Ingeniería de prompts

La ingeniería de prompts se basa en varios principios y técnicas clave para optimizar la interacción con modelos de lenguaje. Entre ellos se encuentran:

1. Claridad y especificidad: Formular preguntas o instrucciones claras y específicas ayuda a reducir la ambigüedad y dirige al modelo hacia una respuesta más precisa. Por ejemplo, en lugar de preguntar «¿Qué es la IA?», una pregunta más específica podría ser «Describe los principales campos de aplicación de la inteligencia artificial en la medicina».

2. Contexto adecuado: Proporcionar suficiente contexto en el prompt ayuda al modelo a entender mejor la pregunta o tarea. Esto puede incluir información adicional relevante para la pregunta. Por ejemplo, «En el contexto de la atención sanitaria, ¿cómo puede la inteligencia artificial mejorar el diagnóstico de enfermedades?»

3. Ejemplos concretos: Incluir ejemplos específicos en el prompt puede guiar al modelo hacia el tipo de respuesta deseada. Por ejemplo, «Dame un ejemplo de cómo se utiliza la inteligencia artificial en el diagnóstico del cáncer».

4. Lenguaje natural y conversacional: Usar un lenguaje que se asemeje a una conversación humana puede hacer que el modelo genere respuestas más naturales y coherentes. Por ejemplo, «¿Podrías explicar cómo funciona la inteligencia artificial en términos simples?»

5. Iteración y ajuste: Refinar los prompts a través de pruebas y ajustes continuos para mejorar la calidad de las respuestas. Esto implica iterar sobre los prompts y evaluar las respuestas para identificar áreas de mejora.

6. Estructura de preguntas abiertas y cerradas: Alternar entre preguntas abiertas, que permiten respuestas más elaboradas, y preguntas cerradas, que buscan respuestas específicas, dependiendo del contexto y la necesidad de detalle.

Aplicando estos principios y técnicas, la ingeniería de prompts puede mejorar significativamente la calidad y relevancia de las respuestas generadas por los modelos de lenguaje en diversas aplicaciones.