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Cómo escribir prompts de IA: ChatGPT, Bard, Bing y más [+ejemplos]

Escribir prompts bien elaborados es una parte fundamental del trabajo con modelos de inteligencia artificial (IA), ya que sirven como medio para generar respuestas relevantes y precisas.

En esta guía, exploraremos la importancia de la ingeniería eficaz de las instrucciones y te proporcionaremos las herramientas y técnicas necesarias para escribir buenas instrucciones para la IA que produzcan los resultados deseados.

¿Qué es un prompt de IA?

En un nivel básico, un prompt es una instrucción para la IA, un conjunto de instrucciones o entradas que se proporcionan a un modelo de IA para generar una respuesta. La ingeniería de instrucciones implica diseñar y refinar cuidadosamente estas instrucciones para producir el resultado deseado.

Consiste en experimentar con diferentes frases, contextos y técnicas de condicionamiento para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas.

Diferentes tipos de instrucciones de IA

Hay varios tipos de instrucciones de IA, cada una de las cuales sirve para fines distintos y requiere enfoques específicos.

He aquí algunas de las instrucciones más comunes, junto con ejemplos relacionados con la ingeniería de instrucciones:

Tipo de Indicación Descripción Ejemplo de Indicación
Indicaciones de completación Implican proporcionar una oración incompleta y pedir al modelo de IA que genere una continuación coherente. “Completa esta oración: La ingeniería de indicaciones es…”
Indicaciones de pregunta Suponen hacer una pregunta específica que invite al modelo de IA a generar una respuesta relacionada. “¿Cuáles son los principios clave y técnicas utilizadas en la ingeniería de indicaciones para optimizar la salida de los modelos de IA?”
Indicaciones de instrucción Implican proporcionar instrucciones explícitas para que el modelo de IA las siga, especificando el resultado deseado. “Escribe una guía paso a paso sobre cómo emplear estrategias de ingeniería de indicaciones de manera efectiva al trabajar con modelos de IA.”
Indicaciones de comparación Hacen que el modelo de IA compare diferentes elementos, generando ideas basadas en los criterios proporcionados. “Compara la efectividad de la ingeniería de indicaciones en mejorar el rendimiento de los modelos de IA frente al uso de indicaciones no estructuradas.”
Indicaciones creativas Animan al modelo de IA a generar ideas innovadoras, historias o producciones artísticas. “Imagina un futuro donde la ingeniería de indicaciones haya alcanzado su máximo potencial. Escribe un cuento corto describiendo cómo la ingeniería de indicaciones revolucionó el campo de la IA y otras industrias.”
Indicaciones de traducción Implican proporcionar texto en un idioma y pedir al modelo de IA que lo traduzca a otro. “Traduce el término ‘ingeniería de indicaciones’ al francés.”
Indicaciones de resumen Piden al modelo de IA que condense un texto o información dada en un resumen conciso. “Resume los beneficios y desafíos asociados con la ingeniería de indicaciones en tres puntos concisos.”
Indicaciones de diálogo Instruyen al modelo de IA a generar respuestas desde diferentes perspectivas o personajes. “Genera una conversación entre dos investigadores de IA discutiendo la importancia de la ingeniería de indicaciones en mejorar la confiabilidad y la interpretabilidad de los modelos de IA.”

Preparación para escribir prompts de IA

Puedes seguir estos pasos preparatorios para maximizar la eficacia de las indicaciones de IA.

  • Definir el público objetivo y el propósito

Comprender quién utilizará el contenido generado por la IA y su finalidad te ayudará a diseñar de forma óptima las instrucciones. También puedes especificar el estilo en el que debe escribir el modelo de IA, como ChatGPT. Si lo haces, asegúrate de que estás legalmente autorizado a utilizar el estilo de alguien para evitar los derechos de autor y otros problemas legales.

  • Investiga el tema

Adquiere un conocimiento profundo del tema para crear indicaciones que generen respuestas precisas y pertinentes (o edita la información posiblemente incorrecta en caso de que el modelo de IA proporcione alguna).

  • Comprende las capacidades del modelo de IA

Conoce los puntos fuertes y débiles del modelo de IA para sacarle el máximo partido y saber qué puedes esperar de él.

Cómo escribir una buena propuesta de IA

Como escribir indicaciones IA
Ten en cuenta estos consejos para escribir tus prompts. Techopedia

Al diseñar instrucciones de IA, es fundamental recordar las siguientes directrices.

  • Utiliza un lenguaje claro y conciso

Crea instrucciones utilizando un lenguaje claro y conciso para asegurarte de que el modelo de IA entiende la tarea o petición con precisión y evita cualquier confusión. Evita las faltas de ortografía y utiliza la puntuación correcta.

  • Establece el contexto y la información de fondo

Proporciona el contexto y la información de fondo necesarios en tus indicaciones para ayudar al modelo de IA a comprender el tema y generar respuestas más relevantes desde el punto de vista contextual.

