Índice de Contenidos

Introducción

En la era digital actual, maximizar el poder de la inteligencia artificial a través de técnicas de prompt es cada vez más importante. Sin embargo, hay muchas fuentes de información que difunden consejos generales, sin fundamento o con explicaciones poco claras, lo que puede llevar a malentendidos y aplicaciones ineficaces. Esto resulta en una pérdida de tiempo y esfuerzo, y reduce la capacidad de aprovechar el verdadero potencial de la IA.

Con más de diez años de experiencia en el campo de la tecnología de software, y un proceso de investigación y síntesis de fuentes confiables como OpenAI, Google, Anthropic, deseo compartir con los lectores conocimientos fundamentales y métodos prácticos para optimizar el diseño de prompts. Mi objetivo es ayudarles a acceder a la tecnología IA de manera correcta, eficaz y con el máximo valor en su trabajo y proyectos de desarrollo personal.

Las fuentes no oficiales pueden hacer que creas fácilmente en trucos, pero en realidad no son efectivos. O peor, pueden hacer que malinterpretes cómo funciona la IA. La mayoría aplica el zero-shot prompting y depende en gran medida de la capacidad del modelo. Entonces, ¿qué es el zero-shot prompting?

Prompting de cero disparos

El prompting de cero disparos es una técnica para interactuar con modelos de lenguaje grandes (LLM) sin proporcionar ejemplos ilustrativos. Se basa en la capacidad de generalización del conocimiento del LLM.

Básicamente, el funcionamiento de los LLM es predecir la siguiente palabra basándose en el contexto, por lo que cuando reciben un prompt claro, pueden aplicar el conocimiento aprendido para generar una respuesta adecuada.

No creo que la técnica de prompting de cero disparos sea incorrecta. De hecho, sería genial si pudiéramos trabajar con IA solo con solicitudes simples, casi sin necesidad de entender cómo se hace. Sin embargo, en este momento, la IA aún no ha alcanzado ese nivel.

Ventajas

1. Simplicidad: El prompting de cero disparos no requiere datos adicionales, lo que lo hace valioso en casos donde los datos relevantes son difíciles de encontrar o escasos.

2. Flexibilidad: El prompt es fácil de ajustar cuando es necesario. Mejorar o actualizar el prompt requiere poco esfuerzo.

3. Diversidad: El prompting de cero disparos muestra una capacidad impresionante para aprovechar el conocimiento del LLM en diversos campos.

Limitaciones

1. Dependencia de la capacidad del modelo: El modelo puede no entender el prompt o no tener conocimiento en ese campo.

2. Depende de la calidad del prompt: La efectividad del zero-shot prompting depende en gran medida de cuán claro y específico esté escrito el prompt.

En el ejemplo anterior, no pude encontrar información sobre Lyon y Garman en Google. Por eso tuve que pedir muy claramente lo que deseaba.

3. Dificultad con tareas complejas: Para tareas que requieren razonamiento complejo o formato especial, el zero-shot puede no ser tan efectivo como otros métodos como el few-shot.

4. Resultados inconsistentes: Sin ejemplos para guiar, el modelo puede generar resultados diferentes para el mismo prompt, dependiendo de la redacción.

Siguiendo el ejemplo anterior, cada vez que lo ejecuto, el resultado es diferente.

Algunas aplicaciones en las que el Zero-Shot Prompting puede ser efectivo

1. Clasificación de texto:

2. Resumen de texto:

3. Análisis de sentimientos:

4. Conversión de formato de datos:

El zero-shot prompting es muy útil para tareas simples. He esperado mucho tiempo para poder realizar tareas más complejas con solo unos pocos prompts simples. Pero para aprovechar la IA hoy, necesitamos una estrategia.

Definir los criterios

Antes de comenzar a diseñar el prompt, lo más importante es que definas claramente tu objetivo y los criterios de éxito. De lo contrario, evaluarás los resultados de manera subjetiva y sin medición. En lugar de dejar que el LLM encuentre su propio camino, define exactamente lo que quieres y cómo saber si has alcanzado ese objetivo.

Los buenos criterios son:

Específico (Specific): Debe ser claro y preciso sobre tu objetivo.

Medible (Measurable): Debe tener indicadores o escalas claras.

