Prompting Inteligencia Artificial

El prompting consiste en comunicarse eficazmente con los modelos de Inteligencia Artificial (IA) para obtener mejores resultados. Esta guía ha de servir para estructurar los prompts incluso careciendo de experiencia previa.

Elementos Clave del Prompting

1. Tarea: Define claramente qué quieres que haga la IA

Específica sobre lo que necesitas. Cuanto mayor claridad, mejores resultados obtendrás.

Ejemplo: "Genera una lista de 5 ideas para actividades familiares en un día lluvioso."

2. Contexto: Proporciona información relevante

Da a la IA toda la información necesaria para entender el trasfondo de tu petición.

Ejemplo: "Eres una experta en nutrición. Necesito un plan de comidas para una semana para una familia de 4 personas, incluyendo dos niños de 8 y 10 años. Uno de los niños es alérgico a los frutos secos."

3. Ejemplos: Ilustra lo que esperas

Los ejemplos ayudan a la IA a entender mejor tus expectativas. Hay tres enfoques principales:

3.1. Zero-Shot: Sin ejemplos previos

Útil para tareas simples o cuando confías en las capacidades generales de la IA.

Ejemplo: "Escribe un poema sobre la primavera."

3.2. One-Shot: Un solo ejemplo

Proporciona un ejemplo para guiar el estilo o formato de la respuesta.

Ejemplo: "Escribe un eslogan publicitario para una marca de zapatillas deportivas. Aquí tienes un ejemplo del estilo que busco: 'Nike: Just Do It'."

3.3. Few-Shot: Varios ejemplos

Ofrece múltiples ejemplos para tareas más complejas o específicas. Few-Shot Learning es una técnica donde se proporcionan al modelo de IA unos pocos ejemplos de la tarea que se quiere realizar, antes de pedirle que haga algo similar.

Es como enseñar a alguien a jugar al dominó. Primero juegas unas pocas partidas mostrándole lo necesario, y luego le pides que juegue por sí misma. Con pocos ejemplos, la persona (o la IA) puede entender y replicar el patrón.

Metodología para aplicarlo:
1. Definir claramente la tarea a realizar
2. Crear 2-5 ejemplos que ilustren perfectamente lo que se busca
3. Presentar estos ejemplos al modelo, con entrada y salida esperada
4. Plantear la nueva tarea siguiendo el mismo formato
Ejemplo:
"Genera tres titulares de noticias sobre avances tecnológicos ficticios como los ejemplos que te proporciono:
1. 'Científicos desarrollan píldora que permite hablar con mascotas'
2. 'Nueva App traduce pensamientos a texto en tiempo real'
Ahora, crea tus propios titulares siguiendo este estilo."

3.4. Chain of Thought (Cadena de Pensamiento)

Chain of Thought es una técnica de prompting que guía al modelo de IA para que desglose su razonamiento en pasos lógicos y secuenciales.
Imagina que le pides a alguien que te explique cómo resolver un problema de matemáticas. En lugar de darte solo la respuesta final, te explica paso a paso cómo llegó a esa solución. Eso es Chain of Thought: pedimos a la IA que nos muestre su "pensamiento" paso a paso.

Metodología para aplicarlo:
1. Formular la pregunta o tarea principal
2. Pedir explícitamente que se desglose la respuesta en pasos
3. Proporcionar un ejemplo de cómo se espera que sea la respuesta paso a paso
4. Solicitar la respuesta final después del razonamiento
Ejemplos de uso:
1. Resolución de problemas matemáticos complejos
2. Análisis de texto en profundidad
3. Toma de decisiones paso a paso

3.5. Whiteboard (Pizarra Blanca)

En el contexto de la IA, Whiteboard es una técnica de prompting que implica crear un espacio virtual donde el modelo puede "escribir" y organizar sus pensamientos, similar a cómo usaríamos una pizarra para resolver problemas.
Piensa en cuando resuelves un problema complejo. A menudo, escribes tus ideas, haces diagramas o listas en una pizarra para organizar tus pensamientos. La técnica Whiteboard permite a la IA hacer algo similar, dándole un "espacio" para organizar y desarrollar sus ideas.

