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OpenAI ha decidido obsequiarnos un presente navideño anticipado. Y es que ha publicado en su blog oficial una guía útil para elaborar los mejores prompts para ChatGPT de forma más sencilla, efectiva y provechosa.
En la guía descubriremos el procedimiento para el diseño de prompts y todos los pormenores necesarios para perfeccionar las instrucciones, logrando que la IA pueda comprender y proporcionarnos las respuestas que deseamos sin complicaciones. Con esto, OpenAI nos deja claro que para explotar al máximo el potencial de ChatGPT y la inteligencia artificial no solo es necesario escribir correctamente, sino también ser muy claros con las indicaciones y no dejar nada al azar.
Las 6 tácticas esenciales para crear prompts efectivos en ChatGPT
Aunque la empresa ha presentado un texto bastante minucioso y extenso, este se puede resumir en seis principales tácticas para aplicar al momento de elaborar los mejores prompts para ChatGPT. Estas tácticas no son independientes y pueden entrelazarse entre sí para alcanzar los resultados más óptimos.
1. Instrucciones precisas
«Estos modelos no pueden leer tu mente», así inicia OpenAI esta primera táctica en la que señala que cuantos más detalles se proporcionen a la herramienta, mejor será el resultado.
El primer consejo que se nos ofrece es solicitar a la IA que actúe según un rol específico. Por ejemplo, si deseamos que la herramienta resuelva problemas matemáticos, hay que indicarle que actúe como lo haría un docente de matemáticas. A partir de dicho rol, se puede moldear la respuesta con adiciones dentro de las instrucciones, por ejemplo, indícame el proceso para resolver un problema matemático.
Además, la respuesta también puede ser alterada con ejemplos, proporcionando el tipo de respuesta que se espera recibir y así la IA podría replicarlo o brindar una solución más alineada a lo que se busca. Asimismo, se puede indicar a la herramienta que la respuesta tenga un número definido de palabras y evitar que sea demasiado breve o excesivamente prolongada.
Esto resulta especialmente útil en el caso de las IA generadoras de imágenes, pues ser lo más específico posible, ofreciendo contexto, estilo y formato servirá para acotar la libertad de la herramienta y que se ajuste más a lo que realmente aspiramos a obtener de ella.
2. Suministrar textos de referencia
OpenAI menciona, «los modelos de lenguaje pueden inventar con confianza respuestas incorrectas» y para evitarlo es posible proporcionarle a la herramienta una serie de documentos de referencia de internet para extraer la información.
Aunque existen varios métodos para ofrecer textos de referencia, lo más habitual es delimitar en las instrucciones los enlaces de los cuales se debe extraer información y así la respuesta será mucho más acorde a lo que se busca.
3. Dividir las tareas complejas en subtareas
Según OpenAI, «las tareas complejas tienden a tener tasas de error más elevadas que las tareas simples». Por esta razón, al momento de llevar a cabo una tarea compleja y extensa, la jerarquía es vital para obtener las respuestas precisas.
Incluso se puede establecer un flujo de trabajo en el que las respuestas obtenidas sirvan de base para los prompts de tareas subsiguientes.
4. Permitir que la IA reflexione
Puede parecer descabellado, pero dado que la IA procesa una gran cantidad de información, es fundamental tener paciencia y brindar cierto tiempo
“`para que pueda proporcionar una mejor respuesta. OpenAI sostiene: «los modelos cometen más fallos de razonamiento cuando intentan contestar de inmediato, en lugar de tomarse el tiempo necesario para hallar una respuesta».
En particular, se puede solicitar a la herramienta que realice un «monólogo interno» para que medite sobre la respuesta que va a ofrecer, que verifique si la solución que ha considerado es la adecuada antes de presentarla, o que busque su propia solución antes de apresurarse a llegar a una conclusión.
5. Emplear herramientas externas
Otra táctica que presenta OpenAI es utilizar diversas herramientas y APIs con inteligencia artificial que sean compatibles con ChatGPT para aprovechar lo mejor de ambas. En este contexto, la empresa tecnológica aclara: «por ejemplo, un sistema de recuperación de texto (a veces denominado RAG o recuperación de generación aumentada) puede proporcionar información al modelo sobre documentos relevantes. Un módulo de ejecución de código como el Code Interpreter de OpenAI puede auxiliar al modelo a realizar cálculos y ejecutar código».
Esto puede ser un poco más complicado para el usuario común, sin embargo, aquellos dispuestos a investigar el funcionamiento de las herramientas con inteligencia artificial pueden explorar la posibilidad de que el modelo utilice embeddings para acceder a otras herramientas basadas en IA.
6. Realizar mediciones de manera sistemática
La finalidad de esta última técnica es verificar de forma constante que las modificaciones realizadas en las instrucciones han mejorado o no las respuestas de ChatGPT. Esto se puede conseguir mediante el sistema de evaluaciones o evals.
La idea es solicitar a la inteligencia artificial que efectúe una medición de los resultados a través de diferentes filtros avanzados disponibles en el GitHub de OpenAI.
Foto: Depositphotos
