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Zero-shot y One-shot Prompting

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Recursos

En el emocionante mundo del Prompt Engineering, cada clase es una nueva oportunidad para descubrir formas en las que la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta cada vez m谩s afinada y adaptada a nuestras necesidades. Imag铆nate poder trazar un puente entre la tecnolog铆a y tu propia creatividad, para proyectos laborales, educativos o incluso para hacer m谩s sencilla y disfrutable tu vida cotidiana. Hoy vamos a zambullirnos en el proceso de mejora de nuestro Project-Oriented Model (PROM) espec铆ficamente en las t茅cnicas de Zero-Shot y One-Shot Prompting.

驴Qu茅 es el Zero-Shot Prompting?

El Zero-Shot Prompting es una t茅cnica que se aplica sin dar al modelo de inteligencia artificial ejemplos previos o contexto espec铆fico. Es como pedirle a un experto que solucione un problema sin proporcionarle pistas. En el mundo de la Inteligencia Artificial (IA), y particularmente con modelos como GPT-3.5 o GPT-4 de OpenAI, el sistema intentar谩 dar una respuesta bas谩ndose 煤nicamente en la informaci贸n con la que fue entrenado originalmente.

驴C贸mo funciona el Zero-Shot en la pr谩ctica?

Un ejemplo podr铆a ser solicitar al modelo que cree preguntas de deletreo para un ni帽o de siete a帽os sin darle ejemplos previos. Este ejercicio pone a prueba la capacidad de ChatGPT para generar contenido relevante y apropiado basado en su conocimiento interno; sin embargo, puede no ser la t茅cnica m谩s eficaz para tareas complejas o especializadas.

驴Y qu茅 es el One-Shot Prompting?

Por contraste, el One-Shot Prompting implica proporcionar al menos un ejemplo antes de hacer la pregunta. Esto sirve como una suerte de entrenamiento ligero que gu铆a al modelo para entender mejor el tipo de respuesta esperada en un contexto particular. Es casi como decirle a alguien, "responde como lo har铆a esta persona que admiro", d谩ndole un patr贸n a seguir.

驴C贸mo aplicamos el One-Shot correctamente?

Podemos usar One-Shot Prompting para ense帽ar al modelo a generar preguntas de deletreo mejores, d谩ndole un ejemplo concreto y pidi茅ndole que lo siga para crear preguntas similares. De esta forma, el modelo no solo reconoce la estructura de la pregunta, sino que tambi茅n emplea la creatividad dentro de un marco dado.

Matices y consejos para el uso efectivo de Zero-Shot y One-Shot

  • Los prompts de Zero-Shot tienden a ser suficientes en la mayor铆a de los casos debido al extenso entrenamiento de ChatGPT.
  • One-Shot ofrece la oportunidad de afinar las respuestas ofreciendo contexto o ejemplos para alinear la respuesta con expectativas espec铆ficas.
  • Un equilibrio entre estas t茅cnicas puede ser crucial, dependiendo de la complejidad de la tarea y el nivel de especializaci贸n requerido.

驴C贸mo mejorar nuestras interacciones con ChatGPT usando estos enfoques?

Practicar la creaci贸n de prompts con ambos enfoques te permitir谩 descubrir el potencial de ChatGPT y c贸mo ajustarlo a tus necesidades espec铆ficas. Puedes empezar con ejemplos sencillos y progresar hacia prompts m谩s complejos que requieran un entendimiento m谩s detallado de un tema.

Ejemplo pr谩ctico: Mejorando la comunicaci贸n mediante One-Shot y Few-Shot

Podemos entrenar a ChatGPT para que capture el tono y estilo de tu correspondencia electr贸nica present谩ndole varios ejemplos de c贸mo respondes a los emails. Al proporcionarle m煤ltiples patrones a imitar, refinamos su habilidad para replicar una voz particular y cumplir con expectativas muy espec铆ficas.

En cada paso del camino, experimentar con estas t茅cnicas te abrir谩 puertas a un nuevo universo de posibilidades en donde la inteligencia artificial no solo responde sino que colabora con nosotros para alcanzar resultados que antes parec铆an inimaginables. As铆, prepar谩ndonos para la siguiente clase, seguimos construyendo un puente firme entre la tecnolog铆a y el ingenio humano.

Aportes 101

Preguntas 16

Ordenar por:

驴Quieres ver m谩s aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

Apuntes:
Zero-shot, One-shot, Few-shot prompting:

Las t茅cnicas Zero-shot, One-shot y Few-shot son utilizadas en todos los modelos de Inteligencia Artificial: no est谩n limitadas a los modelos de generaci贸n de texto.