Como en el ejemplo anterior, el criterio de éxito es que el artículo debe tener 500 palabras y al menos 3 referencias.

Alcanzable (Achievable): El objetivo debe basarse en la experiencia, referencias del sector o investigaciones previas. No se deben establecer objetivos demasiado altos que superen la capacidad actual del modelo.

Relevante (Relevant): Ajusta los criterios según tu propósito y necesidades. La alta precisión puede ser crucial para aplicaciones médicas, pero menos importante para chatbots comunes.

La regla de oro del prompt claro
Presenta el prompt como si se lo explicaras a un colega que no entiende bien la tarea, y luego pídele que siga las instrucciones. Si él se confunde, es probable que la IA también lo haga.

Cuatro elementos a considerar para escribir un prompt efectivo

Para aprovechar al máximo el poder de la inteligencia artificial (IA), hay cuatro elementos clave en los que debes enfocarte especialmente. Estos elementos ayudarán a que tu instrucción sea clara, precisa y adecuada al objetivo deseado. Al comprender y aplicar bien estos elementos, podrás crear prompts de calidad, reducir malentendidos de la IA y mejorar la eficiencia en el trabajo.

1. Persona (Rol o Personaje)

Asignar un rol es definir claramente el papel de la IA en la instrucción. Al establecer un "personaje" o rol específico para la IA, ayudas a que comprenda el alcance, el estilo y el objetivo que debe alcanzar. Por ejemplo:

• "Eres un abogado especializado en contratos comerciales."

• "Eres un analista de datos en el sector bancario."

• "Eres un especialista en marketing creativo."

2. Tarea (Actividad o Trabajo)

Un prompt claro sobre la tarea ayuda a la IA a no desviarse y a enfocarse en el resultado deseado. En lugar de ser vago, debes describir de manera clara y específica, como se analizó anteriormente.

3. Contexto

El contexto es la parte que proporciona información, datos y situaciones específicas relacionadas con la tarea. Este elemento ayuda a la IA a comprender mejor el contenido, el escenario y los datos relevantes para generar una respuesta adecuada y precisa.

4. Formato

El formato es la forma de presentación o el estilo de respuesta que deseas. Dependiendo del propósito y el resultado final que necesitas, definir claramente el formato ayuda a que el resultado sea claro y más fácil de usar.

Persona - Rol

Asignar un rol (Persona) a la IA es una técnica importante en el diseño de prompts efectivos. Cuando colocas a la IA en un rol específico, actuará y responderá según el estilo y los objetivos de ese rol.

¿Por qué es necesario asignar un rol a la IA?

Asignar un rol a la IA ofrece varios beneficios importantes:

1. Mayor precisión: La IA se enfocará en el ámbito de especialización del rol asignado, minimizando errores.

2. Ajuste del tono: El estilo de respuesta será adecuado al rol (conciso, formal, comprensible).

3. Enfoque en la tarea: La IA comprenderá el alcance del trabajo, sin distraerse con información irrelevante.

Asignar el rol adecuado a la IA es clave para maximizar su potencial. Solo con asignar el rol correcto, puedes convertir a la IA en un experto en un campo específico, ayudando a generar análisis y respuestas precisas y adecuadas a tus necesidades. Esta es una forma eficaz de ahorrar tiempo, mejorar la calidad del trabajo y mantener un buen control durante el proceso de trabajo con la IA.

En mi opinión, asignar personalidad y relación entre la IA y el usuario no solo hace que la sesión sea más dinámica, sino que también crea cercanía y naturalidad en la conversación. Cuando la IA entiende que está desempeñando un personaje específico, con una personalidad y una relación concreta con el usuario, es más fácil que exprese puntos de vista o opiniones más claras, al mismo tiempo que se ajusta al estilo de comunicación que deseas. En español, las formas de tratamiento y la expresión de actitudes tienen muchos matices y estilos diferentes, no solo "Tú" o "Yo" como en inglés. Por ejemplo, cuando quieres construir un diálogo íntimo y cercano, puedes elegir formas de tratamiento como "tú" en lugar de "usted", y referirte a ti mismo como "yo" en lugar de "mí".

Ejemplo:

Contexto - Contexto

El contexto ayuda a la IA a comprender mejor la situación, los objetivos y el alcance de la tarea que debe realizar. Un buen contexto permitirá a la IA entender el "por qué" y el "cómo", lo que le permitirá ofrecer soluciones más adecuadas y efectivas.

