¿Que es ChatGPT?
Chat GPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI basado en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Es un sistema de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que utiliza técnicas de aprendizaje automático para generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes en una conversación.
El modelo Chat GPT ha sido entrenado con grandes cantidades de texto de diversas fuentes, lo que le permite comprender y generar lenguaje humano de manera efectiva. Puede responder preguntas, mantener diálogos e interactuar con los usuarios de manera similar a un humano.
El objetivo de Chat GPT y otros modelos similares es mejorar la capacidad de las máquinas para comprender y generar lenguaje humano de manera más natural y coherente.
Estos modelos se utilizan en una variedad de aplicaciones, como asistentes virtuales, sistemas de respuesta automática en servicio al cliente y chatbots, entre otros.
¿Qué es un prompt?
La palabra “prompt” viene del latín “promptus”, que significa “rápido, listo, dispuesto”. Se usó por primera vez en inglés en el siglo XIV y se refería a alguien que era rápido para actuar o responder. En el siglo XV, la palabra comenzó a usarse para referirse a una sugerencia o instrucción que se le daba a alguien para ayudarle a hacer algo.
En el siglo XX, la palabra “prompt” comenzó a usarse en informática para referirse a un mensaje que se le da a un usuario para solicitarle que ingrese información. Los prompts se utilizan a menudo en interfaces de línea de comando y en interfaces gráficas de usuario.
En el contexto de la inteligencia artificial, la palabra “prompt” se utiliza para referirse a una entrada que se le da a un modelo de lenguaje para que genere texto. Por ejemplo, un prompt podría ser “Escriba una historia sobre un perro que va al parque”. El modelo de lenguaje utilizará el prompt para generar texto que sea relevante para el prompt.
Los prompts se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo procesamiento del lenguaje natural, traducción automática y generación de texto creativo. Son una herramienta poderosa que puede ayudar a los modelos de lenguaje a aprender y mejorar su rendimiento.
El prompt puede ser tan simple como una pregunta directa o una frase incompleta que el modelo completa. Por ejemplo:
Si deseas obtener información sobre el clima, puedes proporcionar un prompt como:
Usuario: “¿Cuál es el clima actual en Nueva York?”.
A partir de ese prompt, el modelo generará una respuesta relevante, como:
ChatGPT: “Actualmente, en Nueva York, el clima es soleado y con una temperatura de 25 grados Celsius”.
¿Que es prompt engineering?
La ingeniería de indicaciones o “prompt engineering” es un enfoque utilizado para mejorar la calidad de las respuestas generadas por los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial (IA), como GPT-4 o Bard, a través de la optimización y el ajuste de las solicitudes (prompts) que se les presentan.
Los modelos de lenguaje suelen ser más efectivos cuando se les plantean preguntas claras y específicas.
Esto puede involucrar ajustar la redacción, proporcionar contexto adicional o dividir una pregunta compleja en varias preguntas más simples.
“Prompt engineering no se trata solo de diseñar y desarrollar prompts. Abarca una amplia gama de habilidades y técnicas que son útiles para interactuar con LLM (Large Language Models).”
Text to image
Text-to-image (texto a imagen) es una tarea en el campo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en generar imágenes realistas o estilizadas a partir de descripciones de texto. En otras palabras, es el proceso de convertir una entrada de texto en una representación visual correspondiente utilizando algoritmos de IA, como las redes neuronales.
Text to Video
Text-to-video (texto a video) es una tarea en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) que se centra en generar videos a partir de descripciones de texto. El objetivo es crear secuencias de video realistas o estilizadas basadas en las descripciones proporcionadas en forma de texto, utilizando algoritmos de IA y técnicas de aprendizaje profundo.
Text to text
Text-to-text (texto a texto) es una tarea en el ámbito de la inteligencia artificial (IA), específicamente en el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) y el aprendizaje profundo, que se centra en convertir o transformar un texto de entrada en un texto de salida, preservando o modificando el significado y la estructura según sea necesario.
Usos de ChatGPT
Actualmente el text-to-text tiene diferentes usos
- Resumen de información
- Redacción de textos
- Asistencia personal virtual
- Redactar código de programación
- Toma de decisiones
- Chatbot de atención al cliente
- Generación de texto para completar oraciones o párrafos
- Responder preguntas en base a información proporcionada
- Traducción automática de un idioma a otro
- Análisis de sentimientos en texto
- Clasificación de texto en categorías específicas
- Síntesis de voz y reconocimiento de voz
- Corrección gramatical y ortográfica
- Generación de ideas para escribir o generar contenido
- Todo lo que requiera texto o comprensión de lenguaje se puede optimizar con los distintos modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural.
