Curso de PROMPT ENGINEERING: como CREAR PROMPTS efectivos

Summary

En este curso, aprenderás los principios fundamentales para crear prompts efectivos en modelos de lenguaje como ChatGPT. Se cubren tácticas clave como la importancia de escribir instrucciones claras y específicas, dar tiempo al modelo para pensar, y ofrecer ejemplos del resultado esperado. También se exploran mejores prácticas, como la retroalimentación, la inferencia y la adaptación de resultados. Además, se profundiza en la creación de prompts estructurados, la validación de respuestas y cómo generar resúmenes, compendios y extractos, todo con el objetivo de mejorar la eficiencia y precisión en la interacción con modelos de lenguaje.

Takeaways

• 😀 Es fundamental escribir instrucciones claras y específicas para obtener resultados precisos del modelo de lenguaje.
• 😀 La técnica de delimitar el prompt con comillas es crucial para que el modelo entienda qué debe hacer con el texto proporcionado.
• 😀 Pedir una salida estructurada (por ejemplo, en lista o tabla) facilita la comprensión y mejora la legibilidad de los resultados.
• 😀 Confirmar que el modelo ha cumplido con las condiciones del prompt ayuda a reducir errores y obtener respuestas más precisas.
• 😀 Ofrecer ejemplos del formato esperado guía al modelo y asegura respuestas consistentes y alineadas con las expectativas.
• 😀 Es importante darle al modelo tiempo para pensar, especialmente cuando la tarea requiere múltiples pasos para completarse.
• 😀 Es útil dividir las tareas complejas en pasos claros para ayudar al modelo a abordar problemas más difíciles de forma ordenada.
• 😀 El uso de retroalimentación constante y modificación de prompts permite mejorar los resultados y obtener respuestas más precisas.
• 😀 La inferencia es clave para que el modelo extraiga información relevante que no está explícitamente en el prompt, como el tono o la intención del texto.
• 😀 Resumir, compendiar y crear extractos son técnicas diferentes de síntesis de texto que pueden producir resultados muy distintos dependiendo de lo que se necesite.
• 😀 Experimentar con variaciones en los prompts, como especificar el número de palabras para un resumen, puede ayudar a afinar los resultados para que se ajusten mejor a los requerimientos.

Q & A

¿Qué principios fundamentales se deben seguir para crear prompts efectivos?

Los dos principios fundamentales son: escribir instrucciones claras y específicas, y darle al modelo tiempo para pensar.

¿Por qué es importante delimitar el prompt con comillas o signos similares?

Delimitar el prompt ayuda al modelo a entender con precisión lo que se espera, asegurando que pueda generar resultados exactos, como cuando se pide resumir un texto delimitado por comillas.

¿Cuál es la diferencia entre un resumen, un compendio y un extracto?

Un resumen es una versión breve y concisa, un compendio es un resumen más detallado que cubre diversas secciones, y un extracto es aún más completo, extrayendo información clave de manera más profunda.

¿Cómo puede la inferencia mejorar los resultados al usar un modelo de lenguaje?

La inferencia permite que el modelo deduzca información relevante que no está explícitamente en las instrucciones, como el tono del texto, el propósito o el público objetivo, lo que es especialmente útil en tareas como el análisis de reseñas.

¿Por qué es importante pedir que el modelo confirme si se cumplieron las condiciones del prompt?

Pedir una confirmación explícita ayuda a garantizar que el modelo ha entendido correctamente lo que se le solicita y que la respuesta generada cumple con los requisitos específicos, reduciendo el riesgo de respuestas incorrectas.

¿Qué sucede cuando un modelo es apresurado al generar respuestas, como en un caso matemático?

Cuando el modelo es apresurado, como en el ejemplo matemático donde solo se solicita que conteste 'cierto' o 'falso', puede cometer errores al no realizar las operaciones necesarias antes de responder.

¿Cómo ayuda ofrecer un ejemplo de resultado esperado al modelo de lenguaje?

Proporcionar un ejemplo del resultado esperado le da al modelo una referencia clara de lo que debe hacer, lo que es especialmente útil cuando la tarea puede tener múltiples respuestas o formatos posibles.

¿Por qué es relevante estructurar las respuestas del modelo, por ejemplo, en formato de lista o tabla?

Estructurar las respuestas facilita la comprensión y la lectura. Si le pedimos al modelo que presente resultados en una lista o tabla, estos se vuelven más fáciles de analizar, especialmente cuando se manejan grandes cantidades de información.

¿Qué técnica se recomienda para verificar que el modelo ha comprendido correctamente una tarea compleja?

Se recomienda pedirle al modelo que divida la tarea en pasos específicos y que los ejecute en un orden lógico. Esto le da tiempo para pensar y garantiza que cada parte de la tarea sea completada adecuadamente.

¿Cómo la retroalimentación y la modificación del prompt pueden mejorar los resultados obtenidos?

La retroalimentación permite evaluar los resultados generados y ajustar el prompt según sea necesario. Este proceso mejora gradualmente la calidad de las respuestas al afinar las instrucciones y las expectativas del modelo.