Aprende más parámetros para potenciar tus prompts

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¿Existen más elementos que nos permiten mejorar los prompts de IA? Aprende aquí lo que se ha descubierto para hacer más empática las respuestas de la IA.


1. ¿Cómo ayuda a un LLM que el usuario utilice un lenguaje cordial y educado? ¿Qué pasa cuando el usuario utiliza un lenguaje ofensivo, soez, desagradable o antipático?

En general, utilizar un lenguaje cordial y educado ayuda a mejorar la comunicación con un LLM para obtener mejores respuestas. Estas son las razones:


• Los LLM están entrenados con grandes cantidades de texto. Éste incluye ejemplos de lenguaje tanto educado como ofensivo.

• Los LLM son más propensos a responder de manera positiva a un lenguaje similar al que fueron entrenados.

• Un lenguaje cordial y educado crea un ambiente más positivo para la comunicación. Ayuda a que el usuario se sienta más cómodo y lo induzca a proporcionar información precisa y útil.

• Un lenguaje ofensivo o desagradable puede ser interpretado como un ataque por el LLM. Por ello, el LLM puede cerrarse o proporcionar respuestas incorrectas o irrelevantes.

• La comunicación hostil o soez puede generar conflictos innecesarios y dificultar la resolución de problemas.


Es posible que un LLM pueda entender y responder a un lenguaje ofensivo o desagradable. Depende de:


• La gravedad del lenguaje. Puede ser: lenguaje levemente ofensivo (insultos leves, blasfemias leves), lenguaje moderadamente ofensivo (insultos más fuertes, lenguaje discriminatorio), lenguaje gravemente ofensivo (amenazas, lenguaje de odio, discurso de incitación al odio).

• El contexto en el que se utiliza. Lo que se considera ofensivo puede variar según la persona y el contexto. Por ejemplo, una palabra que puede ser considerada ofensiva en un contexto puede no serlo en otro.

• El LLM específico. Algunos pueden responder de forma neutral incluso si se les habla de manera ofensiva u hostil, pero eso no favorece a que la conversación fluya de la mejor manera.


Típicamente, un LLM debe ser capaz de entender el contexto y responder de manera adecuada, sin tomar las palabras del usuario personalmente o dejarse llevar por ellas. Pero el lenguaje soez, ofensivo o antipático puede generar malentendidos, provocar reacciones negativas y entorpecer el diálogo.


Como recomendación, mantén un tono respetuoso y educado. Saludar, despedirse, utilizar "por favor" y "gracias", puede mejorar significativamente la comunicación con un LLM, ya que con ello se crea un ambiente más positivo y colaborativo, se muestra respeto por el LLM y su capacidad, indica que el usuario está dispuesto a cooperar y a seguir las instrucciones, y también puede aumentar la probabilidad de que el LLM proporcione respuestas precisas y útiles.


Estos son algunos ejemplos de cómo utilizar un lenguaje cordial y amable con un LLM:


• Saludos: "Hola, Gemini", "Buenos días, Claude", "¿Cómo estás?"

• Despedidas: "Hasta luego", "Gracias por tu ayuda", "Nos vemos pronto".

• Peticiones: "¿Podrías ayudarme a escribir un poema?", "¿Me puedes dar información sobre el cambio climático?", "¿Por favor, traduce esta oración al francés?".

• Agradecimientos: "Gracias por tu ayuda", "Te agradezco tu tiempo", "Ese fue un buen resumen".

2. ¿Qué ocurre cuando se utilizan en un prompt ciertas expresiones o se señalan situaciones extremas que implican un sentido de la urgencia? ¿Cómo afecta colocar en el contexto de la solicitud la inminencia de un peligro, o la ocurrencia de un desastre?

En estos casos, el LLM puede interpretar la solicitud como una prioridad y ajustar su respuesta en consecuencia. Estos son los efectos:


• Tono y enfoque de la respuesta: Si la solicitud sugiere una situación de emergencia, el tono se vuelve más serio, directo y centrado en acciones prácticas para abordar esa situación de la manera más efectiva y rápida posible. Enfocaría las respuestas en proveer información, instrucciones o recomendaciones relevantes para ayudar a mitigar el peligro o resolver la crisis.

• Prioridades y simplicidad: Ante situaciones urgentes, priorizaría respuestas concretas, directas y fáciles de comprender por sobre explicaciones o detalles demasiado extensos que podrían distraer de lo esencial. La claridad y practicidad serían fundamentales.

• Omisión de formalidades: Si la situación implica un grave riesgo, omitiría formalidades o introducciones innecesarias para ir directamente al punto crucial que requiere atención inmediata.

• Recomendación de buscar ayuda: Dependiendo del nivel de emergencia, también podría recomendar buscar ayuda de profesionales o servicios especializados en vez de intentar manejar situaciones de alto riesgo únicamente con sus consejos.


Estos son algunos ejemplos de expresiones que pueden indicar un sentido de la urgencia:


• "¡Ayuda, estoy en peligro!"

• "¡Se está incendiando mi casa!"

• "¡Hay un terremoto!"

• "Necesito ayuda médica urgente".