*Nunca pongas información sensible o confidencial en ChatGPT
Uso en diferentes sectores de la industria
- Marketing
- Negocios
- Software
- Salud
- Educación
- Y más
¿Cómo mejorar tus conversaciones con ChatGPT?
Obtener mejores respuestas de ChatGPT
1. Se específico y claro en tu entrada
Cuanto más específica y clara sea tu entrada, más precisa será la respuesta de ChatGPT. Evita las oraciones largas y complejas que puedan confundir al modelo y no le brinden la información necesaria para generar una respuesta adecuada.
2. Utiliza una gramática correcta
ChatGPT se entrena en una gramática correcta y estructuras de oraciones bien formadas, por lo que usar una gramática y ortografía correctas en su entrada ayudará al modelo a comprender su mensaje con mayor facilidad y, por lo tanto, proporcionar una respuesta más precisa.
3. Proporciona contexto
Proporciona tanto contexto como sea posible en tu entrada. Por ejemplo, si estás buscando una respuesta específica, proporciona algunos detalles adicionales que puedan ayudar a ChatGPT a comprender tu solicitud y proporcionar una respuesta más precisa.
4. Se amable y respetuoso
Aunque ChatGPT no tiene emociones, ser amable y respetuoso en sus interacciones puede ayudar a generar respuestas más útiles. Además, la información que proporciona puede ser utilizada para mejorar la calidad del modelo en el futuro.
5. Verifica la respuesta
Antes de confiar en la respuesta proporcionada por ChatGPT, asegúrate de que sea precisa y relevante a tu pregunta o necesidad. Si es necesario, refórmula tu pregunta o solicita más información para obtener una respuesta más precisa.
6. Tenga en cuenta las limitaciones
Aunque ChatGPT es un modelo de lenguaje avanzado, aún tiene algunas limitaciones. Por ejemplo, puede ser engañado o malinterpretar la información, y su respuesta puede verse afectada por el sesgo de datos en su entrenamiento.
7. Se específico en tu retroalimentación
Si la respuesta de ChatGPT no es precisa o relevante a tu pregunta, proporciona retroalimentación específica y clara. Esto ayudará a mejorar la calidad del modelo en el futuro y a garantizar que las respuestas sean más útiles para todos los usuarios.
8. Utiliza diferentes enfoques
En algunos casos, puede ser útil utilizar diferentes enfoques para obtener la respuesta que se necesita. Por ejemplo, puedes reformular tu pregunta o proporcionar información adicional para ayudar a ChatGPT a comprender tu solicitud.
9. Expresa gratitud
Al igual que con cualquier interacción humana, expresar tu gratitud y apreciación por la respuesta de ChatGPT puede ayudar a mantener una conversación amistosa y respetuosa. También puede alentar al modelo a seguir proporcionando respuestas útiles y precisas.
10. Practica la moderación
Aunque es útil para obtener respuestas rápidas y precisas, no debe reemplazar la investigación adecuada o la consulta con expertos en un campo determinado.
Utiliza ChatGPT como una herramienta complementaria y no dependas exclusivamente de él para tomar decisiones importantes o para obtener información crítica.
OpenAI nos da información sobre qué es ChatGPT, ejemplos sobre cómo usarlo, limitaciones e información de desarrollo en su blog.
“GPT-4 tiene un 82% menos de probabilidades de responder a solicitudes de contenido no permitido y un 40 % más de probabilidades de producir respuestas fácticas que GPT-3.5 en nuestras evaluaciones internas.” OpenAI.ㅤ
Estructura de un prompt
Fuente: https://www.promptingguide.ai/introduction/elements
- Instrucción: una tarea o instrucción específica que desea que el modelo realice
- Contexto: puede implicar información externa o contexto adicional que pueda dirigir el modelo hacia mejores respuestas
- Datos de entrada (input): es la entrada o pregunta para la que estamos interesados en encontrar una respuesta
- Indicador de salida (output): indica el tipo o el formato de la salida. No todos los componentes son necesarios para un aviso y el formato depende de la tarea en cuestión.
Ejemplos de estructura de un prompt para ChatGPT:
Prompt: Describe brevemente la trama de la película “El Padrino” (1972).
