Cómo Hacer Buenos Prompts

Recuerda que la experimentación y la iteración son claves para encontrar el prompt más efectivo para tu necesidad específica.

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Jerico Vicuna

11/14/20231 min leer

a white robot with blue eyes and a laptop
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Crear buenos prompts es esencial para obtener respuestas útiles y relevantes de un modelo de lenguaje como ChatGPT. Aquí tienes algunos consejos para hacer prompts efectivos:

1. Claridad y Especificidad:

- Sé claro en tu solicitud. Explica de manera precisa lo que deseas obtener.

- Especifica el formato que deseas para la respuesta (párrafo, lista, explicación detallada, etc.).

2. Contexto Inicial:

- Proporciona un contexto inicial para que el modelo comprenda mejor el escenario o la situación.

- Incluye detalles relevantes que ayuden al modelo a generar una respuesta coherente.

3. Instrucciones Detalladas:

- Proporciona instrucciones claras y detalladas sobre lo que esperas en la respuesta.

- Desglosa la solicitud en pasos o elementos específicos si es necesario.

4. Ejemplos Concretos:

- Incluye ejemplos concretos para ilustrar lo que estás buscando.

- Los ejemplos ayudan al modelo a comprender mejor el contexto y la naturaleza de la respuesta deseada.

5. Lenguaje Positivo:

- Utiliza un lenguaje positivo y afirmativo en tus instrucciones.

- Evita negaciones dobles o ambigüedades que puedan confundir al modelo.

6. Iteración y Ajuste:

- Si la respuesta inicial no es exactamente lo que buscas, puedes iterar y ajustar el prompt.

- Realiza cambios incrementales para refinar la solicitud y obtener mejores resultados.

7. Experimentación:

- Experimenta con diferentes enfoques y variaciones en el prompt.

- A veces, pequeños cambios pueden marcar la diferencia en la calidad de la respuesta.

8. Considera la Longitud:

- Ten en cuenta que las respuestas pueden ser más efectivas si se solicitan en fragmentos más cortos o en pasos específicos.

Malo:

Genera un párrafo sobre la inteligencia artificial.

Bueno:

Describe brevemente el impacto de la inteligencia artificial en la atención médica, destacando cómo los algoritmos de aprendizaje automático han mejorado los diagnósticos y la eficiencia operativa en los hospitales. Proporciona ejemplos específicos de casos de éxito.