Prompt: Qué trucos hay para dar la mejor instrucción a la inteligencia artificial

La inteligencia artificial se ha posicionado como una herramienta esencial en diversos campos, desde la automatización de tareas hasta el análisis de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, para que esta tecnología funcione eficientemente, es fundamental proporcionarle instrucciones precisas y de calidad mediante lo que se conoce como un prompt.

Recordemos que este concepto hace referencia al conjunto de indicaciones dadas IA para generar una respuesta o realizar una tarea específica. De hecho, actúa como un estímulo para que procese la información proporcionada y produzca un resultado acorde con las intenciones del usuario.

Los prompts son fundamentales en aquellos modelos enfocados en el procesamiento de lenguaje natural (PLN), donde son utilizados para iniciar conversaciones, generar texto, resolver preguntas, entre otras tareas. La claridad es cruciale para la precisión y relevancia de las respuestas generadas.

Este es el caso de sistemas de IA generativa como ChatGPT, Gemini, DALL-E, Midjourney o Stable Difusión, que han revolucionado la capacidad de crear contenidos variados incluyendo textos, imágenes, documentos, y más.

Cuáles tipos de prompts optimizan el uso de la inteligencia artificial

A continuación, se detallan algunos trucos para optimizar la instrucción que se ofrece a la inteligencia artificial, cómo es el caso de:

Prompts Zero-Shot y One-Shot: Ideales para obtener respuestas específicas y rápidas, estos prompts son comparables a las consultas realizadas en buscadores web o asistentes digitales. Permiten solicitar información puntual sin necesidad de proporcionar un contexto amplio.

Prompts de Recuperación (Retrieval): Este tipo de prompt implica entregar un insumo básico y solicitar una respuesta más elaborada. Por ejemplo, a partir de un párrafo específico, pedir un artículo detallado sobre un tema relacionado ofrece una forma de generar contenido detallado y específico.

Método 5W: Utilizar el enfoque de las 5W (quién, qué, cuándo, dónde, por qué) en un prompt estimula a la IA a producir documentos extensos y minuciosos sobre un tema dado, proporcionando una estructura clara y detallada para explorar una cuestión de manera exhaustiva.

Prompts Tipo Resumen: Esta modalidad consiste en pedir a la IA que condense información extensa en formatos más manejables. Si se añade un rol específico y se detalla el contexto, los resultados pueden ser aún más precisos y útiles para el propósito deseado.

Recomendaciones para escribir un buen prompt

El proceso para redactar un prompt efectivo involucra:

Definir objetivos claros: Antes de comenzar a trabajar con IA, es crucial establecer metas específicas sobre lo que se espera lograr. Esto ayuda a concentrar los esfuerzos y proporcionar instrucciones más dirigidas que facilitan que la IA comprenda y ejecute las tareas de manera eficiente.

Proporcionar datos de calidad: La inteligencia artificial se nutre de los datos que recibe para aprender y tomar decisiones. Asegurarse de que estos datos sean relevantes, precisos, y de alta calidad es vital. Esto significa eliminar cualquier dato erróneo o irrelevante y procurar que el conjunto de datos sea lo más representativo posible del problema que se busca resolver.

Uso de lenguaje claro y específico: Para instruir a la IA, es importante utilizar un lenguaje preciso y sin ambigüedades. Las instrucciones deben ser claras y directas, evitando el uso de jerga no estándar que la IA podría no reconocer o interpretar de manera incorrecta.

Entrenamiento iterativo: El aprendizaje de esta tecnología no es un proceso que se termina de una sola vez. Requiere de un entrenamiento continuo y iterativo, donde se revisan los resultados obtenidos y se ajustan las instrucciones o los datos proporcionados en función de los errores o áreas de mejora identificadas durante el proceso.

Incorporar variabilidad: Para garantizar que la inteligencia artificial pueda generalizar bien y funcionar adecuadamente en distintos escenarios, es importante entrenarla con un amplio rango de ejemplos. Esto incluye variar los tipos de datos, las condiciones de los problemas y las formas de las instrucciones para exponer a la IA a la mayor cantidad de situaciones posibles.

Divide y vencerás: Si el problema a resolver es complejo, puede ser útil dividirlo en tareas más pequeñas y manejables. Esto permite instruir a la IA de manera más eficiente, centrándose en problemas específicos que, una vez resueltos individualmente, contribuyen a solucionar el problema mayor.

Fuente:Infobae.com