Domina el arte de escribir prompts efectivos para la IA

Línea Prompt

Los modelos de lenguaje natural, como GPT-3, han revolucionado la forma en que las empresas y las organizaciones manejan tareas de procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, la creación de un buen prompt es crucial para obtener resultados precisos y útiles. Aquí hay algunos consejos y errores comunes que debes tener en cuenta al trabajar con modelos de lenguaje natural.

Consejos básicos

Comienza simple

Es recomendable comenzar con indicaciones simples para validar que el modelo sea capaz de generar lo que necesito y, poco a poco, ir agregando elementos y contexto para ir obteniendo un resultado cada vez más preciso. Esto es útil cuando se tiene una tarea grande que se puede dividir en subtareas más simples. De esta manera, se pueden detectar y solucionar problemas más fácilmente.

Especificidad

Ser muy específico en la instrucción que se le pide al modelo: cuanto más detalle se otorgue, se generarán mejores resultados. Los detalles deben ser relevantes y contribuir a la tarea en cuestión, siempre teniendo en cuenta la limitación de la cantidad de texto de entrada.

Evitar imprecisiones

Es importante no caer en ambigüedades al redactar los prompts. Hay elementos que pueden ser subjetivos entre lo que considero que significan y lo que el modelo puede considerar que significa (por ejemplo, utilizar “breve/extenso”, “poco/mucho”). Es mejor especificar al máximo (por ejemplo con valores numéricos) a qué nos referimos con estos elementos.

Reafirma

Resulta útil, al final de los prompts, preguntarle al modelo si entendió lo que debe realizar para obligarle a comenzar su respuesta con la confirmación textual de lo que debe realizar. Así nos aseguramos de que esté haciendo lo que le pedimos y podremos detectar si necesitamos añadir mayor precisión.

Audiencia objetivo

En los casos en los que sea posible, podemos indicar una audiencia objetivo para garantizar mayor precisión en la manera en que el resultado debe ser generado (por ejemplo: para explicarle a un niño, a un estudiante universitario, a un experto en el tema).

Proporcionar ejemplos

Proporcionar ejemplos en el prompt sobre cómo queremos que sea el resultado, es muy efectivo para obtener respuestas muy ajustadas a formatos específicos.

Errores comunes al escribir un Prompt:

Demasiado extenso o complicado:

Se debe evitar extenderse innecesariamente, cambiar el sentido de la petición y caer en redundancias que no aporten a la especificidad del prompt y que haga difícil la tarea de identificar cuál es la instrucción específica que estamos dando.

Jergas o ambiguedad:

De no ser estrictamente necesario, no utilizar palabras o expresiones que sean solamente utilizadas en algún país, región o por un nicho muy específico de la población. Entre más natural sea el lenguaje de entrada, mejor podrá ser el resultado.

Limitaciones del modelo:

No tener en cuenta las limitaciones de los modelos nos puede llevar a caer en errores, ya sea en el contenido de la respuesta o de problemas como sesgos o información no actualizada.

Supuestos:

Se relaciona con la especificidad. El prompt debe contener toda la información necesaria que evite al modelo tener que suponer datos de entrada que no le estamos otorgando.

Algunos supuestos que debemos evitar al escribir un prompt incluyen:

• Suponer que el modelo de IA tiene conocimientos previos: No debemos asumir que el modelo sabe algo que no se le ha proporcionado. Es importante proporcionar toda la información necesaria para que el modelo pueda comprender lo que se le pide.
• Suponer que el modelo siempre generará resultados precisos: Debemos tener en cuenta que los modelos de IA pueden tener limitaciones y pueden generar respuestas inexactas o incorrectas. Es importante verificar las salidas y hacer ajustes según sea necesario para mejorar su rendimiento.
• Suponer que el modelo no tiene sesgos: Los modelos de IA pueden tener sesgos, ya que aprenden de conjuntos de datos históricos que pueden contener prejuicios. Es importante tener en cuenta estos sesgos y trabajar para minimizarlos.
• Suponer que el modelo siempre generará respuestas humanas: Los modelos de IA no siempre generarán respuestas que suenen naturales o humanas. Es importante tener esto en cuenta al evaluar las respuestas generadas por el modelo.
• Suponer que el modelo puede generar cualquier tipo de respuesta: Los modelos de IA tienen limitaciones en cuanto a lo que pueden generar. Es importante tener en cuenta estas limitaciones al definir las tareas que se le asignan al modelo.

En resumen, la creación de prompts efectivos para modelos de lenguaje puede marcar la diferencia entre una respuesta útil y una inútil. Al seguir los consejos básicos que hemos presentado aquí, y al evitar los errores comunes, puedes aumentar la precisión y relevancia de las respuestas obtenidas de tu modelo de IA. Al tomar en cuenta la especificidad, la audiencia objetivo y la inclusión de ejemplos claros, puedes asegurarte de que tu modelo comprenda completamente la tarea que se le está pidiendo realizar. Recuerda, el éxito de tu modelo de lenguaje depende en gran medida de la calidad del prompt, así que dedica tiempo y esfuerzo en perfeccionarlo para obtener los resultados que esperas.