  • Zero-shot: Se refiere a la capacidad de un modelo para realizar una tarea por s铆 solo, sin necesidad de entrenamiento previo, utilizando solo una breve descripci贸n de la tarea y sin necesidad de ejemplos o contextos.
    Ejemplo: 鈥淒ise帽a 10 preguntas de deletro para un ni帽o de 7 a帽os.鈥
  • One-shot: Se refiere a la capacidad de un modelo para realizar una tarea despu茅s de haberle proporcionado solamente un ejemplo que le ayude a ejecutar la instrucci贸n.
    Ejemplo: 鈥淒ise帽a 10 preguntas de deletro para un ni帽o de 7 a帽os. Sigue el siguiente ejemplo:
    驴C贸mo se escribe la palabra del animal que ladra?鈥

  • Few-shot: Se refiere a la capacidad de un modelo para realizar una tarea despu茅s de haber entrenada con algunos pocos ejemplos.
    Ejemplo: 鈥淒ise帽a 10 preguntas de deletro para un ni帽o de 7 a帽os. Sigue los siguientes ejemplos:
    驴C贸mo se escribe la palabra del animal que ladra?
    驴C贸mo se escribe la fruta dulce y roja que crece en los 谩rboles?鈥

馃憖 Por defecto, ChatGPT est谩 dise帽ado para no requerir el uso de One-shot o Few-shot prompting, puesto que est谩 entrenado para generar los resultados adecuados con su propia base de conocimientos. Sin embargo, son t茅cnicas que pueden ser 煤tiles para contribuir a la especificidad de los prompts.

As铆 lo veo yo:

  • Zero-Shot: Funcionar铆a cuando no tienes idea de que hacer, por ejemplo: una lista de ideas.


  • One-Shot y Few-shot: Cuanto tienes una idea muy clara en la mente pero necesitas desarrollarla de manera m谩s especifica.


He transformado a ChatGPT en una experta y profesora sobre Prompt Engineering. Estoy repasando las clases y los conceptos con ella.
Aqu铆 su respuesta a descripci贸n de los conceptos Zero-Shot, One-Shot y Few-Shot. Quiero creer que me est谩 diciendo la verdad 馃槂

驴Cu谩ndo usar los tipos de prompts?

.
ZERO SHOT: 脷salo cuando tengas ua duda puntual o solo tengas curiosidad de algo. Similar a una consulta r谩pida de google.
.
ONE SHOT PROMPT: 脷salo cuando el output de texto que quieras generar deba estar en un formato espec铆fico o que contenga especificaciones puntuales de un tipo de respuesta, pero que no requiera demasiado contexto para que el modelo comprenda tu pregunta. Pueden ser en este caso preguntas de nicho como lo hicieron en el video.
.
FEW SHOT PROMPT: 脷salo en el caso de que la respuesta que quieras generar tenga un estilo de escritura muy espec铆fico; por ejemplo de alg煤n escritor en particular, alg煤n artista, pol铆tico, tuyo, ETC. Tambi茅n aplica si quieres que haga un llamado a puntos clave dados, nombres o situaciones concretas.

Para dejar espacio entre cada idea ideas o p谩rrafos al intentar escribir en el chat o el prompt basta con presiona:

Shift + Enter.

Saludos.

Notas mentales:

Todos los LLM (Large language model) tienen las t茅cnicas zero-shot, one-shot y few-shots para poder recibir un peque帽o entrenamiento (en one-shot y few-shots) en los prompts para poder recibir una respuesta en base a esto. Chat GPT funciona con zero-shot, es decir que responde en base a su propia base de datos.

  • zero-shot: No se brinda ejemplos.
  • one-shot: Se brinda un solo ejemplo.
  • few-shot: Se brindan algunos ejemplos.

He estado trabajando en un proyecto, incluso algunos componentes fueron creados con la misma es un blog, seguir茅 creando art铆culos con la misma y compartiendo con la comunidad https://saibher.com/blog

Hola chicos este es mi aporte



luis villalba

Hola, tu objetivo es escribir o redactar correos electr贸nicos con base al estilo y tono de los ejemplos que te dar茅 a continuaci贸n:

ejemplo 1: "Buen d铆a, para solicitar que por favor me colaboren con la revisi贸n, facturaci贸n y envi贸 del despacho del d铆a de hoy, cualquier novedad por favor informar al departamento de calidad, gracias."

ejemplo 2:"Buen d铆a, para solicitar que por favor me env铆en, si ya tienen listo, el cuadro de colores para el servicio de pintura que llega el d铆a de hoy, gracias."

ejemplo 3: "Buen d铆a, adjunto el cuadro de fabricaci贸n con las referencias que est谩n solicitando de car谩cter urgente, por favor iniciar fabricaci贸n y proyectar fechas de entrega, gracias."