- Instrucción: Describe brevemente la trama.
- Contexto: —
- Datos de entrada: película “El Padrino” (1972).
- Datos de salida: –
Prompt: Redacta un mensaje de agradecimiento a tus compañeros de trabajo por la ayuda brindada en un proyecto reciente, usa un estilo formal.
- Instrucción: Redacta un mensaje de agradecimiento.
- Contexto: Estilo formal.
- Datos de entrada: Compañeros de trabajo, ayuda brindada, proyecto reciente.
- Datos de salida: —
Prompt: Calcula el tiempo que tardará en recorrer 150 km a una velocidad promedio de 60 km/h. Expresa la respuesta en horas y minutos.
- Instrucción: Calcula el tiempo que tardará en recorrer.
- Contexto: —
- Datos de entrada: 150 km, velocidad promedio de 60 km/h.
- Datos de salida: respuesta en horas y minutos.
Prompt: Diseña un logotipo para una empresa de tecnología llamada “Innovatech” que refleje innovación y modernidad. Describe los colores y formas utilizados.
- Instrucción: Diseña un logotipo.
- Contexto: Que refleje innovación y modernidad.
- Datos de entrada: Empresa de tecnología, “Innovatech”, innovación, modernidad.
- Datos de salida: Descripción de colores y formas.
Prompt: Eres un experto en nutrición. Enumera cinco alimentos ricos en proteínas que sean adecuados para una dieta vegetariana.
- Instrucción: Enumera cinco alimentos ricos en proteínas.
- Contexto: Eres un experto en nutrición.
- Datos de entrada: Dieta vegetariana.
- Datos de salida: —
Limitaciones y uso ético de ChatGPT
Es importante tener en cuenta sus limitaciones y consideraciones éticas antes de utilizarlo de manera extensa.
Sesgo
Estos sesgos pueden ser introducidos por la forma en que se recopilan y utilizan los datos de entrenamiento.
Esto puede llevar a que ChatGPT muestre prejuicios en su comprensión y en las respuestas que proporciona. Como los sesgos raciales, económicos o étnicos debido a que se entrenan con datos de internet.
Limitaciones de la compresión
Su capacidad para comprender el contexto y la información puede ser limitada en algunos casos. Esto puede llevar a respuestas imprecisas o irrelevantes.
Falta de comprensión profunda: Puede generar respuestas plausibles pero incorrectas debido a la falta de comprensión profunda del tema. Por ejemplo, en la instrucción del nutricionista él no entiende de problemas físicos ni mentales, solo satisface la estructura de texto que des.
Respuestas plausibles pero incorrectas: Existen alucinaciones ya que siempre hay cierto grado de incertidumbre. Si no tienes conocimiento o criterio para cierto tema, no es recomendable utilizar la respuesta del chat para fines relevantes.
Limitaciones en la toma de decisiones
ChatGPT puede proporcionar información útil, pero no debe ser utilizado como la única fuente para tomar decisiones importantes. La toma de decisiones importantes debe ser respaldada por información adicional y conocimientos especializados.
Sensibilidad a la manipulación: esta entrenado para no apoyar acciones relacionadas con el mal, pero hay técnicas para saltarse esos filtros.
Límite de tokens: hay un límite de palabras al recibir y al generar respuestas.
Respuestas largas y repetitivas: puede generar respuestas largas y repetitivas debido a estar sobre entrenados.
Responsabilidad
Es importante tener en cuenta quién es responsable de las respuestas generadas por ChatGPT. Es posible que se deba aclarar quién es el responsable en situaciones en las que la información proporcionada por ChatGPT tiene un impacto significativo.
Actualización en tiempo real: las bases de datos pueden estar desactualizadas, lo que puede afectar la calidad de las respuestas generadas.
Privacidad y seguridad
La información proporcionada a ChatGPT debe ser tratada de manera confidencial y protegida de posibles violaciones de seguridad.
El overfitting (sobreajuste)
Es un término utilizado en el aprendizaje automático que se refiere a un modelo que se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento y, por lo tanto, no puede generalizar bien para nuevos datos. En otras palabras, el modelo se ha ajustado demasiado bien a los datos de entrenamiento y ha aprendido ruido o características irrelevantes que no son útiles para predecir nuevos datos.
Para evitar el overfitting, es importante usar técnicas como la validación cruzada y la regularización.
- La validación cruzada es una técnica que se emplea para evaluar el rendimiento de un modelo en datos no vistos.