Ten en cuenta que algunos modelos de IA no tienen acceso en directo a Internet, por lo que si escribes sobre algo muy nuevo, puede ser necesario proporcionar información novedosa en tu indicación para permitir una respuesta actualizada y relevante.

  • Proporciona instrucciones y directrices específicas

Incluye instrucciones y directrices específicas en tus indicaciones para dirigir el modelo de IA hacia la generación de resultados que se ajusten a tus requisitos u objetivos deseados.

He aquí un ejemplo práctico de ello:

Sin una ingeniería rápida
Pregunta: Escribe un programa para contar las apariciones de palabras en un texto dado.
Sin una ingeniería rápida
Pregunta: Escribe una función Python llamada “contar_ocurrencias_palabra” que tome una cadena de texto como entrada y devuelva un diccionario con el recuento de palabras.

Explicación:

  • En el ejemplo “Sin ingeniería de instrucciones“, la instrucción carece de instrucciones específicas, como el nombre de la función y el formato de salida deseado, lo que hace que la tarea sea ambigua para el modelo de IA.
  • En cambio, el ejemplo “Con ingeniería de instrucciones” proporciona instrucciones claras al especificar el nombre de la función “contar_ocurrencias_palabra”, el formato de entrada (una cadena de texto) y el formato de salida deseado (un diccionario con el recuento de palabras).

Estos detalles ayudan a que el modelo de IA comprenda mejor la tarea y genere un código más preciso.

  • Incorpora ejemplos y resultados deseados

Mejora la claridad de tus indicaciones incluyendo ejemplos de entradas y salidas deseadas, lo que permitirá al modelo de IA comprender mejor el formato y el contenido de la respuesta esperada. He aquí un ejemplo práctico.

Preguta poco clara
“Escribe un programa que calcule la media de una lista de números”.
Pregunta mejorada con ejemplos
“Calcula la media de una lista de números. Por ejemplo, dada la lista de entrada [3, 6, 9, 12], el programa debe devolver la media como un número en coma flotante.”

Explicación:

La indicación mejorada aclara la tarea y da una ilustración específica del resultado esperado proporcionando los ejemplos de entrada y salida deseados.

  • Anticipa y aborda los posibles retos

Anticípate a los posibles retos o limitaciones que pueda encontrar el modelo de IA y aborda la cuestión de forma proactiva en tus instrucciones. Por ejemplo, evita colocar dos preguntas en la misma línea, ya que el modelo sólo podría responder a una.

Adaptando las instrucciones a modelos de IA específicos

Para maximizar el potencial de los modelos de IA, es crucial adaptar las instrucciones a sus capacidades únicas y optimizar el rendimiento.

He aquí algunos elementos que hay que tener en cuenta al manejar distintos modelos de IA.

  • Comprendiendo las capacidades de los modelos de IA

Los distintos modelos de IA tienen capacidades adicionales. Por ejemplo, algunos pueden generar texto, otros imágenes, y otros aún ambas cosas. Como ya se ha dicho, algunos modelos de IA pueden recuperar información de Internet, mientras que otros sólo tienen acceso a una base de datos de información previamente escaneada.

Comprender las capacidades de un modelo de IA es vital para elaborar instrucciones eficaces.

  • Modifica las instrucciones para tareas específicas

Dado que los distintos modelos de IA destacan en distintas tareas, es necesario modificar las instrucciones para adaptarlas a los requisitos específicos de cada tarea.

Por ejemplo, para una petición de traducción de idiomas, una forma eficaz de formular una petición incluiría el idioma de entrada, el idioma de salida deseado y una frase concreta que haya que traducir.

  • Adaptar las instrucciones para el ajuste o el aprendizaje por transferencia

Para los procesos de ajuste fino o de aprendizaje por transferencia, puedes adaptar las instrucciones a los requisitos específicos de estas técnicas. La adaptación permite al modelo de IA aprender y aplicar conocimientos de tareas o dominios relacionados, mejorando la calidad de sus respuestas.

Pruebas e iteración

Una vez que hayas conseguido que el modelo de IA cree contenido perspicaz, puedes seguir algunos pasos para mejorar aún más la eficacia de tus instrucciones de IA.

  • Prueba con ejemplos

Antes de alimentar un modelo de IA con cientos de líneas de texto, puedes probar un conjunto de mensajes de muestra y evaluar los resultados generados para recabar opiniones y hacer las mejoras necesarias. Luego puedes aplicarlas a una muestra más amplia.

  • Itera y perfecciona los avisos

También puedes incorporar los comentarios de los usuarios e iterar sobre tus avisos para mejorar continuamente su calidad y rendimiento. Sólo tienes que asegurarte de reformular los comentarios de los usuarios para maximizar el rendimiento del modelo de IA, como se ha explicado anteriormente.

Buenas prácticas para escribir estímulos de IA

Recuerda estas practicas para tus prompts
Sigue estos consejos para tus prompts. Techopedia

Puedes hacer varias cosas para garantizar la calidad y las consideraciones éticas de tus prompts de IA. Aquí tienes algunas de ellas.

