Curso de PROMPT ENGINEERING: como CREAR PROMPTS efectivos
Principios fundamentales para crear bromas efectivas
Resumen de la sección: En esta sección, aprenderemos los principios fundamentales para crear bromas efectivas. También exploraremos las mejores prácticas, como la retroalimentación, resumir, transformar e inferir. Estas prácticas son aplicables a cualquier modelo de lenguaje, no solo a ChatGPT.
Escribir instrucciones claras y específicas
- Delimitar el prompt entre comillas u otro signo para separarlo de las instrucciones.
- Asegurarse de que el modelo comprenda exactamente lo que se espera de él.
- Ejemplo: Pedir al modelo que genere un resumen de una oración del texto delimitado por comillas.
Pedir un output estructurado
- Solicitar al modelo que presente los resultados en un formato fácil de leer y comprender.
- Si se requiere una lista, pedir explícitamente que la respuesta sea en formato de lista.
- Ejemplo: Pedir al modelo una lista de 10 libros escritos en el siglo 18 con sus autores y géneros, presentada en forma de tabla.
Confirmar si se cumplieron las condiciones
- Verificar si el modelo entendió correctamente lo solicitado y generó la respuesta correcta.
- Al pedir una confirmación explícita, se reduce el riesgo de recibir una respuesta que no cumpla con los requisitos.
- Ejemplo: Pedir al modelo generar una lista de capitales europeas y luego preguntar si incluye todas las capitales.
Detectar si hay instrucciones o pasos
- Utilizar esta táctica para verificar si un texto proporcionado contiene instrucciones o pasos.
- Pedir al modelo que verifique si el texto tiene instrucciones y, en caso afirmativo, escribirlas en un formato específico.
- Ejemplo: Proporcionar un texto de una receta de molletes y pedir al modelo que verifique si contiene pasos.
Técnicas para mejorar la comprensión del modelo
Resumen de la sección: En esta sección, exploraremos técnicas adicionales para mejorar la comprensión del modelo y obtener respuestas más precisas.
Utilizar ejemplos más complejos
- Mostrar ejemplos con textos más largos y difíciles de analizar.
- Verificar si el modelo es capaz de detectar la falta de instrucciones en un texto proporcionado.
- Ejemplo: Proporcionar un texto sobre La Ilíada sin instrucciones y verificar si el modelo responde correctamente.
Solicitar confirmación explícita
- Pedir al modelo que confirme si se cumplieron las condiciones establecidas previamente.
- Reducir el riesgo de recibir respuestas incorrectas o que no cumplan con los requisitos.
- Ejemplo: Pedir al modelo generar una lista de capitales europeas y luego preguntar si incluye todas las capitales.
Adaptar las técnicas a diferentes contextos
- Aplicar estas técnicas a diferentes tipos de textos y situaciones.
- Experimentar con distintas solicitudes y formatos para obtener resultados óptimos.
Ejemplo del resultado esperado
Resumen de la sección: En esta sección, se muestra un ejemplo del resultado esperado al ayudar al modelo de lenguaje a comprender qué se espera de él. Se utiliza como ejemplo la solicitud de generar una lista de los 5 mejores libros de ciencia ficción, siguiendo un formato específico para cada elemento.
Ejemplo sencillo de generación de lista
- Se solicita al modelo que genere una lista con los 5 mejores libros de ciencia ficción, utilizando un estilo específico para cada elemento.
- El estilo incluye el título del libro en inglés y español, así como un breve resumen.
- El objetivo es ver qué genera el modelo en respuesta a esta solicitud.
Resultados obtenidos
Resumen de la sección: En esta sección, se muestran los resultados obtenidos por el modelo en respuesta a la solicitud anterior. Los resultados cumplen con el formato solicitado y proporcionan información precisa sobre cada libro.
- Los resultados proporcionados por el modelo cumplen con el formato solicitado.
- Se muestra el nombre del libro en su versión original en inglés, seguido del autor o fecha de publicación y un breve resumen.
- El modelo sigue exactamente el formato proporcionado inicialmente como ejemplo.
Ejemplo más complejo
Resumen de la sección: En este ejemplo más complejo, se muestra cómo el modelo responde a preguntas sobre conceptos abstractos como paciencia y resiliencia. Se busca que el modelo conteste en un estilo consistente con las respuestas anteriores.
- El modelo responde a la pregunta sobre la paciencia y el padre intenta explicarla utilizando un lenguaje comprensible para el niño.
- Además de definir la paciencia, también se menciona la persistencia y se destaca la diferencia entre ambas.
- Luego, el niño pregunta qué es la resiliencia y el modelo responde en un estilo similar al anterior, relacionándola con jugar un juego y perder a veces.
Utilizando ejemplos para guiar al modelo
Resumen de la sección: En esta sección, se destaca la importancia de utilizar ejemplos para guiar al modelo en sus respuestas. Se muestra cómo el modelo utiliza el estilo proporcionado en ejemplos anteriores para responder preguntas posteriores.
- El modelo continúa utilizando el estilo proporcionado previamente al responder preguntas adicionales.
- Se observa que el modelo trata de seguir las instrucciones dadas anteriormente para mantener consistencia en sus respuestas.
- Esto demuestra cómo los ejemplos pueden ser útiles para guiar al modelo en su aprendizaje.
Dar tiempo al modelo para pensar
Resumen de la sección: En esta sección, se explora la importancia de darle tiempo al modelo para pensar antes de responder. Se presentan dos tácticas específicas: especificar los pasos para completar una tarea y pedirle al modelo que trabaje en su propia solución.
Táctica 1: Especificar pasos para completar una tarea
- Algunas tareas pueden requerir que el modelo complete varios pasos.
