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Dominando Técnicas de Prompting Avanzadas
Más allá de los fundamentos, existen técnicas más sofisticadas que permiten extraer un rendimiento superior de ChatGPT, especialmente para tareas complejas o que requieren un razonamiento más profundo.
Few-Shot Prompting: Potenciando con Ejemplos:
Esta técnica consiste en proporcionar al modelo uno (one-shot) o varios (few-shot) ejemplos completos de la tarea que se quiere realizar, mostrando el formato de entrada y salida deseado.1
Es particularmente útil cuando la tarea es compleja de describir solo con instrucciones, o cuando se busca un estilo o formato muy específico.2 Los ejemplos permiten al modelo inferir el patrón subyacente.2
La calidad y relevancia de los ejemplos son cruciales. Unos pocos ejemplos bien elegidos y claros, que representen fielmente la tarea y el estilo deseado, suelen ser más efectivos que muchos ejemplos mediocres o irrelevantes.23 Estos ejemplos no son mero relleno, sino guías esenciales para la estructura, lógica y tono de la respuesta deseada.
Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Guiando el Razonamiento del Modelo:
Consiste en instruir al modelo para que explique su proceso de razonamiento paso a paso antes de llegar a la respuesta final.1 Se le pide que "piense en voz alta".
Esta técnica mejora drásticamente la capacidad del modelo para resolver problemas complejos que involucran matemáticas, lógica, planificación o múltiples etapas de inferencia.1 Le da al modelo "tiempo para pensar", reduciendo errores de razonamiento.1
Se puede solicitar explícitamente ("Piensa paso a paso", "Explica tu razonamiento") o estructurar el prompt de manera que requiera pasos intermedios.2
Establecimiento de Restricciones y Directrices Claras:
Definir límites, reglas o criterios específicos que el modelo debe seguir en su respuesta.
Como se mencionó antes, es preferible usar instrucciones positivas ("Usa un tono formal") en lugar de solo negativas ("No uses un tono informal").18
Se pueden establecer restricciones sobre la longitud, el estilo, las fuentes de información permitidas ("Basa tu respuesta únicamente en el texto proporcionado") o el contenido a evitar (sin pedir explícitamente "no hagas X", sino guiando hacia la alternativa deseada).1
Descomposición de Tareas Complejas:
Dividir un problema grande y complejo en una secuencia de sub-tareas más pequeñas y manejables.1 Esto reduce la tasa de errores, ya que las tareas simples son más fáciles de procesar para el modelo.1
Se puede guiar al modelo a través de cada sub-tarea en prompts sucesivos o estructurar un único prompt que defina los pasos a seguir.1
Técnicas Avanzadas Adicionales (Mención):
La investigación en prompt engineering es muy activa. Otras técnicas prometedoras incluyen 23:
Step-Back Prompting: Pedir al modelo que reflexione sobre principios generales o abstracciones antes de abordar la tarea específica. Útil para razonamiento complejo y creatividad.
Tree of Thought (ToT): Hacer que el modelo explore múltiples líneas de razonamiento o soluciones alternativas antes de elegir la mejor. Para problemas con varias soluciones posibles.
ReAct (Reason + Act): Combinar el razonamiento interno del modelo con la capacidad de usar herramientas externas (como búsqueda web o ejecución de código) para obtener información o realizar acciones. Acerca el modelo a un comportamiento de agente.
Self-Consistency: Generar múltiples respuestas para el mismo prompt (a menudo usando CoT y variando ligeramente la aleatoriedad) y seleccionar la respuesta final más consistente o frecuente. Aumenta la fiabilidad.
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Hola a todos y bienvenidos. Ya dominas los fundamentos del prompting con modelos de lenguaje como ChatGPT. Pero, ¿sabías que existen técnicas avanzadas que pueden llevar tus interacciones a un nivel completamente nuevo? En este video, exploraremos cómo ir más allá para obtener resultados superiores, especialmente en tareas complejas o que requieren un razonamiento profundo.
La primera técnica avanzada es el 'Few-Shot Prompting'. Consiste en proporcionar al modelo uno o varios ejemplos completos de la tarea que deseas que realice. Le muestras la entrada y la salida esperada. Esto es increíblemente útil cuando la tarea es difícil de describir solo con instrucciones, o cuando buscas un estilo o formato muy específico. Los ejemplos permiten al modelo inferir el patrón subyacente. La clave aquí es la calidad. Unos pocos ejemplos claros y relevantes son mucho más efectivos que muchos ejemplos mediocres.
Pasamos a 'Chain-of-Thought' o 'Cadena de Pensamiento'. Esta técnica instruye al modelo para que explique su proceso de razonamiento paso a paso antes de dar la respuesta final. Le pedimos que 'piense en voz alta'. Esto mejora drásticamente la capacidad del modelo para resolver problemas complejos que involucran matemáticas, lógica o planificación. Le da 'tiempo para pensar', reduciendo errores de razonamiento. Puedes solicitarlo explícitamente o estructurar tu prompt para que requiera pasos intermedios.
Otra técnica fundamental es definir límites, reglas o criterios específicos que el modelo debe seguir. Esto asegura que la respuesta se ajuste a tus necesidades exactas. Recuerda, es mejor usar instrucciones positivas en lugar de solo negativas. Para problemas grandes y complejos, la técnica de descomposición es clave. Consiste en dividir el problema en una secuencia de sub-tareas más pequeñas y manejables. Esto reduce la tasa de errores, ya que las tareas simples son más fáciles de procesar para el modelo.
El campo del prompt engineering está en constante evolución. Aquí mencionamos brevemente otras técnicas prometedoras: 'Step-Back Prompting' para reflexionar sobre principios generales antes de la tarea específica. 'Tree of Thought' para explorar múltiples líneas de razonamiento o soluciones alternativas. 'ReAct' para combinar razonamiento interno con el uso de herramientas externas como búsqueda web. Y 'Self-Consistency' para generar múltiples respuestas y seleccionar la más consistente. Dominar estas técnicas avanzadas te permitirá extraer un rendimiento superior de los modelos de lenguaje, abordando tareas más complejas con mayor precisión y control.