  • Evitar la ambigüedad y los prejuicios involuntarios

Utiliza un lenguaje claro, sin ambigüedades y libre de prejuicios para generar respuestas adecuadas. También puedes pedirle al modelo que elimine los sesgos no intencionados de sus resultados. Comprueba dos veces los resultados, ya que pueden no abarcar todos los tipos de sesgo.

  • Considerar las cuestiones éticas

Ten en cuenta el impacto potencial del contenido generado por IA en tu audiencia y asegúrate de que las indicaciones se ajustan a tus normas éticas o a las de tu empresa.

  • Incorporar la diversidad y la inclusión

Diseña preguntas que tengan en cuenta diversas perspectivas y promuevan la inclusión para evitar respuestas sesgadas o unilaterales. Modifica las posibles respuestas sesgadas para eliminarlas.

  • Garantizar que las preguntas sean abiertas y adaptables

Intenta crear preguntas que fomenten la creatividad y permitan al modelo de IA generar varias respuestas, en lugar de restringirlo a un conjunto limitado de posibilidades.

  • Equilibrar la orientación y la libertad para la creatividad

Por otra parte, debes proporcionar suficiente orientación en la creación de estímulos para asegurarte de que los resultados están dentro del ámbito de lo que consideras aceptable. Encontrar el equilibrio adecuado entre orientación y creatividad puede requerir algo de ensayo y error.

Resolución de problemas comunes

A pesar de todas las buenas prácticas descritas anteriormente, es posible que necesites ayuda con los avisos de IA. He aquí algunos de los más comunes y cómo superarlos.

  • Respuestas poco útiles o fuera de tema

Si esto ocurre, analiza las instrucciones y modifícalas para proporcionar instrucciones más precisas o abordar cualquier confusión que pueda dar lugar a respuestas irrelevantes.

  • Afronta los fallos de las preguntas o las limitaciones del sistema

No todas las instrucciones darán los resultados deseados, por lo que debes explorar enfoques alternativos o ajustar las expectativas en consecuencia. Además, ten en cuenta que se ha limitado a determinados modelos de IA para que no hablen de ciertos temas, y hacer eso puede hacer que tu cuenta sea marcada o baneada.

  • Técnicas para mejorar la calidad de los resultados generados

Puedes experimentar con distintas variaciones de las preguntas, ajustar los parámetros o utilizar técnicas de post-procesamiento para mejorar la calidad del contenido generado por la IA.

Recursos y herramientas

Para ayudarte a escribir avisos de IA eficaces, ten en cuenta los siguientes recursos y herramientas.

Plataformas online y API

Varias plataformas online y API ofrecen capacidades de generación de avisos. Estas plataformas suelen ofrecer interfaces fáciles de usar en las que puedes introducir tus requisitos y recibir las instrucciones generadas.

Algunas plataformas también integran modelos avanzados de IA, que te permiten explorar diferentes estilos y variaciones de avisos. Estas herramientas pueden ahorrar tiempo y esfuerzo automatizando el proceso de generación de avisos.

Éstas son algunas de las plataformas y API más utilizadas para generar avisos de IA:

  • OpenAI Playground te permite generar texto utilizando potentes modelos lingüísticos.
  • ChatGPT proporciona una interfaz fácil de usar para interactuar directamente con el modelo.
  • Hugging Face Transformers ofrece modelos de lenguaje preentrenados a través de su biblioteca Python.
  • El servicio de Comprensión del Lenguaje Natural de IBM Watson y la API de Lenguaje Natural de Google Cloud permiten el análisis de texto para generar indicaciones de IA.
  • Microsoft Azure, por su parte, ofrece servicios como la API de Análisis de Texto y Comprensión del Lenguaje (LUIS) para comprender texto y generar indicaciones con sentido.

Materiales de referencia y casos prácticos

Los materiales de referencia y los estudios de casos son esenciales para escribir avisos de ingeniería de IA eficaces. Estas herramientas informativas proporcionan ideas y ejemplos del mundo real que ayudan a dar forma al contenido y al contexto de las instrucciones.

Los materiales de referencia, como artículos académicos, documentación técnica e informes de la industria, ofrecen un conocimiento profundo de los conceptos, algoritmos y metodologías de la IA. Sirven de base para elaborar preguntas que desafíen a los ingenieros a aplicar sus conocimientos y su capacidad para resolver problemas.

Por otra parte, los estudios de casos muestran aplicaciones prácticas de la IA en diversos ámbitos, lo que permite a los creadores de preguntas diseñar escenarios que reflejen los retos de la vida real.

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Alessandro Mascellino
Periodista Tech

Alessandro es un periodista multimedia independiente con un enfoque en tecnologías emergentes. También siente pasión por el mundo de los videojuegos y actualmente está desarrollando sus habilidades en diseño narrativo.