Prompt
Un prompt es el texto de entrada que guía cómo responde un LLM, donde la claridad, especificidad y técnicas como few-shot o chain-of-thought mejoran la calidad de la salida de la IA.
El papel de un Prompt en los LLM
Los prompts juegan un papel crucial en la funcionalidad de los LLM. Actúan como el mecanismo principal a través del cual los usuarios interactúan con estos modelos. Al formular tus consultas o instrucciones de manera efectiva, puedes influir significativamente en la calidad y relevancia de las respuestas generadas por el LLM. Los buenos prompts son esenciales para aprovechar al máximo el potencial de los LLM, ya sea para aplicaciones empresariales, creación de contenido o fines de investigación.
¿Cómo se utiliza un Prompt en los LLM?
Los prompts se utilizan de varias maneras para guiar la salida de un LLM. Aquí tienes algunos enfoques comunes:
- Zero-Shot Prompting: Proporcionar al LLM una tarea sin ningún ejemplo. Por ejemplo, preguntar directamente: “Traduce ‘cheese’ al francés.”
- One-Shot Prompting: Dar un ejemplo para ilustrar la tarea. Por ejemplo: “Traduce inglés a francés: cheese => fromage. Ahora traduce ‘bread’.”
- Few-Shot Prompting: Ofrecer varios ejemplos para guiar al modelo. Por ejemplo: “Traduce inglés a francés: cheese => fromage, bread => pain. Ahora traduce ‘apple’.”
- Chain-of-Thought Prompting: Incluir pasos de razonamiento detallados en el prompt para ayudar al modelo a generar una respuesta reflexiva. Por ejemplo: “Si tienes 5 manzanas y compras 3 más, ¿cuántas manzanas tienes? Primero, tienes 5 manzanas. Luego, sumas 3 más, lo que te da un total de 8 manzanas.”
Cómo crear Prompts Efectivos en los LLM
Crear prompts efectivos implica claridad y especificidad. Aquí tienes algunos consejos:
- Claridad: Usa un lenguaje sencillo y no ambiguo. Evita la jerga y el vocabulario complejo. Por ejemplo, en lugar de preguntar, “¿Quién ganó las elecciones?”, especifica, “¿Qué partido ganó las elecciones generales de 2023 en Paraguay?”
- Especificidad: Proporciona el contexto necesario. En vez de pedir, “Genera una lista de títulos para mi autobiografía”, sé específico: “Genera una lista de diez títulos para mi autobiografía. El libro trata sobre mi viaje como aventurero que ha llevado una vida poco convencional, conociendo muchas personalidades diferentes y finalmente encontrando la paz en la jardinería.”
- Instrucciones Positivas: Formula tus indicaciones de manera positiva. En lugar de decir, “No hagas los títulos demasiado largos”, especifica, “Cada título debe tener entre dos y cinco palabras.”
Técnicas Avanzadas de Prompting
Few-Shot y Chain-of-Thought Prompting
Los investigadores han descubierto que proporcionar ejemplos (few-shot prompting) o incluir pasos de razonamiento detallados (chain-of-thought prompting) puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo. Por ejemplo:
- Few-Shot Prompting: “Traduce inglés a francés: cheese => fromage, bread => pain. Ahora traduce ‘apple’.”
- Chain-of-Thought Prompting: “Roger tiene 5 pelotas de tenis. Compra 6 más. ¿Cuántas pelotas de tenis tiene en total? Primero, Roger tiene 5 pelotas de tenis. Luego, compra 6 más, lo que significa que ahora tiene 11 pelotas de tenis.”
Prompting Estructurado
Estructurar tu prompt de manera significativa puede guiar al LLM para generar respuestas más precisas y relevantes. Por ejemplo, si la tarea es atención al cliente, podrías comenzar con un mensaje de sistema: “Eres un agente de IA amigable que puede proporcionar asistencia al cliente respecto a su pedido reciente.”
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es un prompt en los LLM?
Un prompt es el texto de entrada que se proporciona a un modelo de lenguaje grande (LLM) para guiar su respuesta. Puede ser una pregunta, instrucción o contexto que ayuda al modelo a generar una salida relevante.
- ¿Qué son los prompts zero-shot, one-shot y few-shot?
El prompting zero-shot da al modelo una tarea sin ejemplos. El one-shot incluye un ejemplo, mientras que el few-shot proporciona múltiples ejemplos para guiar la salida del LLM.
- ¿Cómo puedo crear prompts efectivos para los LLM?
Utiliza un lenguaje claro y específico, proporciona contexto relevante y formula las instrucciones de manera positiva. Incluir ejemplos o razonamiento paso a paso puede mejorar la calidad de la respuesta.
- ¿Qué es el prompting chain-of-thought?
El prompting chain-of-thought consiste en incluir pasos de razonamiento detallados dentro del prompt para guiar al LLM hacia respuestas reflexivas y precisas.
¿Listo para crear tu propia IA?
Chatbots inteligentes y herramientas de IA bajo un mismo techo. Conecta bloques intuitivos para convertir tus ideas en Flujos automatizados.
Saber más