Ejemplo: cuando recibes una llamada informándote que has ganado un premio. Normalmente, te sentirías muy emocionado por una noticia como esta. Pero si recientemente, la información sobre estafas de premios ha aumentado, te sentirías sospechoso y no estarías dispuesto a aceptar la llamada.

¿Por qué es importante el contexto?

Proporcionar un contexto completo ofrece varios beneficios:

1. Mayor precisión: La IA puede ofrecer respuestas más adecuadas cuando comprende el contexto del problema

2. Minimizar malentendidos: Un contexto claro ayuda a la IA a evitar inferencias incorrectas

3. Optimizar resultados: La IA puede centrarse en la información más importante y relevante

Cómo optimizar

1. Estructura clara: Organiza la información en un orden lógico, usa títulos y formatos adecuados

Ejemplo de uso de markdown para marcar índices

2. Seleccionar información: Incluye solo la información necesaria, evita saturar el contexto

3. Usar formatos adecuados: Markdown, XML o delimitadores para distinguir secciones de información

Ejemplo de uso de XML para marcar texto largo

Hay una carrera sobre el tamaño del contexto que no has notado. Los modelos LLM actuales tienden a aumentar mucho el tamaño del contexto. El objetivo principal es poder contener un contexto más grande. En la práctica, para que la IA sea realmente un experto en un campo, los usuarios tienden a proporcionar tantos documentos como sea posible.

Contexto grande y cómo usarlo eficazmente

En muchas tareas complejas, proporcionar un contexto largo y claro es clave para que la IA entienda correctamente tus requerimientos. Los modelos LLM son cada vez más potentes en el manejo de secuencias de datos largas, lo que ayuda a mantener la información relevante a lo largo de la conversación o tarea.

1. Mantener más información: En tareas que requieren análisis de muchos datos, preguntas complejas o documentos grandes, un contexto largo ayuda al modelo a no perder detalles importantes.

2. Mayor precisión: Con suficientes datos, la IA puede sintetizar y razonar mejor, evitando malentendidos o omitir partes clave.

3. Más interesante para diversas tareas: Desde escribir contenido largo, analizar datos, hasta resolver problemas y conversaciones a largo plazo, todo requiere un contexto grande.

La IA suele olvidar cuando trabaja con un contexto grande. Similar a cómo recordamos, el inicio y el final son las partes más importantes. Por lo tanto, con un contexto grande, colócalo en la parte media. Además, repite la solicitud al final del prompt.

Formato - Formato

Formatea cómo la LLM responde de manera que se ajuste a tu propósito. Un buen formato hará que los resultados sean claros, fáciles de usar y ahorrará tiempo en ediciones posteriores.

Formatos comunes

Aquí hay algunas formas simples y comunes de solicitar que la IA devuelva resultados en el formato deseado:

1. Formato JSON

Úsalo cuando necesites datos estructurados, fáciles de procesar para programación o análisis.

Ejemplo:

2. Respuesta de múltiples opciones

Úsalo cuando quieras varios resultados para comparar y encontrar el mejor.

Ejemplo:

3. Texto o lista de puntos clave

Este es el formato más básico, pero debes especificar cómo presentarlo para que la IA entienda tu solicitud.

Ejemplo:

Beneficios de usar el formato adecuado

1. Mayor consistencia: Los resultados se devuelven en una estructura unificada, fácil de procesar y analizar

2. Ahorro de tiempo: Reduce el tiempo de edición y reformateo de los resultados

3. Fácil integración: Los resultados con estructura clara son fáciles de integrar con otros sistemas y herramientas

Hasta aquí, hemos cubierto la estructura de un prompt efectivo. Para facilitar el seguimiento, resumiré lo siguiente: [Persona] Eres un experto en... (Asigna un rol específico. Puedes añadir títulos, personalidad) [Tarea] Crea un artículo sobre... (Objetivo claro) [Contexto] A continuación, la información relevante... (Añade información, marca el texto según la estructura) [Formato] Responde en... (Formato del resultado)

Cadena de Pensamiento - Técnica de pensamiento en cadena

Para tareas complejas como investigación, análisis o resolución de problemas, debes darle al LLM espacio para pensar, mejorando significativamente su rendimiento. Esta técnica, llamada cadena de pensamiento (CoT), fomenta que el LLM desglose el problema paso a paso.