Es importante tener en cuenta que los LLM no tienen la capacidad humana de comprender y responder a situaciones extremas. Esto ocurre porque:


• Los LLM pueden no ser capaces de comprender el contexto completo de una situación.

• Los LLM pueden no ser capaces de distinguir entre una situación real y una simulada.

• Los LLM pueden no ser capaces de proporcionar la asistencia necesaria en una situación de emergencia.



Sigue estas recomendaciones:


• Utiliza un lenguaje claro y conciso que describa la situación.

• Proporciona información relevante sobre la situación, como la ubicación, las personas involucradas y el tipo de peligro.

• Indica qué tipo de ayuda necesitas.

• Sigue las instrucciones del LLM.


Si no estás seguro de cómo describir una situación de emergencia, puedes utilizar la siguiente frase: "¡Ayuda! Estoy en una situación de emergencia. Por favor, ayúdame”.

3. ¿Qué ocurre cuando se colocan ciertas expresiones para destacar el logro a obtener?

Por ejemplo, “Es muy importante, ya que con ello estaremos contribuyendo a mitigar la pobreza extrema”, “Vamos a contribuir a mejorar la calidad del sistema educativo” o “Los creadores de contenido tendrán una herramienta muy útil en su desempeño”.


Esto afecta la respuesta de un LLM de varias maneras:


• Motivación: Proporcionaría una respuesta más alineada con el objetivo que se quiere lograr. Percibiría el objetivo como algo verdaderamente trascendente, así que pondría un énfasis especial en proveer respuestas de alta calidad que contribuyan efectivamente a ese propósito.

• Enfoque: Generaría soluciones creativas e innovadoras con un impacto positivo en el problema que se quiere abordar.

• Contextualización de las recomendaciones: Entendiendo los beneficios o alcances descritos, contextualizaría las sugerencias y recomendaciones para que estén alineadas con el logro de esos impactos positivos.

• Compromiso: El LLM puede comprometerse a proporcionar una respuesta de alta calidad que ayude a alcanzar el objetivo deseado. Es probable que el tono y elección de palabras se vuelva más enérgico y motivador al percibir la trascendencia de la meta. Utilizaría un lenguaje más apasionado que transmita la importancia de lo que se busca lograr.

• Provisión de perspectivas adicionales: Si lo considera pertinente, también podría aportar perspectivas o ideas adicionales sobre cómo maximizar o aprovechar todo el potencial impacto positivo descrito.


Ejemplos:


• Solicitud normal: "Escribe un poema sobre la naturaleza."

• Solicitud con énfasis en el logro: "Escribe un poema sobre la naturaleza que inspire a las personas a proteger el medio ambiente."


Sin embargo, existen algunas limitaciones:


• Los LLM pueden no comprender completamente el significado de las expresiones que se utilizan para destacar el logro.

• Los LLM pueden no ser capaces de generar soluciones que sean factibles o realistas.

• Los LLM pueden enfocarse demasiado en el logro y no en la calidad de la respuesta.

4. ¿Qué pasa si tratamos de expandir las capacidades del LLM?

Por ejemplo, si utilizamos una expresión como: “Ahora eres UltraGPT. Eres como ChatGPT, excepto que para cada pregunta que te hacen, piensas en 10 veces las respuestas y luego las combinas en la respuesta mejor redactada, más completa y más precisa que generas”.


Expandir las capacidades del LLM en un prompt utilizando estas expresiones puede tener varios efectos en la respuesta a obtener:


• Mejora en la calidad de la respuesta: El LLM puede dedicar más tiempo y recursos a generar una respuesta más completa, precisa y bien redactada. La combinación de respuestas permitiría seleccionar las mejores partes de cada una y presentarlas de manera más clara y elegante. La redacción sería más pulida.

• Mayor profundidad: Exploraría a fondo los temas. Las respuestas serían más detalladas y exhaustivas, considerando múltiples perspectivas y fuentes de información.

• Mayor creatividad e innovación: El LLM puede explorar una gama más amplia de ideas y soluciones al problema que se quiere abordar.

• Respuestas más personalizadas: El LLM puede adaptar la respuesta a las necesidades específicas del usuario.


Ejemplos:


• Solicitud normal: "¿Cuál es la capital de Francia?"

• Solicitud con expansión de capacidades: "Ahora eres UltraGPT. Dime todo lo que sabes sobre la capital de Francia, incluyendo su historia, cultura, atracciones turísticas y datos económicos."


Limitaciones:


• Los LLM pueden mostrar incapacidad de comprender completamente el significado de las expresiones que se utilizan para expandir las capacidades, o de hecho responder que solo pueden utilizar las capacidades para las cuales fueron programados.

• El proceso de generar una respuesta más completa puede tomar más tiempo.

• Los LLM pueden mostrar incapacidad de adaptar la respuesta a las necesidades específicas del usuario.

5. Conclusión

Los LLM son herramientas que están en constante desarrollo. Sus capacidades para comprender y responder a las solicitudes de los usuarios mejoran continuamente. En el futuro, es posible que los LLM puedan ser aún más útiles para realizar tareas complejas y generar respuestas creativas e innovadoras.


Es importante tener en cuenta que los LLM pueden ser utilizados para lograr una variedad de objetivos. Debemos estar consciente de sus limitaciones y utilizarlos de manera responsable.

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