ejemplo, un modelo como GPT-3 redacta artículos, resúmenes, o incluso escribe diálogos para aplicaciones de entretenimiento, simplemente a partir de una indicación general en el prompt. Así puedes emplearlo en tareas como la creación de contenido, redacción automática, marketing digital y más.

Clasificación de texto

En la clasificación de texto, Zero-Shot Prompting permite asignar etiquetas a textos sin haber sido entrenado explícitamente con ejemplos de esas categorías, respondiendo a momentos donde se enfrenta a nuevas categorías o cuando no se dispone de datos etiquetados. 

Traducción automática

A pesar de que no hayan sido entrenados para traducir entre dos idiomas en particular, generalizan y proporcionan traducciones de textos basándose en su conocimiento previo. Por ejemplo, al ser entrenado en una gran cantidad de idiomas, podría traducir de español a ruso sin haber visto previamente ejemplos de esa combinación de lenguajes, solo a partir de la estructura y el contexto del lenguaje.

Asistentes virtuales y chatbots

En el desarrollo de asistentes virtuales y chatbots, Zero-Shot Prompting es útil para realizar tareas sin tener que entrenar el modelo específicamente para cada tipo de interacción. Por ejemplo, un chatbot responde preguntas sobre una amplia gama de temas y proporciona asistencia sin que haya ejemplos previos de todas las posibles consultas. 

Búsqueda de información y recuperación de datos

También se aplica en la búsqueda de información, donde el modelo trabaja en la recuperación de datos sin tener acceso directo a un conjunto de documentos etiquetados. En este caso, desarrolla consultas de búsqueda y obtiene resultados relevantes a partir de una base de datos o corpus general, facilitando la recuperación de información flexible y dinámica.

Futuro de Zero-Shot Prompting en el mundo de la IA

A medida que los modelos de lenguaje y las técnicas de aprendizaje automático continúan evolucionando, la capacidad de los sistemas para realizar tareas sin ejemplos concretos de entrenamiento será cada vez más avanzada. En los próximos años, se espera que Zero-Shot Prompting mejore en términos de precisión y adaptabilidad para que los modelos manejen una gama aún más amplia de tareas complejas con mayor efectividad. 

La integración de la técnica en áreas como la automatización de procesos empresariales, la personalización de contenido, la asistencia al cliente y la medicina, por ejemplo, abrirá nuevas posibilidades en la creación de soluciones inteligentes y eficientes. 

¿Cómo empezar a usar Zero-Shot Prompting?

Zero-Shot Prompting es una técnica avanzada en el campo de la inteligencia artificial que permite a los modelos de lenguaje procesar tareas específicas sin necesidad de entrenamiento previo. Esto significa que, con tan solo proporcionar una instrucción clara o contexto, el modelo puede generar respuestas precisas y relevantes, eliminando la necesidad de entrenamientos extensos o personalizados.

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Conclusión 

Indudablemente, te hemos hablado de una técnica que será indispensable para ti, y para todos. Zero-Shot Prompting representa un avance significativo en la inteligencia artificial y abre puertas a muchas aplicaciones tecnológicas. En su evolución, es probable que juegue un papel determinante en la creación de sistemas más inteligentes y adaptativos. Su futuro parece prometedor, con la posibilidad de integrar esta técnica en una variedad de dominios, haciendo que la interacción con la IA sea más natural, accesible y poderosa.