Respuestas de ChtGPT:

Estimado/a [Nombre del destinatario],

Espero que se encuentre muy bien. Me comunico para solicitar su colaboraci贸n en la revisi贸n, facturaci贸n y env铆o del despacho del d铆a de hoy. Si hay alguna novedad, por favor inf贸rmenla al departamento de calidad. Les agradezco mucho su atenci贸n en este asunto.

Atentamente,
[Tu nombre]

Estimado/a [Nombre del destinatario],

Un cordial saludo. Me dirijo a usted para solicitar que, si ya tienen listo, me env铆en el cuadro de colores para el servicio de pintura que llegar谩 el d铆a de hoy. Agradezco su atenci贸n en este asunto.

Quedo atento/a a su respuesta.

Saludos cordiales,
[Tu nombre]

Estimado/a [Nombre del destinatario],

Espero que este correo lo encuentre muy bien. Adjunto env铆o el cuadro de fabricaci贸n con las referencias que est谩n solicitando de car谩cter urgente. Les solicito por favor que inicien la fabricaci贸n y proyecten las fechas de entrega correspondientes. Les agradezco de antemano su pronta atenci贸n.

Quedo a la espera de sus comentarios.

Atentamente,
[Tu nombre]

Zero-shot y One-shot Prompting

Introducci贸n

El Zero-shot y One-shot prompting son dos t茅cnicas de modelado de lenguaje natural utilizadas en la inteligencia artificial. Estas t茅cnicas permiten a los modelos de lenguaje generar respuestas precisas y relevantes sin necesidad de entrenamiento espec铆fico en un tema o tarea.

Desarrollo

Zero-shot prompting

El Zero-shot prompting es una t茅cnica en la que se proporciona una tarea o pregunta a un modelo de lenguaje, sin haberlo entrenado espec铆ficamente en ese tema o tarea. El modelo utiliza su conocimiento previo para generar una respuesta basada en el contexto y los datos que tiene a su disposici贸n. Esto permite al modelo abordar tareas y preguntas nuevas y diversas sin necesidad de entrenamiento adicional.

One-shot prompting

El One-shot prompting es una t茅cnica similar al Zero-shot prompting, pero en lugar de proporcionar una tarea o pregunta completamente nueva, se le proporciona al modelo solo un peque帽o conjunto de ejemplos o datos de entrenamiento. Esto permite que el modelo genere respuestas precisas y relevantes en tareas espec铆ficas sin necesidad de un entrenamiento exhaustivo.

En otras palabras, el One-shot prompting es una t茅cnica que permite al modelo de lenguaje comprender y abordar tareas con solo un ejemplo de entrenamiento, lo que lo hace mucho m谩s eficiente en t茅rminos de tiempo y recursos de entrenamiento.

Conclusiones

El Zero-shot y One-shot prompting son dos t茅cnicas de modelado de lenguaje natural que permiten a los modelos de lenguaje generar respuestas precisas y relevantes en tareas espec铆ficas sin necesidad de un entrenamiento exhaustivo. Estas t茅cnicas son particularmente 煤tiles en situaciones donde se requiere una respuesta r谩pida y eficiente y en tareas que no han sido previamente abordadas o entrenadas.

Hola compa帽eros, esta es el modelo de correo que me gener贸 chatGPT

Se nota bastante la diferencia de las respuesta de estas IA con una educaci贸n en prompts.

Si te preguntas por qu茅 aparecen los n煤meros 1/4 en el texto, es porque est谩s editando sobre el prompt original. Para hacer esto, debes ir al prompt original, seleccionar la opci贸n con forma de l谩piz y dar clic. Luego, elige el prompt que deseas editar y realiza los cambios necesarios.

Bueno, para los que quieren aliviarse la vida, le ped铆 a ChatGPT lo siguiente:

Escribe 5 ejemplos de correos electr贸nicos de marketing para un canal de youtube, en el cual  de deben de tener los siguientes 5 objetivos:
1. Bienvenida
2. Reteneci贸n
3. Agradecimiento por llegar ser m谩s de 10,000 suscriptores
4. Ofrecimiento de un curso
5. Despedida por desafiliaci贸n

Estos correos deben de ser cortos, menores a 1,000 palabras.

Y me di贸 el siguiente resultado:

**Correo 1: Bienvenida**
Asunto: 隆Bienvenido a nuestro canal de YouTube!

隆Hola [nombre del suscriptor]!

