Cómo aprender nuevos prompts

Aprender a crear nuevos prompts de manera efectiva implica comprender cómo estructurar y comunicar tus solicitudes de manera que la inteligencia artificial comprenda tus intenciones y te proporcione resultados útiles. No te quiero dar prompts específicos porque podrían quedar desactualizados con el tiempo. Además, podrían no ser lo suficientemente personalizables para tu situación personal. En los archivos complementarios del curso, ya se proveen repositorios de prompt con tanta actualización y evolución que puedes usar para ir probando. Y en la biografía complementaria te pondré enlaces directos a la documentación oficial de cada inteligencia artificial, que son como manuales de uso. Más que eso, te compartiré algunas de mis estrategias para tus input. Son válidas para muchas inteligencias artificiales distintas, y te permitirá personalizar tus órdenes según tus necesidades en cada caso. Todo consiste en probar estrategias diferentes para cada propósito. Por ejemplo, primero deberías elegir el tipo de prompt que será mejor para tu petición. Los Cloze Prompts contienen un texto con espacios vacíos que la inteligencia artificial debe de completar. En cambio, los Prefix Prompts presentan un texto que debe ser extendido o contestado. Hay más categorías, como los Standard Prompts, que son las peticiones más simples con una instrucción simple. En cambio, los Chain of Thought describen el proceso que sigue la inteligencia artificial para responder. La obligan a generar cómo ha llegado ahí. Lo Zero-Shot y Few-Shot, cada uno define si proporciona los ejemplos a la inteligencia artificial o no. También puedes personalizar parámetros. Hay miles de parámetros y te daré dispositivos en los archivos complementarios, pero te diré algunos de los más comunes. Están la Temperatura y el Top P. Regulan la variedad del texto generado, es decir, limitan la originalidad. Chaos o CFG Scale también controlan la originalidad de los resultados, pero para las inteligencias artificiales de imagen. El Maximum Length establece el máximo de tokens generables, suele ser más eficaz que usar «words» o «sentences». Stop Sequences delimita dónde debe cesar la generación de texto. Frequency and Presence Penality penalizan la repetición de tokens. Es bueno para evitar el bucle argumentativo. Inject Start Text añade un texto inicial a la respuesta. Sería útil, por ejemplo, para un bot que deba saludar siempre igual. Best Of genera múltiples respuestas, mostrando la mejor. Show Probabilities revela las opciones consideradas por la inteligencia artificial. Aspect Ratios controla las proporciones de las imágenes. No define lo que no quieres en el resultado. Como puedes ver, dentro del propio prompt puedes añadir muchos parámetros de modificación, y es imposible tratarlos todos. Solo puedo decir de que tengas en cuenta lo siguiente. Utiliza siempre el último modelo, siempre tiene mejoras respecto al anterior, Separa el contexto de las instrucciones, mejora la comprensión de la inteligencia artificial. Sé claro y específico. Minimiza las ambigüedades todo lo que puedas. Concatena generaciones. Generar en partes con instrucciones simples, puede ser más efectivo que dar una instrucción compleja. También puedes asignar los roles. La inteligencia artificial interpreta papeles muy eficazmente. Usa marcadores de lenguaje de programación, si quieres, los entiende y ayuda en dar formato y estructura. Es mejor, además, poner los parámetros al final. Por último, perfecciona tu prompt. Invertir tiempo en perfeccionarlo, ahorras esfuerzo a largo plazo, te lo aseguro. Ha sido un placer acompañarte en este recorrido por el mundo de las inteligencias artificiales y la importancia de la comunicación efectiva con ellas. A medida de que profundices en tu práctica y experimentación, recordarás la relevancia de un buen prompt y la diferencia que pueda marcar en tus resultados.