La forma más simple: agregar la frase "piensa paso a paso" al prompt

Este método carece de instrucciones específicas sobre cómo pensar. No será ideal para muchos casos.

Instrucciones para los pasos de pensamiento

Esboza los pasos que el LLM debe seguir durante el proceso de pensamiento.

Separar el pensamiento de la respuesta

Esto nos ayudará a depurar y mejorar los resultados. Sin embargo, no será necesario para modelos que saben razonar.

La importancia de la Cadena de Pensamiento

Esta técnica es una de las más mencionadas en la literatura oficial sobre prompts. Se ha convertido en un estándar para mejorar la precisión y la capacidad de resolver problemas complejos en los modelos LLM actuales.

Los estudios muestran que el uso de la Cadena de Pensamiento ayuda al modelo a manejar problemas que requieren razonamiento de múltiples pasos, aumentando significativamente la tasa de precisión, reduciendo errores y proporcionando respuestas más lógicas y consistentes. Ya no es una técnica nueva, sino una guía para desarrolladores e ingenieros de prompts profesionales.

Investigaciones de Google muestran que los modelos de lenguaje grandes (LLM) suelen responder mal a instrucciones negativas como "No hagas esto" o "No hagas aquello." Por lo tanto, en lugar de usar instrucciones negativas, debes guiar a la IA de manera específica y clara sobre cómo lograr el resultado deseado. Por ejemplo, en lugar de decir "No escribas de manera extensa," di "Escribe de manera concisa en 3 oraciones principales." Esto ayuda a la IA a entender mejor la dirección, reduce malentendidos y proporciona respuestas más precisas.

Prompting de pocos ejemplos

El prompting de pocos ejemplos es una técnica para interactuar con modelos de lenguaje grandes (LLM) proporcionando algunos ejemplos claros en el prompt antes de solicitar que el modelo realice la tarea principal. En lugar de dar solo una instrucción única (como en el zero-shot), el prompting de pocos ejemplos ayuda al modelo a comprender mejor cómo procesar y formatear el resultado deseado al mostrarle previamente algunos ejemplos específicos.

En este método, se incluyen ejemplos en el prompt, describiendo claramente la entrada y el resultado esperado. Cuando el modelo ve estos ejemplos, su capacidad para predecir con precisión aumenta significativamente, especialmente en tareas que requieren razonamiento complejo, procesamiento de formato o requisitos específicos.

Ventajas

1. Mejora la precisión: Los ejemplos ayudan al modelo a comprender mejor la expresión, el formato o el contenido necesario, reduciendo respuestas incorrectas o irrelevantes.

2. Flexibilidad y personalización: Es fácil agregar o modificar ejemplos para adaptarse a diferentes propósitos.

3. No requiere grandes cantidades de datos: Solo se necesitan unos pocos ejemplos, sin necesidad de reentrenar el modelo como en el fine-tuning.

Limitaciones

Requiere ejemplos claramente diseñados: Los ejemplos deben ser lo suficientemente claros, relevantes y precisos para evitar malentendidos.

Ejemplo de Prompting de Pocos Ejemplos

Así, resumiendo todas las técnicas más poderosas. Tenemos la estructura final de la plantilla de la siguiente manera: [Persona] Eres un experto en... (Asignar un rol específico. Se pueden agregar títulos, personalidad) [Tarea] Crea un artículo sobre... (Objetivo claro) [Contexto] A continuación, la información relevante... (Agregar información, marcar texto según la estructura) [Ejemplos] (Ejemplos ilustrativos) [Pautas] (Guía de pasos de razonamiento) [Tarea] (Recordar la tarea cuando el contexto es largo) [Formato] Responde en... (Formato del resultado)

Prompt del Sistema

El prompt del sistema es una instrucción o directiva establecida para el modelo LLM desde el principio para moldear cómo responde en toda la conversación o tarea. Actúa como un "marco de referencia" o "regla general" para que la IA comprenda claramente el estilo, el alcance y el propósito de su funcionamiento en esa sesión de comunicación.

Rol del Prompt del Sistema

1. Orientar el comportamiento de la IA: Ayuda a la IA a comprender el alcance, el tono y el estilo de respuesta adecuados para su propósito.