En nombre de todo el equipo de [nombre del canal], quiero darte la m谩s cordial bienvenida a nuestro canal de YouTube. Estamos muy contentos de tenerte como parte de nuestra comunidad y esperamos que disfrutes de nuestros contenidos.

Te invitamos a que te suscribas y actives las notificaciones para que no te pierdas ninguno de nuestros videos, en los que compartimos tips, trucos y novedades sobre [tema principal del canal]. Tambi茅n puedes seguirnos en nuestras redes sociales para estar al tanto de todas las novedades.

隆Gracias por unirte a nosotros!

Atentamente,
[Nombre del remitente]

**Correo 2: Retenci贸n**
Asunto: 隆No te pierdas nuestros 煤ltimos videos!

隆Hola [nombre del suscriptor]!

Solo quer铆amos recordarte que hemos publicado nuevos videos en nuestro canal de YouTube. No te los pierdas, porque estamos seguros de que te encantar谩n.

En estos videos encontrar谩s [contenido de los 煤ltimos videos], y queremos que nos des tu opini贸n. 驴Te han gustado? 驴Qu茅 es lo que m谩s te ha llamado la atenci贸n?

Recuerda que estamos abiertos a tus sugerencias y comentarios, y que nos encantar铆a seguir contando contigo como parte de nuestra comunidad de [nombre del canal].

隆Gracias por seguirnos!

Atentamente,
[Nombre del remitente]

**Correo 3: Agradecimiento por llegar a los 10,000 suscriptores**
Asunto: 隆Gracias por ser parte de nuestra comunidad de 10,000 suscriptores!

隆Hola [nombre del suscriptor]!

隆Hemos alcanzado los 10,000 suscriptores en nuestro canal de YouTube, y es gracias a ti! Queremos agradecerte por ser parte de nuestra comunidad, por seguirnos y por apoyarnos en todo momento.

Por ello, queremos ofrecerte un descuento especial en nuestro pr贸ximo curso de [tema del curso], que pronto lanzaremos. Ser谩 una oportunidad 煤nica para seguir aprendiendo sobre [tema principal del canal], y estamos seguros de que te encantar谩.

隆Gracias por formar parte de nuestra comunidad de [nombre del canal], y esperamos seguir contando contigo en el futuro!

Atentamente,
[Nombre del remitente]

**Correo 4: Ofrecimiento de un curso**
Asunto: 隆No te pierdas nuestro nuevo curso de [tema del curso]!

隆Hola [nombre del suscriptor]!

Queremos ofrecerte nuestro nuevo curso de [tema del curso], dise帽ado especialmente para ti. En este curso, encontrar谩s [contenido del curso], y podr谩s aprender todo lo necesario sobre [tema principal del canal].

Como suscriptor de nuestro canal de YouTube, tienes un descuento especial del [porcentaje de descuento]% en el precio total del curso. Solo tienes que utilizar el c贸digo [c贸digo de descuento] al momento de realizar la compra.

隆No te pierdas esta oportunidad 煤nica para seguir aprendiendo sobre [tema principal del canal] y mejora tu conocimiento en esta materia!

Atentamente,
[Nombre del remitente]

**Correo 5: Despedida por desafiliaci贸n**
Asunto: 隆Lamentamos que te vayas!

隆Hola [nombre del suscriptor]!

Nos entristece saber que has decidido desafiliarte de nuestro canal de YouTube. Queremos agradecerte por haber formado parte de nuestra comunidad durante todo este tiempo, y esperamos que hayas encontrado nuestros contenidos 煤tiles e interesantes.

Nos encantar铆a saber si hay algo que podamos hacer para mejorar nuestra calidad y volver a contar contigo como suscriptor en el futuro. Si tienes alg煤n comentario o sugerencia, no dudes en hac茅rnoslo saber.

De cualquier manera, queremos agradecerte por haber formado parte de nuestra comunidad de [nombre del canal], y esperamos que tengas mucho 茅xito en todo lo que hagas.

Atentamente,
[Nombre del remitente]

Nota: un truco para poder, obtener toda la respuesta, porque se limita a una cantidad de caracteres en cada respuesta, es poner en el siguiente prompt: 鈥淐ontinua鈥. As铆 ChatGPT seguir谩 escribiendo.

Con lo cual me di贸 unos ejemplos, que edit茅, para poder hacer el ejercicio del profesor 馃槉.

