Ejemplos Prompts Engineering Parte 1

 Centro Educativo Nivel Secundario

Madre Teresa de Calcuta

 

Salida Ciencia & Tecnología
Proyecto de Ingeniería de Prompts en Inteligencia Artificial (IA)

 

6to. Grado. Nivel Secundaria
Año Escolar 2023-2024

Profesor: Adán Edison Ureña Almonte M.A.

 

Ejemplos Prompts Engineering

Parte 1

A continuación, se muestran algunos ejemplos de ingeniería de mensajes para brindarle una mejor comprensión de qué es y cómo se puede diseñar un mensaje con un modelo de texto e imagen.

• Para modelos de texto como ChatGPT:
• ¿Cuál es la diferencia entre un resumen profesional y un resumen ejecutivo?
• Escriba un resumen profesional para un analista de marketing que busque un puesto de director de marketing.
• Ahora recórtelo a menos de 60 palabras.
• Reescríbelo con un tono menos formal.

• Para modelos de imagen como DALL-E: 
• Una pintura de un gato.
• Una pintura de un gato persiguiendo a un ratón en estilo impresionista.
• Ahora usa solo tonos cálidos en la pintura.

 

Cómo diseñar indicaciones generativas de IA.

Aquí encontrará una guía rápida paso a paso para diseñar sus indicaciones:

 

1. Exprese su consulta de la forma más clara posible.

Debido a que la IA generativa es un modelo de aprendizaje profundo entrenado en datos producidos por humanos y máquinas, no tiene la capacidad de examinar lo que estás comunicando para entender lo que realmente estás diciendo. 

Lo que dices es lo que obtienes.

Al ingresar una consulta en un generador de IA, es mejor realizar la consulta con un lenguaje sencillo y específico y sin rellenos innecesarios. Por ejemplo, en lugar de "Escribir un esquema que incluya un título y los próximos pasos", podría consultar "Escribir un esquema para una propuesta de investigación académica que incluya secciones para el título, el resumen y los próximos pasos". 

 

2. Experimente para encontrar las mejores prácticas.

Para cada tipo de resultado, como un breve resumen, una propuesta de investigación o viñetas de currículum, querrás experimentar con la IA generativa utilizando diferentes variaciones de la misma solicitud. De esta manera, determinará si necesita incluir orientación como “en un tono de voz formal”. Si necesita incluir "tono" en su mensaje, ¿debería escribir "en tono profesional" o "en tono formal"? 

Juega también con tus aportaciones. Considere ingresar esquemas de muestra en un mensaje o proporcionar ejemplos que le gustaría que modele el generador.

 

3. Haga un seguimiento con instrucciones o preguntas.

Una vez que haya dado forma a su salida en el formato y tono correcto, es posible que desee limitar la cantidad de palabras o caracteres. O quizás desee crear dos versiones independientes del esquema, una para fines internos.

El generador puede hacer esto calculando en el resultado que obtuvo anteriormente. La iteración es tu amiga. Continúe “diseñando” el mensaje hasta que obtenga los resultados deseados.

 

4. Juega con diferentes técnicas de indicaciones.

La IA generativa sigue siendo una tecnología nueva (y en desarrollo), pero eso no significa que los investigadores no hayan desarrollado ya algunas estrategias para diseñar indicaciones efectivas. Mientras juegas con la IA generativa, intenta utilizar algunas de estas técnicas de indicaciones para lograr los resultados que buscas:

• Indicaciones de disparo cero: este es el método más directo y simple de ingeniería de indicaciones en el que a una IA generativa simplemente se le dan instrucciones directas o se le hace una pregunta sin que se le proporcione información adicional. Esto se utiliza mejor para tareas relativamente simples que para tareas complejas.

• Indicaciones de pocos disparos: este método implica proporcionar a la IA generativa algunos ejemplos para ayudar a guiar su resultado. Este método es más adecuado para tareas complejas que las indicaciones de disparo cero.

• Indicaciones de cadena de pensamiento (CoT): este método ayuda a mejorar el resultado de un LLM al dividir el razonamiento complejo en pasos intermedios, lo que puede ayudar al modelo a producir resultados más precisos.

• Encadenamiento de indicaciones: el apuntador divide una tarea compleja en subtareas más pequeñas (y más fáciles) y luego utiliza los resultados de la IA generativa para realizar la tarea general. Este método puede mejorar la confiabilidad y la consistencia para algunos de los más complicados.

Estas son sólo algunas de las técnicas de indicaciones con las que puede jugar a medida que continúa explorando la ingeniería de indicaciones. De hecho, a menudo la estrategia inmediata más eficaz es combinar varias técnicas diferentes para lograr el resultado deseado.

Fuente Bibliográfica:

https://www.coursera.org/articles/what-is-prompt-engineering