Este artículo es el primero de la serie “chispas de prompting” donde aprenderemos conceptos de prompting o prompt engineering a través de pequeñas cápsulas de conocimiento. Para ello vamos a repasar algunos conceptos básicos:
Conceptos básicos para entender el Prompting
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es una rama de la informática que se encarga de desarrollar sistemas capaces de aprender y realizar tareas que, en principio, requerirían la intervención humana. Los sistemas de inteligencia artificial se basan en algoritmos y modelos matemáticos que les permiten procesar información, tomar decisiones y aprender de forma autónoma para imitar lo que haría un humano.
¿Qué es NLP?
NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural, por sus siglas en inglés) se refiere a la capacidad de una computadora para procesar y entender el lenguaje humano de la misma manera en que lo hacemos los humanos. Es decir, el NLP permite que una computadora pueda interpretar el significado detrás de las palabras, identificar patrones y generar respuestas en lenguaje natural que puedan ser comprendidas por las personas.
¿Qué es LLM?
LLM (Modelo de Lenguaje de Gran Longitud, por sus siglas en inglés) se refiere a un tipo de modelo de inteligencia artificial que está diseñado para procesar y generar grandes cantidades de texto. Estos modelos tienen muchos parámetros (variables) que les permiten comprender mejor el lenguaje humano y generar respuestas más complejas y precisas. Los modelos de LLM son extremadamente complejos y requieren una gran cantidad de potencia de procesamiento para funcionar.
¿Qué es GPT?
GPT es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI que se utiliza para generar texto en lenguaje natural. GPT utiliza una técnica llamada Transformer, que permite al modelo procesar secuencias de texto completas en lugar de procesar palabras una por una. Esto permite a GPT entender el contexto en el que se utiliza cada palabra y generar texto coherente y natural.
3 Tipos de prompts básicos en GPT
¿Qué es un prompt?
Un prompt es una especie de instrucción que se le da a GPT para que genere una respuesta en lenguaje natural. En GPT existen tres tipos de prompts que se pueden utilizar: los prompts de ejemplo, los prompts de instrucciones directas y los prompts interactivos.
- Prompts de ejemplo
Los prompts de ejemplo se utilizan para enseñar a GPT cómo debe generar un tipo específico de texto. Por ejemplo, si se quiere que GPT genere fechas en un formato determinado, se le puede dar un ejemplo de fecha en ese formato para que comprenda cómo debe hacerlo.
De esta manera, GPT aprende de forma autónoma y puede generar texto en el formato deseado sin necesidad de que se le dé una instrucción específica cada vez.
- Prompts de instrucciones directas
Los prompts de instrucciones directas se utilizan para darle a GPT una instrucción específica para generar texto. Por ejemplo, si se quiere que GPT genere una descripción de un producto, se le puede dar una lista de características que deben aparecer en la descripción. GPT utilizará estas instrucciones para generar un texto que cumpla con los requisitos especificados.
Para crear un prompt efectivo que guíe a ChatGPT hacia la respuesta que deseas, es importante considerar una serie de elementos.
Asignar un rol:
En primer lugar, debes asignar un rol específico a GPT, ya sea como un experto en el tema o como un amigo cercano que te brinda información útil.
Dar detalles:
Además, debes dar detalles específicos sobre lo que deseas que ChatGPT responda. Asegúrate de ser claro y conciso en tus instrucciones, de modo que el modelo pueda entender fácilmente lo que se espera de él.
Indicar público objetivo:
Es útil también indicar el público objetivo para el que se está escribiendo. De esta manera, ChatGPT puede adaptar su respuesta para que sea más adecuada para el grupo de personas que estás tratando de llegar.
Indicar un tono:
El tono también es un aspecto importante a considerar. Si deseas una respuesta formal, debes indicarlo en el prompt para que GPT pueda ajustar su estilo y elección de palabras. Si por el contrario, prefieres un tono más informal, debes indicarlo también.
Indicar el formato:
Por último, puedes indicar el formato en el que deseas que se entregue la respuesta, ya sea en forma de párrafo, una lista de viñetas, una tabla, entre otros. Esto asegurará que la respuesta de ChatGPT sea fácil de leer y se ajuste a tus necesidades específicas.
- Prompts interactivos
Los prompts interactivos son los más complejos de los tres tipos de prompts, ya que implican una interacción en tiempo real entre el usuario y el modelo. En este caso, el usuario le hace preguntas a GPT y el modelo responde en tiempo real.
Este tipo de prompts se utiliza, por ejemplo, en chatbots, donde el usuario hace preguntas y el chatbot responde de forma automática.
Un ejemplo de prompt interactivo sería: “quiero comprar una laptop ¿qué tengo que hacer para comprar la mejor posible y que se ajuste a mi presupuesto? Haz las preguntas necesarias para ayudarme a optimizar mi compra.
De esta manera comienzas una interacción con GPT hasta refinar la respuesta que buscas.
Conclusión
En resumen, GPT es un modelo de inteligencia artificial que utiliza la tecnología de lenguaje natural para generar texto en lenguaje natural. Se puede utilizar para una variedad de aplicaciones, desde generar descripciones de productos hasta desarrollar chatbots. Los tres tipos de prompts que se pueden utilizar en GPT son los prompts de ejemplo, los prompts de instrucciones directas y los prompts interactivos.
Cada uno de ellos tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo que es importante seleccionar el tipo de prompt que mejor se adapte a la aplicación específica que se está desarrollando.
| Prompt por ejemplo | Prompt de instrucciones directas | Prompt interactivo | |
| Ventajas | – Fácil de crear <br> – Útil para demostrar capacidades de GPT <br> – Puede mostrar resultados rápidos | – Permite controlar el tono y estilo de respuesta de GPT <br> – Permite dar detalles específicos sobre lo que se espera de GPT <br> – Útil para mejorar la calidad de las respuestas | – Permite una mayor interacción con el usuario <br> – Puede aclarar dudas o malentendidos sobre lo que se espera de GPT <br> – Puede mejorar la experiencia del usuario al recibir respuestas más personalizadas |
| Desventajas | – Puede limitar la imaginación de GPT <br> – Puede resultar en respuestas genéricas <br> – No es tan útil para situaciones donde se necesitan respuestas específicas | – Puede ser más complicado de crear <br> – Puede ser más limitante en términos de variedad de respuestas <br> – Puede llevar más tiempo para recibir respuestas de calidad | – Puede resultar en un proceso de diálogo largo y tedioso <br> – Puede ser más difícil de implementar <br> – Puede requerir más recursos para crear y mantener |
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