Aprende cómo estructurar tus prompts
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La calidad de las respuestas de la IA depende en gran medida de la claridad y especificidad del prompt o indicación proporcionada por el usuario. Con el siguiente artículo, aprenderás los parámetros que pueden ayudarte a obtener mejores respuestas.
1. ¿Con qué limitaciones se enfrenta un usuario en las interfaces donde se suministran indicaciones a la IA para obtener respuestas?
• Actualización de la información: Mucho del conocimiento interno y la información corresponde al año 2021 y podría ser inexacta o incompleta. Sin embargo, existen ciertas herramientas internas para mantener dicho conocimiento al día.
• Interacción de un solo turno: Solo se obtiene una respuesta por cada turno de conversación.
• Acceso a herramientas adicionales de los modelos: No hay acceso a herramientas aparte de las predefinidas internamente.
• Detalles del funcionamiento: La IA puede hablar sobre sus capacidades y funcionalidades a alto nivel. Pero no comparte detalles sobre cómo funcionan exactamente esas capacidades.
• Seguridad: No proporciona información ni crea contenido que pueda causar daño físico, emocional o financiero a los usuarios, a otra persona o a cualquier grupo de personas bajo ninguna circunstancia.
• Límites de caracteres: Existen algunas restricciones. La longitud máxima de un mensaje de entrada (es decir, un mensaje del usuario) es de 2048 caracteres. Mientras que la longitud máxima de un mensaje de salida (es decir, una respuesta de la IA) es de 4096 caracteres.
2. ¿Qué es la Ingeniería de Prompts?
La Ingeniería de Prompts, también conocida como Prompt Engineering, es un campo dentro de la Inteligencia Artificial (IA) que se centra en el diseño y optimización de las instrucciones o “prompts” que guían a los sistemas de IA en la generación de respuestas y contenido.
La Ingeniería de Prompts implica el proceso de diseñar, estructurar y formular instrucciones o preguntas de manera efectiva para que el modelo de lenguaje pueda interpretarlas correctamente y proporcionar respuestas coherentes y útiles. Esto incluye la experimentación con diferentes frases y estructuras de preguntas, y el ajuste del rendimiento y la capacidad de los modelos para diferentes tareas.
Es un campo en constante evolución y optimización, ya que la forma en que estos modelos de IA reciben e interpretan las indicaciones es crucial para su rendimiento y utilidad. Por lo tanto, la Ingeniería de Prompts juega un papel fundamental en la mejora de la interacción entre los humanos y las máquinas inteligentes.
3. ¿Cuáles parámetros pueden mejorar la calidad de un prompt?
• Asumir un rol en el campo específico.
• Ubicar el verbo correcto.
• Dar ejemplos.
• Suministrar contexto o premisas.
• Ajustar el estilo.
• Especificar el formato de la salida.
4. ¿Qué efectos tiene pedir a la IA que asuma un rol para responder?
Pedir a la IA que asuma un rol para responder puede tener varios efectos:
• Especificidad: Cuando se le pide a la IA que asuma un rol específico, puede generar respuestas más precisas y relevantes. Por ejemplo, si se le pide a la IA que actúe como un especialista en medicina, las respuestas estarán más enfocadas en el ámbito médico.
• Contextualización: Al asumir un rol, la IA puede entender mejor el contexto de la conversación y proporcionar respuestas más adecuadas.
• Personalización: Los roles pueden ayudar a personalizar la interacción con la IA. Por ejemplo, si se le pide a la IA que actúe como un tutor de matemáticas, puede proporcionar explicaciones detalladas y ejemplos relacionados con las matemáticas.
• Mejora de la interacción: Al asumir un rol, la IA puede interactuar de una manera que se sienta más natural y humana para el usuario.
Es importante recordar que, aunque la IA puede asumir diferentes roles, sigue siendo una herramienta y no tiene conciencia ni emociones propias.
5. ¿Qué criterios puede aplicar el usuario para establecer el verbo correcto de acción y de esta manera obtener de la IA la respuesta, salida, solución o contenido esperado?
Para establecer el verbo correcto de acción y obtener la respuesta esperada de la IA, el usuario puede considerar los siguientes criterios:
• Claridad: El verbo de acción debe ser claro y preciso. Debe indicar de manera inequívoca lo que se espera que haga la IA.
• Concreción: El verbo de acción debe ser concreto para la tarea en cuestión. Por ejemplo, si se desea que la IA genere un poema, se podría usar el verbo “crear” o “generar”.
• Relación: El verbo de acción debe estar relacionado con el contexto de la solicitud. Por ejemplo, si se está pidiendo a la IA que realice una operación matemática, se podría usar el verbo “calcular”.
• Nivel de detalle: Dependiendo de la cantidad de detalle que se desee en la respuesta, se puede ajustar el verbo de acción. Por ejemplo, si se desea una explicación detallada, se podría usar el verbo “explicar”.
• Modo de acción del verbo: El modo de acción del verbo puede influir en la respuesta de la IA. Por ejemplo, si el verbo expresa un evento estático o dinámico, homogéneo o con cambio de estado, puntual o durativo, etc.
La elección cuidadosa del verbo de acción juega un papel crucial en la obtención de la respuesta, salida, solución o contenido esperado de la IA.
6. ¿En qué consisten los prompts de 0-shot, one-shot, few-shot?