Metodología para aplicarlo:
1. Definir el problema o tarea a resolver
2. Indicar a la IA que use una "pizarra virtual" para organizar sus pensamientos
3. Pedir que enumere o liste los elementos clave del problema
4. Solicitar que use la "pizarra" para desarrollar y conectar ideas
5. Pedir una conclusión o solución basada en lo "escrito" en la pizarra
Ejemplos de uso:
1. Planificación de proyectos complejos
2. Brainstorming de ideas
3. Resolución de problemas que requieren múltiples pasos o consideraciones

4. Persona: Quién eres y como quién ha de actuar la IA

Asignar un rol específico puede ayudar a obtener respuestas más apropiadas.

Ejemplo: "Eres una chef especializada en cocina mediterránea. Sugiere un menú de tres platos típicos de la región."

5. Tono: El estilo de la respuesta

Indica cómo quieres que se comunique la IA: formal, casual, humorística, etc.

Ejemplo: "Explica el concepto de fotosíntesis como si fueras un comediante dando una charla TED. Usa un tono humorístico pero informativo."

6. Formato de Respuesta: Especifica cómo quieres recibir la información

Indica el formato en el que deseas que la IA presente su respuesta. Esto puede ahorrar tiempo significativo en la postproducción o reformateo de la información recibida.

Ejemplo: "Proporciona tu respuesta en un formato adecuado para crear una presentación de diapositivas en PowerPoint. Organiza la información en puntos clave y subtítulos que puedan convertirse fácilmente en diapositivas individuales."

6.1 Cuándo especificar el formato de respuesta

Es conveniente especificar el formato de respuesta al inicio cuando:

  • La pregunta es simple y directa
  • Se requiere un formato específico para uso inmediato (ej. lista, resumen)
  • El tiempo es un factor crítico
  • La información solicitada es factual (se refiere a información basada en hechos concretos, verificables y objetivos, en lugar de opiniones, interpretaciones o análisis complejos) y no requiere explicación detallada
  • Se busca una respuesta concisa y estructurada

En otros casos, especialmente con preguntas complejas o que requieren análisis profundo, puede ser mejor obtener primero una respuesta completa y luego solicitar un formato específico si es necesario.

Pregunta:

Hola, dime la diferencia entre Podcast y Streaming

Respuesta inicial:

El podcast y el streaming son dos formas populares de consumir contenido digital, pero tienen algunas diferencias clave

Los podcasts son archivos de audio pregrabados que se pueden descargar o escuchar en línea. Generalmente se organizan en series y episodios, y los oyentes pueden acceder a ellos en cualquier momento. Los podcasts suelen tener un enfoque temático específico y pueden variar en duración, desde unos minutos hasta varias horas

Por otro lado, el streaming se refiere a la transmisión continua de contenido, ya sea audio o video, a través de internet. Esto puede incluir transmisiones en vivo (como un programa de radio en directo) o contenido bajo demanda (como series de televisión en plataformas de streaming). El streaming requiere una conexión a internet constante para funcionar, a diferencia de los podcasts descargados

Una diferencia importante es la interactividad. Mientras que los podcasts son generalmente unidireccionales, algunas formas de streaming, especialmente las transmisiones en vivo, pueden permitir la interacción en tiempo real entre el creador de contenido y la audiencia

En cuanto a la producción, los podcasts suelen requerir menos recursos técnicos y pueden ser creados con un equipo mínimo. El streaming, especialmente de video, a menudo necesita más equipamiento y ancho de banda

Otra distinción es la permanencia del contenido. Los podcasts tienden a estar disponibles por tiempo indefinido, mientras que algunas formas de streaming, como las transmisiones en vivo, pueden ser efímeras si no se archivan

Solicitud de reformateo:

"Perfecto, ahora entrégame el mismo contenido en formato de tabla comparativa, destacando las principales diferencias entre podcast y streaming"

Respuesta reformateada:

Formato
Podcast: Audio pregrabado
Streaming: Audio o video, en vivo o bajo demanda
Accesibilidad
Podcast: Descargable, escucha sin conexión
Streaming: Requiere conexión a internet constante
Temporalidad
Podcast: Disponible en cualquier momento
Streaming: Puede ser en tiempo real o bajo demanda
Interactividad
Podcast: Generalmente unidireccional
Streaming: Puede permitir interacción en tiempo real (en transmisiones en vivo)
Producción
Podcast: Requiere equipo mínimo
Streaming: Puede necesitar más recursos técnicos, especialmente para video
Permanencia
Podcast: Suele estar disponible indefinidamente
Streaming: Las transmisiones en vivo pueden ser efímeras si no se archivan
Estructura
Podcast: Organizado en series y episodios
Streaming: Puede variar, desde contenido único hasta series
Consumo
Podcast: A demanda, control total del usuario
Streaming: Puede ser programado (en vivo) o a demanda