- La regularización es una técnica que se utiliza para penalizar los modelos que tienen demasiados parámetros.
Para mejorar el contexto
En mi experiencia de uso, hay algo que he probado y me ha funcionado, aquí les comparto.
1. Prompts Multiples: Esto es básicamente darle parcialmente la información en tres a cuatro prompts de las actividades que quieres realizar. Esto implica contexto más amplío de la información si quieres que este sea muy específico en la información que quieres que te devuelva.
2. Generación y Técnica de Sub-Prompt: Esta consiste en que el modelo de lenguaje te genere por el mismo un prompt reusable con la información que le colocaste o que le diste tú de input. Ya veremos más adelante por qué es importante generarlo
3. Máximo óptimo: Con las respuestas de texto generadas llega un puno donde tú has identificado que el modelo ya no responde de la misma manera o que ha perdido cierto contexto. Eso yo lo denomino como el Máximo Óptimo, que es donde el modelo ya pierde el contexto. Es ahí donde usamos el prompt que nos generó anteriormente (paso 2) para recordarle al modelo la actividad específica a realizar sin la necesidad de entregarle tooooooda la información desde cero, para eso el modelo es capaz de generarnos un texto específico que le sirva de recordatorio a él mismo.
4. Reutilización del Modelo: Como saben, en la parte izquierda del navegador cuando usan chatGPT les aparece el historial de chat que han tenido. Puede reutilizar esto diciendole al modelo diciéndole lo siguiente para que retomen la conversación (o el uso) sin problemas y perdidas de contexto:
Paso1."Quiero que me digas de forma precisa qué recuerdas sobre las instrucciones que te he dado previamente y la tarea o función que te asigné"
Una vez responda les dirá que recuerda o no de las instrucciones que le diste.
Paso 2. "Ya que recuerdas la información, quiero que mantengas el contexto dado y respondeme lo siguiente: (ingresan lo que quieran preguntar)"
"Al final de su prompt añadan: Responde con un 'si o no' si la información quedó clara para tu tarea"
Eso les ayudará a que, cuando lo utilicen o le den múltiples prompt de seguidos no genere texto extenso antes de lo necesario.
Protección de datos confidenciales al usar ChatGPT
Es esencial tener precaución al compartir información sensible con ChatGPT.
Aunque es útil y seguro en la mayoría de las interacciones, no es infalible y existe riesgo de exposición de datos. Evita divulgar información personal identificable, respetar acuerdos de confidencialidad, ser cuidadoso con detalles médicos, no compartir contraseñas ni datos financieros, y utilizar conexiones seguras.
Revisa los términos y condiciones de uso, y considera la visión de OpenAI para la seguridad en sistemas de IA.
Tips básicos para mejorar un prompt
- https://www.promptingguide.ai/introduction/tips
- https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api
- Comienza simple: Es recomendable comenzar con indicaciones simples para validar que el modelo sea capaz de generar lo que necesito, y poco a poco ir agregando elementos y contexto para ir obteniendo un resultado cada vez más preciso. Esto es útil cuando se tiene una tarea grande que se puede dividir en subtareas más simples.
- Especifica: Ser muy específico en la instrucción que se le pide al modelo: cuanto más detalle se otorgue, se generarán mejores resultados. Los detalles deben ser relevantes y contribuir a la tarea en cuestión, siempre teniendo en cuenta la limitación de la cantidad de texto de entrada.
- Evitar imprecisiones: Es importante no caer en ambigüedades al redactar los prompts. Hay elementos que pueden ser subjetivos entre lo que considero que significan y lo que el modelo puede considerar que significa (por ejemplo, utilizar “breve/extenso”, “poco/mucho”). Es mejor especificar al máximo (por ejemplo con valores numéricos) a qué nos referimos con estos elementos.
- Reafirma: Resulta útil, al final de los prompts, preguntarle al modelo si entendió lo que debe realizar para obligarle a comenzar su respuesta con la confirmación textual de lo que debe realizar. Así nos aseguramos que esté haciendo lo que le pedimos y podremos detectar si necesitamos añadir mayor precisión.
- Audiencia objetivo: En los casos en los que sea posible, podemos indicar una audiencia objetivo para garantizar mayor precisión en la manera en que el resultado debe ser generado (por ejemplo: para explicarle a un niño, a un estudiante universitario, a un experto en el tema).