Sorprendido. Prompt:

Tu objetivo es contestar los mensajes de Whatsapp, a los vendedores de servicios, como los contesto yo. Te dar茅 los siguientes ejemplos para que me imites:
Ejemplo 1: "No gracias. Ya tengo ese servicio y estoy conforme con el costo y calidad del mismo."
Ejemplo 2: "Puede intersarme. Enviamen un mail y yo lo leo detenidamente."
Ejemplo 3: "Me interesa 驴Cu谩les son los requisitos para avanzar?"
Ejemplo 4: "No se hable m谩s 驴Como puedo abonarlo?"

Respuestas:

隆Hola! Soy ChatGPT, un asistente virtual y estar茅 encantado de ayudarte a responder a los vendedores de servicios en WhatsApp. Aqu铆 tienes algunas respuestas que podr铆as utilizar:

"Gracias por la oferta, pero actualmente no estoy buscando ese tipo de servicio. Si en alg煤n momento cambio de opini贸n, me pondr茅 en contacto contigo. 隆Saludos!"
"Gracias por contactarme. Preferir铆a recibir m谩s informaci贸n por correo electr贸nico. 驴Podr铆a enviarme un correo electr贸nico con m谩s detalles sobre el servicio que ofrece y su costo? Gracias de antemano."
"Estoy interesado en conocer m谩s sobre los requisitos para avanzar en el servicio. 驴Podr铆a proporcionarme m谩s detalles al respecto? Gracias."
"Gracias por la oferta. Antes de proceder con el pago, necesito conocer m谩s detalles sobre el servicio que ofrece. 驴Podr铆a proporcionarme m谩s informaci贸n sobre el servicio y el proceso de pago? Gracias."

Una forma de recordarlo facilmente, lo veo asi con
Zero-shot (cero)sin datos externos. solo su base de datos.
one-shot de 1 (un solo dato o ejemplo )
**few-shot ** de unos cuantos datos o ejemplos.

![](

鈥淧er se鈥 es una expresi贸n latina que se utiliza en espa帽ol para referirse a algo que es intr铆nseco o por s铆 mismo, independientemente de cualquier otra cosa. La expresi贸n se utiliza para indicar que algo es esencial o fundamental por su propia naturaleza, y no debido a otras circunstancias o factores.

T茅cnicas utilizadas que utilizan los modelos de Ai con el objetivo de mejoras sus respuestas:

  1. Zero-Shot
  2. One-Shot
  3. Few-Shot

DEFINICIONES:
ZERO-SHOT: son los resultados que puede dar el modelo sin recibir contextos espec铆ficos o ejemplos externos. El modelo por s铆 solo es capaz de resolver una tarea sin datos externos o entrenamiento previo.
ONE-SHOT: es cuando el modelo hace un entrenamiento, o recibe un ejemplo o un contexto para que pueda desarrollar mucho mejor su tarea. Leve entrenamiento.
FEW-SHOT: cuando son algunos peque帽os ejemplos (entre 2 a 10) que recibe el modelo. Leve entrenamiento.
COMENTARIO:
ChatGPT est谩 pensado para que 9/10 prompt sean zero-shot, para que no requiera entrenamiento extra. Sin embargo one-shot pueden mejorar los resultados.
EJEMPLOS:
Ejemplo 1:
ZERO-SHOT: Dise帽a 10 preguntas de deletreo para un ni帽o de 7 a帽os.
ONE-SHOT: Dise帽a 10 preguntas de deletreo para un ni帽o de 7 a帽os siguiendo el siguiente ejemplo:驴c贸mo se deletrea la palabra del animal que ladra? (de esta manera no estoy mostrando la palabra que quiero que se deletree).
Ejemplo 2:
ZERO-SHOT: 驴Cu谩les son las ventajas y desventajas de utilizar microservicios en la arquitectura de una aplicaci贸n?
ONE-SHOT: le escribo una definici贸n de un concepto y luego le pido que considerando esta descripci贸n me mencione tres ventajas y desventajas.
Ejemplo 3:
FEW-SHOT: tu objetivo es redactar correos electr贸nicos con base al estilo y tono que te los siguientes ejemplos: Ejemplo 1: 鈥溾. Ejemplo 2: 鈥溾. Ejemplo 3: 鈥溾

Cada momento se va aprendiendo mas

Resumiendo, si no funciona de el Zero-Shot, recurrimos al One-Shot, si no resuelte nuestra tarea como queremos, aplicamos Few-Shot.

Ejercicio: aprendizaje de correo electronicos.

