Fundamentos de los LLMs
El poder del contexto en el Prompt
Vectores, Embeddings y Espacios N-Dimensionales
Tokenización
El Mecanismo de Atención y Razonamiento en Modelos de IA
El Playground de OpenAI
Tipos de Prompts y sus Aplicaciones
Zero-Shot Prompting y Self-Consistency
Técnicas para refinar un prompt Zero Shot
Few-Shot Prompting
Chain of Thought y Prompt Chaining
Meta-Prompting
Quiz: Tipos de Prompts y sus Aplicaciones
Técnicas Avanzadas de Prompt Engineering
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Prompt Chaining
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Optimización y Aplicaciones del Prompt Engineering
Generación de Imágenes con GPT4o y Generación de Audio
Ajustando la Temperatura y el Top P
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Crear un prompt efectivo va más allá de agregar más instrucciones o reglas. Modificar palabras y comprender claramente su significado es clave para obtener resultados precisos usando inteligencia artificial. Este método de refinamiento puede aplicarse a diversas profesiones y tareas cotidianas.
La selección cuidadosa y consciente de las palabras ayuda a:
La función Compare permite evaluar dos versiones del prompt simultáneamente. Por ejemplo, cambiando el rol de "Community Manager" a "Social Media Manager", podemos observar diferentes estilos de respuesta. Este método ayuda a identificar cuál versión genera mayor valor y engagement en nuestra audiencia.
Una manera eficaz de afinar tus prompts es claramente definir objetivos antes de generar contenido. Por ejemplo:
Escoger un objetivo claro permite generar borradores más relevantes y menos genéricos.
Pensar en cada sección del prompt como una unidad independiente que puede ser optimizada. Este enfoque de "Chain of Thought" permite detectar rápidamente qué paso del proceso causa resultados inesperados o poco efectivos, mejorando de forma más sencilla y efectiva nuestros resultados.
Un truco efectivo es solicitarle al modelo de inteligencia artificial que indique "qué debí decirte originalmente para obtener este resultado". De este modo, obtendremos un prompt directamente optimizado con especificaciones concisas y claras, listas para usar desde el inicio.
Cada modelo presenta características específicas para distintos objetivos. GPT-4 es rápido en procesar instrucciones generales, mientras GPT-4.5 Preview se recomienda por su mayor creatividad y habilidades en redacción. Probar ambas versiones puede determinar cuál es más eficaz según la calidad del contenido deseado.
¿Quieres compartir qué problema enfrentas en tu profesión? ¡Déjalo en los comentarios y empecemos a utilizar inteligencia artificial juntos para mejorar tus procesos diarios!
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