Ejemplo de Prompt combinado

Incorporando los elementos mencionados en el orden adecuado para obtener un mejor resultado:

1) Tarea: Crea un plan de marketing para el lanzamiento de un nuevo producto tecnológico: unas gafas inteligentes para fotografía.
2) Contexto: Somos una startup de tecnología que busca entrar en el mercado de dispositivos para la fotografía. Nuestras Smart glasses incluyen Captura de fotos y videos en alta resolución, lentes intercambiables (macro, teleobjetivo, gran angular), superposición de información relevante (ISO, apertura, velocidad de obturación, nivel de batería), comandos de voz para ajustar configuraciones, controles por gestos para navegar por menús, Wi-Fi y Bluetooth, reconocimiento de escenas y objetos para optimizar configuraciones automáticamente...
3) Ejemplos: Aquí tienes dos ejemplos de estrategias de marketing exitosas para productos similares:
👌 Colaboración con influencers familiares en redes sociales para demostraciones del producto.
👌 Programa de embajadores en escuelas donde los niños puedan probar el producto y compartir su experiencia.
Utiliza estos ejemplos como inspiración, pero sé creativo y propón ideas originales.
4) Persona: Eres un experto en marketing digital con experiencia en productos para niños y familias. Tienes un profundo conocimiento de las últimas tendencias en marketing y tecnología.
5) Tono: Presenta tu plan de marketing de manera profesional y detallada, pero con un toque de entusiasmo y creatividad que refleje la naturaleza innovadora de nuestro producto y la emoción de trabajar en tecnología para niños.
6) Formato de respuesta: Proporciona tu respuesta en un formato adecuado para crear una presentación de diapositivas en PowerPoint. Organiza la información en puntos clave y subtítulos que puedan convertirse fácilmente en diapositivas individuales.

Este ejemplo de prompt muestra cómo combinar todos los elementos para obtener una respuesta detallada, relevante y adaptada a tus necesidades específicas. La adición del formato de respuesta deseado ayuda a asegurar que la salida del modelo de IA se ajuste perfectamente a tus requisitos y sea inmediatamente utilizable.

📰 Re-reading (RE2) (leer 2 veces): Técnica de promting para obtener mejores resultados que consiste en hacer que el LLM lea dos veces la misma pregunta.

Por ejemplo:

[Dime qué diferencia hay entre la media de salarios, la mediana de salarios y el salario modal.
Lee bien la pregunta.
Dime qué diferencia hay entre la media de salarios, la mediana de salarios y el salario modal.]

ℹ️ «Lost in the middle» (perdido en el medio), es un fenómeno que le ocurre a los modelos de lenguaje de IA. Imagina que le pides que escriba un texto largo, como un ensayo o una historia:
  • 1. La IA suele comenzar bien, con una introducción clara y coherente.
  • 2. También suele terminar bien, con una conclusión apropiada.
  • 3. Sin embargo, en la parte central del texto, la IA puede empezar a «divagar» o perder el hilo. Puede volverse confusa, repetitiva o alejarse del tema principal.
  • 4. Es como si la IA «se perdiera en el medio» del texto que está generando.

Este fenómeno ocurre porque los modelos de IA tienen límites en cuanto a la cantidad de información que pueden «recordar» y mantener coherente a lo largo de un texto extenso. Mantienen la coherencia al principio (cuando el contexto es claro) y al final (cuando están cerrando ideas), pero en el medio pueden perder el rumbo.

Para evitar este problema es aconsejable dividir las tareas largas en partes más pequeñas o dar instrucciones más específicas a la IA.

🪧 Al especificar el formato de respuesta, considera las diferentes formas en que podrías necesitar la información. Algunos ejemplos de formatos que podrías solicitar incluyen:
  • Estructura de correo electrónico
  • Guión narrativo o técnico (script)
  • Snippet (visualizar en HTML)
  • Infografía
  • Mapa mental (mind map)
  • Diagrama de flujo (Mermaid)
  • Tabla de contenido interactiva
  • Árbol de decisiones
  • CSV (Comma-Separated Values)
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