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Fundamentos del Prompting Efectivo: Construyendo una Base Sólida
Independientemente de la tarea o la modalidad, ciertos principios fundamentales son esenciales para crear prompts que guíen a ChatGPT hacia respuestas útiles y precisas.
Claridad y Especificidad:
Los LLMs no pueden leer la mente. Es crucial ser explícito sobre lo que se desea.1 Evitar la ambigüedad y proporcionar tantos detalles relevantes como sea posible.2
Táctica: En lugar de "¿Cómo resumir texto?", preguntar "Resume el siguiente artículo (delimitado por """) en 5 viñetas concisas, enfocándote en las conclusiones principales.".1
Proporcionar Contexto:
Incluir información de fondo relevante que el modelo pueda necesitar para entender completamente la solicitud y generar una respuesta adecuada.1 Esto es especialmente importante si la tarea se basa en información específica no presente en los datos de entrenamiento generales del modelo.
Táctica: Si se pide un análisis de mercado, especificar la industria, la región geográfica y el público objetivo. "Analiza las tendencias del mercado de vehículos eléctricos para consumidores jóvenes (18-30 años) en Europa Occidental durante los últimos 2 años."
Definir una Persona (Rol):
Instruir a ChatGPT para que adopte un rol o perspectiva específica puede mejorar significativamente la relevancia y el tono de la respuesta.1
Táctica: Usar el mensaje de sistema (API) o iniciar el prompt con "Actúa como un..." Por ejemplo: "Actúa como un biólogo experto explicando la fotosíntesis a un estudiante de secundaria. Usa analogías simples y evita la jerga técnica excesiva.".1
Especificar el Formato de Salida Deseado:
Indicar claramente cómo se debe estructurar la respuesta: longitud, estilo, formato (párrafo, lista, tabla, JSON, etc.).1
Táctica: "Genera una tabla markdown con dos columnas: 'Característica' y 'Descripción', listando las 5 características principales de Python." O "Escribe un correo electrónico formal de seguimiento después de una entrevista de trabajo, con una longitud máxima de 150 palabras.".18
Uso de Delimitadores:
Utilizar caracteres o etiquetas claras (como """, ###, ) para separar distintas partes del prompt, como instrucciones, contexto, ejemplos o texto a procesar.1 Esto ayuda al modelo a analizar la estructura del prompt correctamente.
Táctica:
Instrucción: Traduce el siguiente texto a alemán.
Texto:
"""
El rápido desarrollo de los modelos de lenguaje grandes ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural.
"""
Iteración y Refinamiento:
Rara vez se obtiene el prompt perfecto al primer intento. El prompt engineering es un proceso iterativo: empezar con un prompt inicial, evaluar la respuesta y refinar el prompt basándose en el resultado.2
Táctica: Si la respuesta es demasiado genérica, añadir más especificidad o contexto. Si el formato es incorrecto, proporcionar un ejemplo del formato deseado. Si es demasiado larga, pedir brevedad.1
Probar Cambios Sistemáticamente:
Para mejorar el rendimiento de manera fiable, es crucial medir el impacto de los cambios en los prompts. Crear un conjunto de casos de prueba (evals) representativos del uso real y fáciles de repetir.1
Táctica: Utilizar un conjunto de entradas de prueba y comparar las salidas del modelo antes y después de modificar un prompt, utilizando métricas objetivas o evaluación humana consistente.
Instrucciones Positivas:
Es más efectivo indicar explícitamente lo que el modelo debe hacer, en lugar de solo listar lo que no debe hacer.
Táctica: En lugar de "No uses jerga técnica", es mejor decir "Explica el concepto usando lenguaje sencillo y analogías cotidianas."
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En la era de la inteligencia artificial, interactuar eficazmente con modelos de lenguaje como ChatGPT se ha convertido en una habilidad clave. Pero, ¿cómo logramos que nos den las respuestas útiles y precisas que necesitamos? La clave está en el 'prompting efectivo'. En este video, exploraremos los fundamentos esenciales para construir prompts sólidos, sin importar la tarea o el modelo.
El primer y quizás más importante principio es la claridad y especificidad. Los modelos de lenguaje no pueden leer la mente. Debemos ser explícitos sobre lo que queremos. Evita la ambigüedad y proporciona todos los detalles relevantes posibles. Por ejemplo, en lugar de preguntar simplemente "¿Cómo resumir texto?", es mejor decir "Resume el siguiente artículo en 5 viñetas concisas, enfocándote en las conclusiones principales".
Segundo principio: Proporcionar Contexto. Incluye información de fondo relevante que el modelo pueda necesitar. Esto es vital si la tarea se basa en información específica que no es de conocimiento general. Tercer principio: Definir una Persona o Rol. Pedirle al modelo que adopte una perspectiva específica puede mejorar el tono y la relevancia de la respuesta. Por ejemplo, "Actúa como un experto en marketing analizando vehículos eléctricos para consumidores jóvenes en Europa".
Cuarto principio: Especificar el Formato de Salida. Indica claramente cómo quieres que se estructure la respuesta: ¿una lista? ¿una tabla? ¿un párrafo? ¿con qué longitud? Esto asegura que obtienes la información en un formato fácil de usar. Quinto principio: Uso de Delimitadores. Utiliza caracteres o etiquetas claras como comillas triples o símbolos para separar distintas partes del prompt, como instrucciones y el texto a procesar. Esto ayuda al modelo a entender la estructura.
Ahí lo tienen: los fundamentos clave para un prompting efectivo. Claridad, contexto, rol, formato, delimitadores, iteración, pruebas sistemáticas e instrucciones positivas. Dominar estos principios te permitirá comunicarte de forma mucho más eficiente con los modelos de lenguaje. El prompting es una habilidad que se perfecciona con la práctica. Empieza a aplicar estos consejos hoy mismo y verás la diferencia en tus resultados. Gracias por su atención.