Martes 20 de octubre de 2026 ·
¿Puede un LLM optimizar sus prompts sin intervención humana? Un caso con documentos reales
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Una ingeniera de SCIEN aplica a documentos reales un bucle en el que un LLM resuelve la tarea, revisa sus errores y reescribe el prompt. La extracción abarca 20 campos de documentos de unas 5,4 páginas de media, y el punto de partida es un prompt escrito a mano de unos 1.900 caracteres. Probó tres formatos de entrada (imagen, OCR y ambos) y, en las tres, el acierto en validación subió unos 7 puntos en unos 10 pasos antes de estancarse, con 5 a 7 puntos de mejora también en test.
Qué significa
Para quien automatiza la extracción de datos de documentos, el bucle mejora el prompt hasta cierto punto, pero definir qué respuesta es correcta y cómo evaluarla sigue siendo tarea humana.
Fuentes originales
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