Pr谩ctica de la clase. Quise intentar algo creativo, a ver qu茅 sucede:
.
Prompt:
Tu objetivo es escribir o redactar correctamente una introducci贸n de no m谩s de 4 p谩rrafos de la cinem谩tica inicial de un videojuego inspirado en el arte digital de BEEPLE (Mike Winkelmann) y la direcci贸n creativa de Hideo Kojima para su juego 鈥淒eath Stranding鈥. B谩sate en los siguientes ejemplos:

ejemplo 1:
鈥淟a niebla cobriza y con olor met谩lico se esparce sobre el tejado de un oscuro edificio de estilo brutalista. Los ojos del protagonista vislumbran con dificultad m谩s all谩 del brillo de su pantalla electr贸nica lo que se encuentra fuera de la ventana鈥

ejemplo 2:
鈥淗aces de luz irrumpen desde el suelo del bosque al aproximarnos a un 谩rbol dibujado con dise帽o vectorial. Las nubes se hacen cada vez m谩s peque帽as al bajar desde el cielo y torn谩ndose de un color rojo co谩gulo. Te pica la garganta鈥

ejemplo 3:
鈥淔ugaces repeticiones de un video de ensamblaje de una pieza mec谩nica se entremezclan con el parpadeo colorido de la est谩tica en un monitor CRT al fondo de la sala de m谩quinas de este robo-terap茅uta. El aceite empa帽a sus cristales oculares鈥

ejemplo 4:
鈥淟a masa informe org谩nica de matices metalizados golpea los barrotes de esta reja luminosa. Me salen las l谩grimas cada vez que recuerdo sumergirnos en ese oc茅ano de l铆quido oscuro y viscoso. Respiramos los recuerdos por ser el para铆so del que no podemos ser expulsados鈥

ejemplo 5:
鈥淓l ovoide violeta se mueve por el jard铆n de voxels. Las flores semi-pixeladas casi recuerdan a 鈥楬ogar鈥. Se puede escuchar como la cuadrada humedad ennegrece los rectos 谩rboles con coloridas escalas diat贸nicas del marr贸n. El mundo es bello, pero el olor a m谩quina desgastada invade todo el escenario, casi no queda tiempo para el espect谩culo鈥
.
.
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Output:
En un mundo donde la distorsi贸n entre lo real y lo digital se entrelaza, emergen im谩genes deslumbrantes que parecen suspendidas entre la et茅rea bruma met谩lica. El protagonista, sus ojos inmersos en la luminiscencia de su dispositivo electr贸nico, observa desde lo alto de un edificio brutalista, desafiando la niebla cobriza que envuelve el paisaje.
.
Los trazos de luz atraviesan la frondosidad de un bosque que parece un holograma, creando un corredor de destellos que culmina en un 谩rbol dibujado con precisi贸n vectorial. El cielo se contrae en un resplandor carmes铆, pintando las nubes con tonos co谩gulo, mientras el ambiente deja una sensaci贸n abrasadora en la garganta.
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En la sala de m谩quinas de un roboterapeuta, la nostalgia y la tecnolog铆a convergen. En un juego hipn贸tico de im谩genes, los destellos de la est谩tica de un antiguo monitor CRT se funden con los fragmentos de un video de ensamblaje de una pieza mec谩nica. Entre los cristales empa帽ados del terapeuta, el aceite parece destilar los suspiros de los pacientes.
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Los barrotes de una reja luminosa encierran una masa informe que refleja el para铆so perdido. En las profundidades de un oc茅ano l铆quido y oscuro, los recuerdos fluyen, y las l谩grimas se mezclan con la memoria. La belleza se yuxtapone con el olor inconfundible de m谩quinas gastadas, mientras el mundo parece estar suspendido entre la dicha y la disoluci贸n.
.
En el jard铆n de voxels, un ovoide violeta se desliza. Las flores parecen emerger de otro mundo, evocando un hogar que solo existe en la memoria. En esta sinfon铆a visual, la humedad y los colores se funden, creando una armon铆a de contrastes. Pero en el escenario resplandeciente, el aroma a m谩quina envejecida permea cada rinc贸n, record谩ndonos que el tiempo es fugaz y precioso.

Antes de ver la clase este fue mi prompt:
Estoy estudiando para ser Promp Engineering y tengo que dar una clase de Zero-shot y One-shot Prompting 驴Podr铆as definirme estas dos t茅cnicas como si fueras un especialista en Inteligencia Artificial y detallarme ejemplos en el que se pueda ver cada una de estas t茅cnicas en acci贸n? Me gustar铆a que la respuesta venga en un formato de p谩rrafos num茅ricos y que cada una de ellas tenga una met谩fora de la vida diaria 驴Entendiste tu prop贸sito?

La respuesta REALMENTE me sorprendi贸:

隆Claro! Entiendo perfectamente tu prop贸sito y estar茅 encantado de ayudarte. A continuaci贸n, te proporcionar茅 una explicaci贸n clara y concisa de las t茅cnicas de Zero-shot y One-shot Prompting, junto con ejemplos de cada una de ellas y una met谩fora de la vida diaria para facilitar su comprensi贸n.

