Cómo diseñar prompts efectivos para ChatGPT

Las IA están aquí para revolucionar nuestra vida y la forma en que trabajamos. Para extraer el máximo partido de los modelos de lenguaje de Inteligencia Artificial es fundamental crear prompts efectivos y bien diseñados. El prompt (la instrucción que damos al modelo) debe proporcionar la suficiente información para que el modelo comprenda bien lo que se está buscando, pero sin ser demasiado complejo o ambiguo.

Algunas técnicas para diseñar prompts altamente efectivos son las siguientes:

Definir claramente el objetivo: Antes de comenzar a diseñar tu prompt, debes definir claramente el objetivo que deseas lograr con el modelo de lenguaje. ¿Estás buscando generar contenido para tu sitio web? ¿Responder preguntas específicas? ¿Traducir un texto de un idioma a otro? Tener claro tu objetivo ayudará a asegurarte de que tu prompt esté diseñado para lograr su fin específico.

Ser claros y específicos: Un prompt específico es fundamental para obtener resultados precisos y útiles. Debe proporcionar al modelo de lenguaje información específica y detallada sobre lo que se está buscando. Por ejemplo, si estás buscando generar contenido para un sitio web de cocina, tu prompt debe incluir detalles lo más específicos posible sobre el tipo de contenido que deseas, como por ejemplo: «Genera una receta vegetariana de pasta sin gluten», o “Genera una guía paso a paso para reparar un grifo”.

Seleccionar la longitud adecuada del prompt: La longitud del prompt también es importante ya que puede afectar la calidad de las respuestas generadas por el modelo. Un prompt demasiado corto puede no proporcionar el suficiente contexto para el modelo, mientras que uno demasiado largo puede ser difícil de procesar para el modelo. Es importante encontrar un equilibrio entre la longitud y la complejidad del prompt. En general, se recomienda que el prompt contenga suficiente información para que el modelo comprenda lo que se le está pidiendo y genere una respuesta relevante y coherente. En algunos casos, un prompt corto y preciso puede ser suficiente, mientras que en otros casos un prompt más largo y detallado puede ser necesario. Por ejemplo, para tareas de generación de lenguaje natural, como la escritura de ensayos o la generación de diálogos, es posible que se requieran prompts más largos y específicos para guiar al modelo en la generación de contenido coherente y relevante.

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Utilizar lenguaje natural: Aunque es importante ser específico en tu prompt, es igualmente importante utilizar un lenguaje natural y no tratar de «programar» al modelo con instrucciones demasiado rígidas o técnicas. El modelo de lenguaje está diseñado para entender el lenguaje natural y cuanto más natural sea tu prompt, mejor comprenderá lo que estás pidiendo. Es tan sencillo como redactar el prompt de la misma manera con la que hablarías naturalmente con otra persona.

Proporcionar el contexto suficiente: Es importante proporcionar contexto al modelo de lenguaje para que pueda comprender mejor lo que se le está pidiendo. Proporcionar información de contexto en el prompt ayudará a garantizar que el modelo comprenda mejor tu solicitud y proporcione resultados más precisos. Incorpora información previa: si el modelo ha sido entrenado en un conjunto de datos específico o ha recibido información previa sobre el tema en cuestión, utiliza esa información para proporcionar contexto adicional al prompt.

Utilizar ejemplos: Proporcionar ejemplos de lo que se está buscando puede ayudar a clarificar tu prompt y asegurar que el modelo de lenguaje comprenda tus necesidades. En este sentido, incluir ejemplos relevantes en tu prompt puede ayudar al modelo de lenguaje a entender exactamente lo que le estás pidiendo.

Asegurarse de que el prompt sea lo más conciso posible: Tu prompt debe ser lo más conciso posible, ya que demasiada información puede confundir al modelo de lenguaje y dar lugar a resultados irrelevantes o erróneos. Asegúrate de que tu prompt sea directo y conciso para que el modelo pueda entenderlo fácilmente.

Usar etiquetas y marcadores: Utiliza etiquetas y marcadores para guiar al modelo: si la tarea implica una estructura específica, como una lista de elementos o una respuesta en forma de tabla, utiliza etiquetas y marcadores para guiar al modelo en la generación de la respuesta correcta. Algunos marcadores que puedes usar son: ‘tabla comparativa’, ‘lista de elementos’, ‘definición’, ‘pasos a seguir’, ‘similitudes y diferencias’, ‘secuencia temporal’, ‘cronología’ etc.

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