El ABC de los Prompts: Qué funciona y por qué funciona

La habilidad para comunicarnos efectivamente con los modelos de lenguaje (LLM) es la nueva alfabetización digital. Este módulo es tu guía para dominar el Prompt Engineering, o de diseñar prompts que garanticen respuestas precisas, útiles y de alta calidad.

Comienza sentando las bases con definiciones clave como Prompt, Ventana de Tokens y Multimodalidad. Luego los Cinco Pilares del Prompting (dirección, formato, ejemplos, calidad y tareas), que son cruciales para un resultado óptimo.

Aprende la Estructuración de Prompts: analiza modelos probados como Identidad/Instrucciones/Ejemplos/Contexto y desglosa la función de componentes como el objetivo, las restricciones y el tono. Aprovecha formatos como Markdown, JSON y XML para estructurar la salida de la IA. Finalmente en técnicas avanzadas de Razonamiento (Chain-of-Thought), encadenamiento de tareas, procesos iterativos y las mejores prácticas para experimentar y evaluar sus prompts con el fin de obtener el máximo rendimiento de cualquier GenAI.

Contenido del módulo:

Fundamentos y definiciones.

  • Prompt.
  • Prompt engineering.
  • Multimodalidad.
  • Formatos: Markdown, json y xml.
  • Pilares del prompting: dirección, formato, ejemplos, calidad y tareas.
  • Ventana de tokens.

Pedir, pedir bien y pedir por favor.

  • Mecanismos modales de introducción de prompts.
  • Estructuración de prompts.
  • Ofrecer incentivos en el prompt: amenazas, recompensas económicas, amabilidade, etc.

Métodos básicos: qué, quién, cómo y por qué.

  • Modelo Identidad, instrucciones, ejemplos y contexto.
  • Modelo Tarea, instrucciones, ejemplos y contexto.
  • Otros componentes: objetivo, instrucciones, sistema, persona, restricciones, tono, contexto, ejemplos, pasos, formato, recapitulaciones, salvaguardas.

Ejemplos.

  • Uso de formato markdown.
  • Uso de etiquetas xml.
  • Descripción de imágenes.
  • Número de ejemplos a proveer (y riesgo de overfitting).

Razonamiento.

  • Explicar razonamiento o no.
  • Definir razonamiento por pasos.
  • Tamaño de los pasos a utilizar.
  • Encadenar tareas.
  • Agregación de resultados.

Métodos avanzados.

  • Procesos iterativos de creación de prompts.
  • Generación de prompts con GenIA.
  • GPT, Gem y otros condensadores de prompts.

Consejos.

  • Precisión en la petición.
  • Repetición.
  • Iteración.
  • Mezcla de personajes.
  • Pedir a la IA que corrija/analice sus respuestas/prompts.
  • Experimentar.
  • Prompt health checklist.