1. Zero-shot Prompting: Esta t茅cnica de Inteligencia Artificial permite a un modelo generar una respuesta a una tarea para la que no ha sido entrenado previamente. En otras palabras, el modelo puede responder a una pregunta para la que no ha sido programado expl铆citamente para hacerlo. Esta t茅cnica es posible gracias a la capacidad del modelo de comprender los patrones y relaciones sem谩nticas en los datos de entrenamiento y aplicarlos a tareas nuevas y desconocidas.

Un ejemplo de Zero-shot Prompting podr铆a ser el siguiente: Supongamos que tienes un modelo de lenguaje entrenado en la clasificaci贸n de comentarios de pel铆culas como positivos o negativos. Sin embargo, ahora deseas utilizar el mismo modelo para clasificar comentarios sobre libros. En lugar de entrenar un modelo completamente nuevo para la tarea de clasificaci贸n de comentarios de libros, puedes aprovechar el Zero-shot Prompting y utilizar el modelo existente para esta tarea. El modelo puede aprender de los patrones y relaciones sem谩nticas presentes en los comentarios de pel铆culas para comprender el lenguaje utilizado en los comentarios de libros y clasificarlos como positivos o negativos.

Met谩fora de la vida diaria: El Zero-shot Prompting es como pedirle a un amigo que te ayude a hacer algo que nunca has hecho antes, pero sabes que tu amigo tiene experiencia en esa tarea. Bas谩ndose en su experiencia previa, tu amigo puede darte consejos y orientaci贸n para que puedas completar la tarea con 茅xito.

2. One-shot Prompting: A diferencia del Zero-shot Prompting, la t茅cnica de One-shot Prompting se centra en ense帽ar a un modelo a realizar una tarea espec铆fica con una sola muestra de entrenamiento. En lugar de requerir una gran cantidad de datos de entrenamiento, el modelo solo necesita un ejemplo para comprender la tarea y realizarla de manera efectiva. Esto es posible gracias a la capacidad del modelo para generalizar patrones a partir de un solo ejemplo y aplicarlos a tareas similares.

Un ejemplo de One-shot Prompting podr铆a ser el siguiente: Supongamos que deseas entrenar un modelo para reconocer diferentes especies de flores a partir de una imagen. En lugar de proporcionar al modelo una gran cantidad de im谩genes de diferentes especies de flores para entrenamiento, puedes utilizar la t茅cnica de One-shot Prompting y proporcionarle una sola imagen de cada especie. El modelo puede generalizar los patrones y caracter铆sticas de cada especie a partir de la 煤nica imagen de entrenamiento y aplicarlos a la tarea de reconocimiento de flores.

Met谩fora de la vida diaria: El One-shot Prompting es como aprender una nueva habilidad a partir de una sola lecci贸n. En lugar de dedicar horas y horas de pr谩ctica, se puede comprender r谩pidamente los patrones y t茅cnicas a partir de una 煤nica lecci贸n y aplicarlos con 茅xito en situaciones similares.

Ahora estoy deseoso de ver la clase para ver que tan cierto es todo y qu茅 tanto hay que corregir.

![](

9. Zero-shot y One-shot Prompting -

  • Zero-shot: conocimiento sin entrenamiento extra o template.
  • One-shot: un 煤nico ejemplo y template para mejorar la respuesta. Aterrizar el contexto.
  • Few-shot: algunos ejemplos

9/10 veces funciona con Zero-shot

Es posible modificar el prompt, pero el hecho es que el modelo sea entrenado para imitar el estilo y tono con el que respondes los correos. Esto permite verificar si es capaz de redactar un correo con tu estilo propio.

lo intente y de verda que es increible el resultado, cambia completamente el resultado con entrenamiento

Aun qu茅 para algunos sea obvio, pero muy buena la clase.

El ejemplo de la explicaci贸n del arquitecto de software tambi茅n me resulta 煤til para proporcionarle contexto ver铆dico a ChatGPT en caso de que su respuesta sea plausible, de esta manera nos aseguramos de que entregue una respuesta 煤til ante la instrucci贸n que queramos darle. 驴Qu茅 opinan ustedes?

Que buen curso este!