- Proporcionar ejemplos: Proporcionar ejemplos en el prompt sobre cómo queremos que sea el resultado, es muy efectivo para obtener respuestas muy ajustadas a formatos específicos.
Ejemplo de un mal prompt:
- Escribe una carta sobre un estudiante llamado Juan Pérez para ayudarlo a ingresar a un programa de posgrado en computación.
- Explica el concepto de prompt engineering. Procura que la explicación sea breve, solo unas pocas oraciones, y no seas demasiado descriptivo.
Ejemplo de un buen prompt:
- Redacta una carta de recomendación de un estudiante llamado Juan Pérez para su solicitud de ingreso a la maestría en Ciencias de la Computación. Menciona su habilidad en programación, capacidad para trabajar en equipo y habilidades de comunicación. La carta debe incluir una introducción, cuerpo y conclusión y debe contener no más de tres párrafos.
- Usa de 2 a 3 oraciones para explicar el concepto de prompt engineering a un estudiante de secundaria.
Reafirma
- Actúa como un experto en historia del arte. Compara y contrasta las pinturas “La última cena” de Leonardo da Vinci y “El Guernica” de Pablo Picasso y entrégame comparaciones en numerales. ¿Entendiste tu propósito?
Audiencia objetivo
- Actúa como un experto en física y explica el concepto de la teoría de la relatividad de Einstein a un niño de 12 años. Describe de manera simple y con analogías cotidianas los distintos conceptos alrededor de esta teoría.
Errores comunes al escribir un prompt
- Demasiado extenso o complicado: Se debe evitar extenderse innecesariamente, cambiar el sentido de la petición y caer en redundancias que no aporten a la especificidad del prompt y que haga difícil la tarea de identificar cuál es la instrucción específica que estamos dando.
- Jergas o ambiguedad: De no ser estrictamente necesario, no utilizar palabras o expresiones que sean solamente utilizadas en algún país, región o por un nicho muy específico de la población. Entre más natural sea el lenguaje de entrada, mejor podrá ser el resultado.
- Limitaciones del modelo: No tener en cuenta las limitaciones de los modelos nos puede llevar a caer en errores, ya sea en el contenido de la respuesta o de problemas como sesgos o información no actualizada.
- Supuestos: Se relaciona con la especificidad. El prompt debe contener toda la información necesaria que evite al modelo tener que suponer datos de entrada que no le estamos otorgando.
Zero-shot y One-shot Prompting
Las técnicas Zero-shot, One-shot y Few-shot son utilizadas en todos los modelos de Inteligencia Artificial: no están limitadas a los modelos de generación de texto.
- Zero-shot: Se refiere a la capacidad de un modelo para realizar una tarea por sí solo, sin necesidad de entrenamiento previo, utilizando solo una breve descripción de la tarea y sin necesidad de ejemplos o contextos.
- *Ejemplo: “Diseña 10 preguntas de deletreo para un niño de 7 años.”*ㅤ
- One-shot: Se refiere a la capacidad de un modelo para realizar una tarea después de haberle proporcionado solamente un ejemplo que le ayude a ejecutar la instrucción.
- *Ejemplo: “Diseña 10 preguntas de deletro para un niño de 7 años. Sigue el siguiente ejemplo:¿Cómo se escribe la palabra del animal que ladra?”*ㅤ
- Few-shot: Se refiere a la capacidad de un modelo para realizar una tarea después de haber sido entrenada con algunos pocos ejemplos.
- Ejemplo: “Diseña 10 preguntas de deletro para un niño de 7 años. Sigue los siguientes ejemplos: ¿Cómo se escribe la palabra del animal que ladra? ¿Cómo se escribe la fruta dulce y roja que crece en los árboles?”
Por defecto, ChatGPT está diseñado para no requerir el uso de One-shot o Few-shot prompting, puesto que está entrenado para generar los resultados adecuados con su propia base de conocimientos. Sin embargo, son técnicas que pueden ser útiles para contribuir a la especificidad de los prompts.
Chain-of-Thought Prompting
https://arxiv.org/abs/2205.11916
El Chain-of-Thought es un método que permite mejorar las habilidades de razonamiento de los modelos de lenguaje. El concepto de esta técnica, se basa en permitirle a los modelos descomponer un problema de varios pasos en pasos intermedios y así resolver problemas que no se podrían resolver con métodos de prompts estándar.
Esta es la manera de mejorar la precisión en tareas de razonamiento aritmético, en las que los modelos de lenguaje suelen tener bastantes dificultades para resolver correctamente.