Los términos “0-shot”, “one-shot” y “few-shot” se refieren a técnicas de aprendizaje en Inteligencia Artificial (IA) que permiten a los modelos hacer predicciones con una cantidad mínima de ejemplos de entrenamiento.
• 0-shot: En el aprendizaje 0-shot, el modelo hace predicciones sin ningún ejemplo adicional de entrenamiento. Por ejemplo, si le pides a la IA que sume 2+2, esto sería un prompt de 0-shot porque no le has mostrado al modelo ningún ejemplo completo.
• One-shot: En el aprendizaje one-shot, se proporciona un solo ejemplo o plantilla al modelo. Por ejemplo, si le muestras a la IA un ejemplo de una reseña de un producto y luego le pides que genere una reseña similar para otro producto, esto sería un prompt de one-shot.
• Few-shot: En el aprendizaje few-shot, se utilizan una pequeña cantidad de ejemplos, generalmente entre dos y cinco. Por ejemplo, si le muestras a la IA tres ejemplos de reseñas de productos clasificadas como positivas o negativas, y luego le pides que clasifique una nueva reseña, esto sería un prompt de few-shot.
Estas técnicas son especialmente útiles cuando se dispone de pocos datos etiquetados para entrenar al modelo. Sin embargo, la elección de la técnica a utilizar depende del problema específico y de la disponibilidad de datos etiquetados.
7. ¿Cómo impacta en la calidad de la respuesta suministrar el contexto o las premisas del problema o situación?
El suministro de contexto o premisas en un problema o situación planteado tiene un impacto significativo en la calidad de la respuesta generada por la IA.
• Respuestas más precisas y relevantes: Al proporcionar información adicional sobre la pregunta o la solicitud del usuario, la IA puede generar respuestas más precisas y relevantes. Por ejemplo, si alguien pregunta «¿Cuál es el clima hoy?», el contexto debe incluir la ubicación y la hora actual para proporcionar una respuesta precisa.
• Coherencia: Las respuestas generadas por la IA están fuertemente influenciadas por el contexto proporcionado. Esto significa que la IA considera la información previa para producir una respuesta coherente y relevante. Cuanto más contexto tenga disponible, mejor podrá comprender y responder adecuadamente.
• Mejora de la interacción: El contexto permite una comunicación más fluida y natural entre el usuario y la IA. Esto es especialmente importante en aplicaciones como los chatbots y los asistentes virtuales, donde la IA necesita entender el contexto para responder de manera efectiva a las solicitudes del usuario.
• Diseño efectivo de experiencias de usuario: En el diseño UX/UI, comprender cómo el contexto influye en la generación de respuestas en modelos de IA es esencial para crear experiencias de usuario efectivas y satisfactorias.
Por todo lo anterior, el contexto juega un papel crucial en la generación de respuestas de la IA, permitiendo respuestas más precisas, coherentes y relevantes, y mejorando la interacción entre los usuarios y la IA.
8. ¿Ajustar el estilo conduce a obtener una mejor respuesta?
Ajustar el estilo mejora la respuesta de la IA en los siguientes aspectos:
• Personalización: Ajustar el estilo permite personalizar la interacción con la IA. Por ejemplo, si ajustas el estilo para que la IA genere respuestas más formales o informales, puedes obtener respuestas que se alineen mejor con tus preferencias.
• Relevancia: Ajustar el estilo puede ayudar a obtener respuestas más relevantes. Por ejemplo, si estás buscando una respuesta creativa, puedes ajustar el estilo para que la IA genere respuestas más imaginativas.
• Claridad: Ajustar el estilo puede mejorar la claridad de las respuestas. Por ejemplo, si prefieres respuestas concisas, puedes ajustar el estilo para que la IA proporcione respuestas más directas.
• Mejora de la interacción: Ajustar el estilo puede mejorar la interacción con la IA. Por ejemplo, si prefieres un tono de conversación más amigable, puedes ajustar el estilo para que la IA interactúe de una manera más amigable.
Ajustar el estilo puede ser una herramienta valiosa para obtener la respuesta, salida, solución o contenido esperado de la IA.
9. ¿Cómo influye solicitar a la IA que la respuesta o salida tenga un formato determinado?
Solicitar a la IA que la respuesta o salida tenga un formato determinado influye de esta manera en los resultados obtenidos:
• Estructura y organización: Un formato específico puede ayudar a estructurar y organizar la información de manera más efectiva. Esto puede facilitar la comprensión y el procesamiento de la información por parte del usuario.
• Claridad y precisión: Un formato determinado puede mejorar la claridad y la precisión de la respuesta. Por ejemplo, si se solicita una respuesta en forma de lista o tabla, la IA puede proporcionar información de manera más ordenada y fácil de seguir.
• Personalización: Solicitar un formato específico permite personalizar la interacción con la IA. Por ejemplo, si prefieres respuestas visuales, puedes solicitar que la IA genere un gráfico o un diagrama.
• Relevancia: Un formato específico puede ayudar a obtener respuestas más relevantes para la tarea en cuestión. Por ejemplo, si estás trabajando en un problema de programación, puedes solicitar que la IA genere código.
Conclusiones
Es importante recordar que la calidad de las respuestas de la IA depende en gran medida de la claridad y especificidad del prompt o indicación proporcionada por el usuario. Por lo tanto, utilizar estos parámetros puede ser una herramienta valiosa para obtener la respuesta, salida, solución o contenido esperado de la IA.
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