- Se presenta un ejemplo más complejo donde se le pide al modelo que resuma un texto, lo traduzca al español y liste los nombres mencionados en el resumen.
- El modelo ejecuta los pasos solicitados y proporciona los resultados esperados.
Táctica 2: Pedirle al modelo que trabaje en su propia solución
- En operaciones matemáticas, es útil pedirle al modelo que trabaje en su propia solución.
- Se muestra un ejemplo donde se le pide al modelo que determine si una ecuación es cierta o falsa sin realizar operaciones adicionales.
- El modelo responde rápidamente, pero de manera incorrecta debido a la falta de tiempo para pensar.
Recomendación de hacer ejemplos prácticos
Resumen de la sección: Se recomienda a los espectadores realizar ejemplos prácticos utilizando los programas presentados en el curso. Estos programas están disponibles para descargar y experimentar con ellos.
- Se anima a los espectadores a realizar ejemplos prácticos utilizando los programas presentados en el curso.
- Los programas mencionados se encuentran disponibles para su descarga en la descripción del video.
- Esto permitirá a los espectadores experimentar y aplicar las tácticas presentadas.
Conclusiones
En este video se exploraron diferentes tácticas para ayudar al modelo de lenguaje a generar respuestas más precisas y coherentes. Se destacó la importancia de proporcionar instrucciones claras y específicas, así como darle tiempo al modelo para pensar antes de responder. Además, se mostró cómo utilizar ejemplos puede ser útil para guiar al modelo en sus respuestas.
Resolución de ecuaciones y retroalimentación
Resumen de la sección: En esta sección, se discute la importancia de resolver correctamente las ecuaciones y cómo utilizar la retroalimentación para mejorar los resultados.
Principios fundamentales para resolver ecuaciones
- Es importante verificar las respuestas obtenidas al resolver una ecuación.
- Se pueden utilizar herramientas como Chrome para obtener respuestas más precisas.
- La retroalimentación es clave para evaluar los resultados y modificar el proceso según sea necesario.
Mejores prácticas para producir resúmenes
- La retroalimentación nos permite mejorar nuestros resúmenes hasta obtener el resultado deseado.
- Existen diferentes formas de resumir, como hacer un resumen, un compendio o un extracto.
- Cada tipo de resumen ofrece resultados diferentes en cuanto a la cantidad de información proporcionada.
Importancia de ser específico en los resúmenes
- Es posible especificar el número de palabras que se desea en un resumen.
- Esto permite obtener resúmenes más concisos y enfocados en la información relevante.
Inferencia en chat GPT y análisis de texto
Resumen de la sección: En esta sección, se explora el concepto de inferencia en chat GPT y cómo puede utilizarse para analizar textos.
Concepto de inferencia en chat GPT
- La inferencia consiste en utilizar la información disponible para llegar a conclusiones o deducciones.
- En chat GPT, esto implica analizar un texto y extraer información relevante que no está presente en las instrucciones dadas.
Ejemplo práctico: análisis de reviews de productos en Amazon
- Se puede utilizar chat GPT para analizar las opiniones de los usuarios sobre un producto en particular.
- Mediante la inferencia, es posible determinar el sentimiento general de las opiniones, cuántas son positivas y cuántas negativas, así como identificar la principal ventaja y desventaja mencionada por los usuarios.
Conclusiones
En resumen, se destacan dos aspectos importantes en la generación de resúmenes y análisis de texto con chat GPT. Por un lado, es fundamental resolver correctamente las ecuaciones y utilizar la retroalimentación para mejorar los resultados obtenidos. Por otro lado, la inferencia en chat GPT permite analizar textos y extraer información relevante que no está explícitamente presente en las instrucciones. Ambos aspectos son herramientas poderosas para obtener respuestas precisas y comprender mejor el contenido textual.
Pegamento para reparaciones temporales
Resumen de la sección: En esta parte del video, se muestra cómo utilizar el modelo de ChatGPT para obtener información sobre un producto específico en base a las opiniones de los usuarios en Amazon. Se destaca la capacidad del modelo para inferir información y proporcionar un resumen de las opiniones más importantes.
Obtención de resultados basados en opiniones
- El modelo es capaz de analizar las opiniones de los usuarios en Amazon y determinar el sentimiento general hacia un producto.
- Se proporciona información sobre la cantidad de opiniones positivas y negativas, así como las ventajas y desventajas principales mencionadas por los usuarios.
- En este caso, se utiliza como ejemplo un pegamento para reparaciones temporales. El modelo indica que la mayoría de las opiniones son positivas y destaca que es una solución económica.
- Algunos usuarios mencionan que el pegamento puede perder efectividad con el tiempo y despegarse. También se señala que algunos desearían que tuviera guías de corte.
Capacidad impresionante del ChatGPT
- Se resalta la capacidad del modelo ChatGPT para inferir información relevante a partir de las instrucciones dadas.
- La aplicación adecuada de técnicas aprendidas en el curso permite obtener resultados útiles y personalizados.
- A diferencia de simplemente pedir una opinión básica, el modelo puede proporcionar un análisis detallado basado en las opiniones recopiladas.
Conclusión del curso
Resumen de la sección: En esta parte final del video, se concluye el curso de ingeniería de proms y se anima a los espectadores a continuar aprendiendo en las partes 1 y 2 del curso.
Finalización del curso
- Se felicita a los espectadores por haber completado el curso de ingeniería de proms.
- Se menciona que se han adquirido las bases necesarias para desarrollar proms de manera efectiva.
- Se recomienda ver las partes 1 y 2 del curso para obtener una comprensión más completa y profunda del tema.
Recuerda que estos son solo resúmenes basados en el contenido proporcionado en el transcripto.