Saltar al contenido

Elementos de un buen Prompt para Chat GPT

Como experto en Prompt Engineering, puedo hablar sobre los elementos clave del prompting, que son fundamentales para guiar y controlar la salida generada por el modelo de lenguaje. Estos elementos son:

  1. Instrucciones claras y específicas: Es importante proporcionar instrucciones precisas al modelo. Las instrucciones deben ser claras y específicas sobre la acción o tarea que se espera que el modelo realice. Esto ayuda al modelo a comprender mejor lo que se le solicita y a generar una salida más acorde con las expectativas.
  2. Ejemplos relevantes: Proporcionar ejemplos de texto relacionados con la acción específica puede ser muy útil. Estos ejemplos sirven como referencia y guía para el modelo al generar la salida. Al mostrar ejemplos relevantes, el modelo puede captar las características y pautas deseadas para producir una salida más coherente.
  3. Tokens de control: Los tokens de control son marcadores especiales que se utilizan para indicar al modelo qué tipo de acción se espera. Estos tokens se insertan en el prompt y ayudan a dirigir al modelo hacia una tarea o acción específica. Por ejemplo, se puede utilizar un token de control “<Resumen>” al inicio del prompt para indicar que se desea que el modelo genere un resumen.
  4. Ajuste de temperatura: El ajuste de temperatura es un parámetro que controla la aleatoriedad en la generación de la salida. Un valor más alto de temperatura produce respuestas más diversas y creativas, mientras que un valor más bajo genera respuestas más determinísticas y coherentes. El ajuste de temperatura se utiliza según las necesidades y preferencias para obtener el equilibrio adecuado en la salida generada.
  5. Formato de salida
  6. Iteración y refinamiento: Es posible iterar con el modelo y refinar las instrucciones o el prompt a medida que se obtiene la salida. Si los resultados no cumplen con las expectativas, se pueden realizar ajustes en los elementos anteriores, como proporcionar ejemplos adicionales, reforzar las instrucciones o modificar los tokens de control, para mejorar la calidad y relevancia de la salida.

Estos elementos del prompting son fundamentales para lograr resultados más precisos y adecuados a las necesidades del usuario. Al utilizar instrucciones claras, ejemplos relevantes y otros recursos, se puede guiar al modelo de manera efectiva y obtener la salida deseada. Además, el ajuste adecuado de la temperatura y la capacidad de iterar y refinar el proceso permiten mejorar aún más los resultados generados por el modelo.