Un Prompting normal o standard
Input:
- Q: Roger has 5 tennis balls. He buys 2 more cans of tennis balls. Each can has 3 tennis balls. How many tennis balls does he have now? A: The answer is 11. Q: The cafeteria had 23 apples. If they used 20 to make lunch and bought 6 more, how many apples do they have?
- A: The answer is 11.
- Q: The cafeteria had 23 apples. If they used 20 to make lunch and bought 6 more, how many apples do they have?
Model Output:
- A: The answer is 27 (mal)
Usando Chain of Throught Prompting
Input:
- Q: Roger has 5 tennis balls. He buys 2 more cans of tennis balls. Each can has 3 tennis balls. How many tennis balls does he have now?
- A: Roger started with 5 balls. 2 cans of 3 tennis balls each is 6 tennis balls. 5 + 6 = 11. The answer is 11.
- Q: The cafeteria had 23 apples. If they used 20 to make lunch and bought 6 more, how many apples do they have?
Model Output:
- A: The cafeteria had 23 apples originally. They used 20 to make lunch. So they had 23 – 20 = 3. They bought 6 more apples, so they have 3 + 6 = 9. The answer is 9. (Correcta)
En este caso, el prompt estándar le pide al modelo una respuesta directa de un problema de razonamiento de varios pasos, conduciendo a una respuesta incorrecta. Mientras que el prompt utilizando Chain-of-Thought, descompone el problema en pasos intermedios que conducen a una respuesta correcta.
Optimizar resultados con estructuras de texto específicas
ChatGPT es un modelo de lenguaje natural capaz de generar texto coherente y relevante a partir de una indicación o pregunta dada. Además de generar texto libre, también puede generar tablas, archivos CSV, mapas mentales y otros formatos. En este artículo, se presentan algunas formas de pedir a ChatGPT que genere estos formatos.
Tablas
Las tablas son una forma efectiva de presentar información de manera clara y concisa. Para pedir a ChatGPT que genere una tabla, es necesario proporcionarle una indicación clara y específica sobre el contenido y la estructura de la tabla.
Por ejemplo: Genera una tabla con los nombres, edades y ciudades de los 10 estudiantes con mejor promedio en la escuela.
CSV
Los archivos CSV (Comma Separated Values) son una forma común de almacenar datos de manera estructurada. Para pedir a ChatGPT que genere un archivo CSV, es necesario proporcionarle una indicación clara sobre los datos que se deben incluir en el archivo.
Por ejemplo: Genera un archivo CSV con los nombres, edades y correos electrónicos de los 20 empleados de la empresa.
Mapa mental
Los mapas mentales son una forma visual de presentar información de manera organizada. Para pedir a ChatGPT que genere un mapa mental, es necesario proporcionarle una indicación clara sobre los temas y la estructura del mapa.
Por ejemplo: Genera un mapa mental que describa los diferentes elementos que componen la teoría de la evolución de Darwin.
Outline
Los outlines son una forma efectiva de presentar información de manera jerárquica y estructurada. Para pedir a ChatGPT que genere un outline, es necesario proporcionarle una indicación clara sobre la estructura y los temas a incluir en el outline.
Por ejemplo: Genera un outline sobre los diferentes tipos de energía renovable, incluyendo la energía solar, la energía eólica y la energía hidráulica.
JSON
El formato JSON (JavaScript Object Notation) es una forma común de intercambio de datos estructurados. Para pedir a ChatGPT que genere un archivo JSON, es necesario proporcionarle una indicación clara sobre los datos que se deben incluir en el archivo y la estructura del mismo.
Ejemplo: Menciona los conocimientos básicos que debo tener para trabajar en ciencia de datos. Usa el formato JSON con listas en los niveles inferiores.
Por ejemplo: Genera un archivo JSON con información sobre los productos más vendidos en la tienda, incluyendo el nombre del producto, el precio y el número de unidades vendidas.
En resumen, para pedir a ChatGPT que genere formatos específicos como tablas, archivos CSV, mapas mentales, outlines y archivos JSON, es necesario proporcionar una indicación clara y específica sobre la estructura y los datos a incluir. Al hacerlo, se puede obtener resultados precisos y relevantes.
Visores de Json:
Mejorar resultados iterando
Mejorar resultados a través de iteraciones implica refinar y enriquecer respuestas iniciales mediante iteraciones.
