Prompts en IA: LA CLAVE PARA OBTENER RESPUESTAS PRECISAS Y RELEVANTES

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Una respuesta brillante es el fruto de una pregunta ingeniosa y bien formulada (prompts).

En el ámbito de la inteligencia artificial, los prompts son el puente que conecta nuestras consultas con respuestas útiles. Este blog post pretende realizar una introducción al mundo de los prompts, además de proveer recomendaciones de cómo utilizarlos para obtener resultados precisos y relevantes. ¡Así que aprovechemos al máximo el poder de la inteligencia artificial!

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¿Qué es un prompt en Inteligencia Artificial?

Un prompt en el contexto de la inteligencia artificial es una entrada de datos, ya sea en forma de texto, imagen o audio, que se utiliza para guiar la generación de un resultado específico. En otras palabras, es un estímulo o una sugerencia que se le da a un sistema de inteligencia artificial para que genere un resultado.

Un ejemplo de prompt en el caso de ChatGPT, que es un modelo de lenguaje natural basado en inteligencia artificial, podría ser la siguiente frase: «Escribe un párrafo sobre la importancia de la inteligencia artificial en la medicina». Al proporcionar este prompt, ChatGPT podría generar una respuesta coherente que aborde el tema planteado.

Figura 1: Ejemplo de prompt y respuesta por parte de ChatGPT.

Otro ejemplo podría ser: «Completa la siguiente oración: La inteligencia artificial cambiará el mundo de la tecnología en el futuro porque…». Al proporcionar este prompt, ChatGPT podría generar una respuesta basada en la experiencia previa y la información almacenada en su modelo de lenguaje natural.

Figura 2: Segundo ejemplo de prompt y respuesta por parte de ChatGPT.

Es importante tener en cuenta que la calidad del prompt es fundamental para obtener resultados precisos y coherentes en la generación de contenido. Por lo tanto, es importante proporcionar un prompt claro y específico para la tarea en cuestión, ya que esto garantizará la generación de resultados relevantes y útiles.

¿Qué tecnologías usan los prompts para la generación de contenido, imágenes entre otros?

El uso de lenguaje natural como entrada para la generación de texto o imágenes viene usándose en varias tecnologías como:

ChatGPT: Es un modelo de lenguaje natural basado en la inteligencia artificial, específicamente en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer) desarrollada por OpenAI. ChatGPT puede procesar y comprender el lenguaje natural, generando respuestas coherentes y relevantes a una amplia variedad de preguntas y solicitudes.

En la sección pasada vimos un par de ejemplos de como usarlo.

Stable Diffusion: Es un modelo de aprendizaje profundo que se enfoca en la generación de imágenes detalladas basadas en descripciones de texto mediante la técnica text-to-image. La generación de imágenes basadas en una entrada de lenguaje natural se realiza a través de una guía de texto o prompt.

Figura 3: Imágenes generadas por Stable Diffusion. (Fuente)

Midjourney: es un laboratorio de investigación independiente que se dedica a estudiar el campo de la Inteligencia Artificial. Además, es el nombre de su tecnología de generación de imágenes a partir de texto, conocida como text-to-image. Esta herramienta utiliza la inteligencia artificial para transformar las descripciones de texto en imágenes detalladas y precisas, permitiendo la creación de contenido visual.

Figura 4: Imágenes generadas por Midjourney. (Fuente)

Estos han sido unos pocos ejemplos de tecnologías que utilizan prompts como entrada para recibir una salida.

¿Qué hacer para crear mejores prompts y gracias a ello recibir mejores respuestas?

A continuación, veremos algunas recomendaciones para crear prompts efectivos:

  1. Claridad y especificidad: Es importante redactar prompts que sean claros y específicos. Esto ayuda a que el modelo de Inteligencia Artificial entienda lo que se espera de él, proporcionando respuestas precisas y relevantes.
  2. Contextualización: Si es posible, proporciona contexto o información de fondo que ayude al modelo a comprender el tema y responder de manera apropiada.
  3. Formato y estructura: Se puede establecer un formato o estructura para las respuestas, ya que esto puede guiar al modelo hacia el tipo de respuesta deseada. Por ejemplo, solicitar una lista numerada, un resumen en pocas oraciones, etc.
  4. Restricción de longitud: Establecer restricciones de longitud para las respuestas si estas deben ser concisas. Sin embargo, hay que tener cuidado de no limitar demasiado la longitud, ya que esto podría afectar la calidad y relevancia de las respuestas.
  5. Preguntas múltiples: Si se tienen varias preguntas relacionadas, es mejor considerar dividirlas en partes o subpreguntas. Esto puede ayudar a obtener respuestas más detalladas para cada aspecto de la consulta.
  6. Evitar ambigüedades: Hay que asegurarse de que los prompts no sean ambiguos o tengan múltiples interpretaciones. La ambigüedad puede llevar a respuestas incoherentes o irrelevantes.
  7. Revisión iterativa: Se puede aplicar prueba y refinación sobre los prompts a través de iteraciones. Y tomar la retroalimentación de los resultados para perfeccionar los prompts, lo que implicará mejora en la calidad de las respuestas.
  8. Instrucciones explícitas: Para evitar sesgos o respuestas especulativas, se debe proporcionar instrucciones explícitas al modelo. Por ejemplo, pedirle que se base en datos concretos o que no especule.
  9. Aprendizaje de ejemplos: Cuando sea apropiado, se puede proporcionar ejemplos de las respuestas deseadas en el prompt. Esto ayuda a guiar al modelo en la dirección correcta.
  10. Monitoreo y ajuste: Vigila regularmente el desempeño del modelo y ajusta los prompts según sea necesario. Los modelos de IA pueden mejorar con el tiempo, por lo que es importante mantenerse al tanto de su evolución y adaptar los prompts en consecuencia.

A continuación veremos algunos ejemplos de prompts no específicos y sus contrapartes mejoradas siguiendo las recomendaciones mencionadas anteriormente.

Ejemplo 1:

No específico: «Cuéntame sobre perros.»

Mejorado: «Proporciona una descripción general de las razas de perros más populares, sus características principales y sus temperamentos típicos en una lista numerada.»

Ejemplo 2:

No específico: «¿Cómo funciona la energía solar?»

Mejorado: «Explica brevemente el proceso de cómo los paneles solares convierten la energía del sol en electricidad, incluyendo los componentes clave involucrados y los pasos en los que se produce la conversión.»

Ejemplo 3:

No específico: «¿Qué es la inteligencia artificial?»

Mejorado: «Define el término ‘inteligencia artificial’ y proporciona tres ejemplos de aplicaciones prácticas de la IA en la vida diaria.»

Ejemplo 4:

No específico: «¿Qué puedo hacer en París?»

Mejorado: «Enumera cinco de las principales atracciones turísticas en París, incluyendo un breve resumen de cada una y por qué son populares entre los visitantes.»

Ejemplo 5:

No específico: «¿Cuál es la mejor forma de aprender algo nuevo?»

Mejorado: «Describe tres técnicas efectivas de aprendizaje, explicando cómo cada una puede ayudar a mejorar la retención y comprensión del material nuevo en un contexto educativo.»

Al seguir las recomendaciones para crear prompts excepcionales, se incrementa la probabilidad de obtener respuestas precisas y relevantes de los modelos de inteligencia artificial.


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Pedro Espinosa García
Padre, emprendedor y psicólogo apasionado en el desarrollo personal. Mi misión es ayudar a las personas a que desaten todo su potencial.
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