Buenas practicas en la creación de prompts

La ingeniería de prompts es un aspecto esencial al trabajar con modelos de inteligencia artificial como GPT-3 y Codex de OpenAI. Aquí te presentamos algunas prácticas recomendadas para crear prompts efectivos en 42x.

Colocar Instrucciones al Principio: Las instrucciones claras y al inicio del prompt ayudan a que el modelo entienda mejor la tarea.

Ejemplo: Para un resumen, comienza con "Por favor, resume el siguiente artículo en cinco oraciones: [Artículo]".

Ser Específico y Descriptivo: Proporcionar detalles concretos mejora la precisión de las respuestas.

Ejemplo: Si necesitas contenido creativo, pide "Crea un título llamativo para un blog sobre alimentación saludable que atraiga a jóvenes adultos".

Mostrar Ejemplos de Formato de Salida: Presentar un formato específico enseña al modelo cómo estructurar su respuesta.

Ejemplo: Para una lista de compras, indica "Lista de compras: - Manzanas: 1 kg - Pan integral: 2 paquetes".

Emplear Métodos Zero-Shot y Few-Shot: Estos métodos permiten al modelo aprender de ejemplos o sin ellos.

Ejemplo: "Zero-shot: Identifica las emociones en el siguiente texto. Few-shot: Texto: 'Me siento abrumado con el trabajo'. Emoción: Estrés".

Evitar Descripciones Vagas: Las instrucciones precisas y concisas son más efectivas.

Ejemplo: En lugar de "Escribe algo sobre este tema", usa "Escribe un tweet informativo sobre los beneficios de la energía solar".

Indicar Qué Hacer en Lugar de Qué No Hacer: Proporcionar guías claras sobre las acciones esperadas.

Ejemplo: Para un servicio al cliente, en lugar de "No pidas información personal", di "Ayuda al cliente a restablecer su contraseña sin solicitar datos personales".

Usar Palabras Clave Específicas en la Generación de Código: Ayuda al modelo a seguir un patrón de programación.

Ejemplo: Para una función en Python, comienza con "Define una función en Python que calcule el IVA de un precio dado".

Ajustar Parámetros como 'Model' y 'Temperature': Cambiar estos parámetros altera la salida del modelo.

Ejemplo: Para generar ideas de nombres para una nueva aplicación, podrías ajustar la 'temperature' para obtener opciones más creativas.

Iterar y Experimentar: La práctica y la experimentación son claves para aprender a interactuar con la IA.

Ejemplo: Si la primera respuesta no es satisfactoria, ajusta tu prompt y prueba de nuevo, como "Genera cinco eslóganes publicitarios para una marca de zapatillas deportivas ecológicas".

Estas prácticas son fundamentales para trabajar eficazmente con la API de OpenAI y obtener resultados alineados con tus objetivos, incluso si eres nuevo en el campo de la inteligencia artificial.