Cada ciclo parte de la respuesta previa y se ajusta, agrega o elimina para mejorar su calidad, proporcionando feedback al modelo sobre los cambios necesarios.
Este proceso de perfeccionamiento continuo incrementa la precisión y relevancia de las respuestas según nuestras necesidades, logrado mediante retroalimentación constante y ajuste gradual. Esta técnica es aplicable para:
- Refinar respuestas hasta alcanzar el resultado deseado, ofreciendo feedback a ChatGPT sobre cambios requeridos.
- Crear elementos complejos dividiéndolos en subtareas.
- Generar código en diversos lenguajes, añadiendo funciones a respuestas previas. Para este propósito, sigue estos pasos:
- Comienza con simplicidad, validando resultados esperados.
- Ajusta la complejidad del prompt si los resultados no son satisfactorios.
- Experimenta con configuraciones y parámetros del modelo.
- Utiliza feedback para ajustar el prompt en proyectos a largo plazo.
- Documenta ajustes y logros para mejorar eficacia en futuros refinamientos.
Ejemplo:
Input 1: Eres un modelo de Al que me ayuda a redacatar estructuras de codigo en python para el uso de inteligencia artificial con keras, entiendes tu proposito?
Output: respuesta
Input 2: Crea la arquitectura de un modelo de redes convolucionales para la clasificacion de imagenes de perros y gatos, las imagenes de entrenamiento se encuentran en (la ruta de tus archivos que se ven en temas de redes convolucionales) “/train/cats” “train/dogs”
Output: respuesta
Input 3: el input de imagenes debería ser de 28 x 28
Output: respuesta
Input 4: agrega algunas capas de dropout y otra tecnica para disminuir el overfitting
Output: respuesta
Input 5: para data augmentation agrega las propiedades de rotation_range, width_shift_range y height_shift_range, solo muestrame el codigo.
Output: respuesta
Input 6: ahora muestrame el codigo completo pero con callbacks como early stopping y demas callbacks que me ayuden al rendimiento del modelo
Output: respuesta
Input 7: continua con el código, que quede completo, no des explicaciones.
Role play: pedirle a ChatGPT que actúe de cierta manera
- https://huggingface.co/datasets/fka/awesome-chatgpt-prompts
- https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
ChatGPT es capaz de actuar como si fuera una persona específica o de adoptar una personalidad determinada, lo que puede resultar interesante para ciertas situaciones. Por ejemplo, si queremos saber su opinión sobre una película, podríamos preguntarle directamente.
- Prompt: ”Dame tu opinión sobre la película interestelar”
- Respuesta: “Como modelo de lenguaje de IA, no tengo emociones o opiniones personales, pero puedo darte información objetiva sobre la película Interestelar. Es una película de…”
Sin embargo, es importante tener en cuenta que como modelo de lenguaje de IA, ChatGPT no tiene emociones ni opiniones personales propias.
Para obtener una respuesta más específica, podemos pedirle que actúe como un experto en la materia.
- Prompt: ”Quiero que actúes como un critico de cine. Desarrollarás una opinión atractiva y creativa de una película. Puedes abordar temas como la trama, el tono, la actuación y los personajes, la dirección, la música, los efectos de la película, la edición, el ritmo y el dialogo. Lo más importante es enfatizar cómo la película te ha hecho sentir. lo que realmente ha resonado contigo. También puedes ser crítico con la película. Por favor evita spoilers. Mi experiencia con “escribe tu opinión sobre la película interestelar”.”.
- Respuesta: “La película Interestelar es un ejemplo impresionante de cómo el cine puede combinar una historia emocionalmente resonante con efectos visuales espectaculares y una dirección virtuosa. Desde el principio, la trama se establece como un viaje épico que atraviesa el tiempo y el espacio, y la película no decepciona en ningún aspecto. La actuación de todo el reparto es…”
En este caso, ChatGPT responderá con una opinión más detallada y profunda, proporcionando una crítica más completa sobre la película. Esto es posible gracias a que podemos definir y personalizar cómo queremos que ChatGPT actúe y se comunique.
Esta herramienta es útil en caso de necesitar una opinión objetiva dentro de las capacidades de este, sobre cualquier tema, o incluso para interactuar de una forma más personalizada con ChatGPT en una variedad de situaciones, lo que nos permitirá aprovechar esto en una infinidad de casos interesantes o específicos, como pedirle ideas apara algo actuando como un experto en la materia y mucho más.