2. Mantener la coherencia: En conversaciones largas o múltiples interacciones, el prompt del sistema ayuda a la IA a mantener un estilo de respuesta adecuado, evitando desviaciones o pérdida de objetivos.

3. Controlar el contenido y las restricciones: Puede establecer reglas, límites o estándares mínimos para las respuestas de la IA, como evitar el manejo de contenido sensible o inapropiado.

4. Optimizar el uso eficiente de la IA: Cuando se configura correctamente el prompt del sistema, la IA responde de manera más precisa y adecuada en comparación con no usarlo o usarlo incorrectamente.

Errores comunes actualmente

Las aplicaciones de IA suelen ocultar esta parte para simplificar la experiencia del usuario. Esto hace que los usuarios a menudo tengan que incluir todo el prompt en el mensaje común. El rol y el poder del prompt del sistema en comparación con el prompt común son completamente diferentes en la conversación. El prompt que has construido con esfuerzo, cuando se coloca en un mensaje común, se debilita con cada respuesta y no se valora tanto como el prompt del sistema. Para ChatGPT, puedes encontrarlo en Custom GPT o en OpenAI Platform. Para Anthropic, puedes encontrarlo en Anthropic Console.

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Modelos de razonamiento

Los LLM que saben pensar son una forma especial de inteligencia artificial, destacándose en la resolución de problemas complejos utilizando razonamiento lógico y pensamiento estructurado, superando a los modelos simples. Pueden analizar problemas, explorar diferentes enfoques y validar soluciones, a menudo involucrando el proceso de "cadena de pensamiento" (chain-of-thought), donde "piensan" a través de cada paso del problema antes de dar una respuesta.

Características principales

1. Razonamiento lógico: Estos modelos no solo dependen de predicciones basadas en patrones de datos, sino que también utilizan razonamiento y deducción para llegar a respuestas más precisas.

2. Pensamiento estructurado: A menudo aplican el método de "cadena de pensamiento," dividiendo el problema en pasos más pequeños y explicando su proceso de pensamiento.

3. Análisis de problemas: Tienen la capacidad de descomponer problemas complejos en partes más pequeñas y manejables.

4. Validación de soluciones: Flexibles para probar diferentes enfoques y encontrar el método más óptimo, validando la corrección de la solución.

5. Retroceso: Cuando una dirección lleva a un callejón sin salida, estos modelos pueden retroceder y probar otra vía para alcanzar el resultado.

6. Mejora en la resolución de problemas: Especialmente adecuados para tareas que requieren razonamiento lógico, cálculo matemático o programación.

Especialmente adecuados para tareas que requieren razonamiento lógico, cálculo matemático o programación.

Comprender y aplicar modelos de razonamiento en la IA nos permite resolver problemas complejos de manera más sistemática y eficiente, especialmente en áreas que requieren pensamiento lógico y análisis profundo.

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Conclusión

Agradezco sinceramente el tiempo que has dedicado a leer el contenido de este documento. Espero que mis aportes te ayuden a comprender mejor cómo trabajar eficazmente con la IA.

Para concluir, quiero compartir más sobre mi percepción de los modelos LLM actuales. Aunque he probado muchos, sigue siendo una evaluación subjetiva. Espero ayudarte a encontrar rápidamente el modelo que mejor se adapte a tus necesidades.

Es importante recordar que no hay una fórmula única para todos los casos. El diseño de prompts no requiere un conocimiento profundo del modelo de IA, sino más bien del contexto de uso y los objetivos específicos de cada situación. Debemos experimentar, evaluar y ajustar continuamente para obtener los mejores resultados.

Espero que entiendas que el prompt no es solo una habilidad técnica, sino también un arte. Requiere creatividad, paciencia y capacidad de pensamiento crítico. No temas experimentar con nuevas ideas y compartir tus experiencias con la comunidad.

Finalmente, mantén siempre un espíritu de aprendizaje y actualización. El campo de la IA está evolucionando a un ritmo vertiginoso, y seguirán surgiendo nuevas técnicas. Dominar los principios básicos te ayudará a adaptarte y aplicar los nuevos avances en el futuro.

No dudes en contactarme directamente, estaré encantado de apoyarte en tus tareas específicas.