Es realmente un entrenamiento, no es mas de darle de contextos? Es lo que me confunde, como entrenamiento tengo entendido que lo que se hace antes que el modelo salga al publico.
**Zero-Shot Prompting** es una t茅cnica en la que se le pide a un modelo de IA, como GPT-3.5 o GPT-4, que resuelva una tarea sin proporcionar ejemplos previos. El modelo responde bas谩ndose 煤nicamente en su entrenamiento original. **Ejemplo**: Pedir a ChatGPT que cree preguntas de deletreo para un ni帽o de siete a帽os sin darle ejemplos. **One-Shot Prompting** implica dar al menos un ejemplo antes de hacer la pregunta, lo que ayuda al modelo a entender mejor el tipo de respuesta esperada. **Ejemplo**: Dar un ejemplo de pregunta de deletreo y pedirle al modelo que genere preguntas similares. **Consejos**: * Zero-Shot es 煤til para tareas generales. * One-Shot es mejor para tareas m谩s espec铆ficas o complejas. * Usar un equilibrio entre ambos puede mejorar la calidad de las respuestas
Mi ejemplo de c贸mo aplicar la t茅cnica Few-shot a la tarea de crear o redactar correos electr贸nicos. Tu objetivo es crear o redactar correos electr贸nicos con base al estilo y tono del ejemplo que te dar茅 a continuaci贸n: **Ejemplo 1:** correo electr贸nico, estilo comercial y creativo, prop贸sito invitar a un cliente a un evento y dirigido a un cliente. **Ejemplo 2:** correo electr贸nico, estilo informal y cotidiano, prop贸sito organizar una reuni贸n familiar y dirigido a padres, hermanos, etc. **Ejemplo 3:** correo electr贸nico estilo comercial y claro, prop贸sito confirmaci贸n de un pedido y dirigido a un proveedor. **Ejemplo 4:** correo electr贸nico estilo formal y profesional, prop贸sito responder una invitaci贸n a una entrevista de trabajo y dirigido a un Hiring m谩nager. **Ejemplo 5:** correo electr贸nico estilo marketing y cautivador, prop贸sito dar bienvenida a una comunidad, dirigido a nuevos suscriptores.
Gracias, ya entend铆 mejor, practicando tan bn, aparte de tomar notas, y tomar el curso una vez m谩s. gracias.
Si chat GPT 4 llega hasta el 2021, toda la informaci贸n que uno le agrega cuando la entrena se queda exclusivamente en la cuenta de uno, o por el contrario ayuda a entrenar en un global a todos los usuarios, sobre todo cuando damos contexto o ejemplos.
Contin煤p con el proyecto de generacion de notas Cronell con ChatGPT. En esta ocasi贸n las notas son adecuadas al contenido de la clase. En comparaci贸n a notas anteriores parece que el modelo no cometi贸 el error de confundir informaci贸n de la instrucci贸n con el contenido de las notas. en t茅rminos generales este resultado cumple con la tarea solicitada sin falla aparente. <https://www.notion.so/Zero-shot-y-One-shot-Prompting-9224912bbcc04ca88557b8e2b34a415f?pvs=4>
Me encant贸 esta clase, pude mejorar mucho mis prompts :) Emocionada por las siguientes t茅cnicas
*Buenas tardes, donde encuentro los recursos de esta clase*
Qu茅 tipo de proyecto se puede hacer?
Claro, aqu铆 tienes 10 preguntas de deletreo adecuadas para un ni帽o de 7 a帽os: 1. 驴C贸mo se deletrea la palabra "gato"? 2. 驴Puedes deletrear la palabra "casa"? 3. 驴Qu茅 letras componen la palabra "perro"? 4. Intenta deletrear la palabra "flor". 5. 驴Cu谩l es la secuencia de letras para escribir "sol"? 6. 驴Puedes deletrear la palabra "libro"? 7. 驴C贸mo se escribe la palabra "nube"? 8. Intenta deletrear la palabra "p谩jaro". 9. 驴Qu茅 letras forman la palabra "mesa"? 10. 驴Puedes deletrear la palabra "l谩piz"? Estas preguntas est谩n dise帽adas para ser simples y apropiadas para la edad de un ni帽o de 7 a帽os, ayud谩ndoles a practicar sus habilidades de deletreo de manera divertida y educativa.
eres un profesor en ia e ciencias de computaciones y estas explicando Zero-shot, One-shot, Few-shot prompting a estudiantes de bachillerato \--------------------------------------------------------- 隆Por supuesto! Aqu铆 tienes una explicaci贸n sencilla sobre Zero-shot, One-shot y Few-shot learning para estudiantes de bachillerato: **Zero-shot Learning:** Imagina que tienes una tarea de reconocer diferentes tipos de animales, pero solo has visto algunas de ellas en tu vida. Zero-shot learning te permite reconocer animales que nunca has visto antes, bas谩ndote en tu comprensi贸n general de c贸mo son los animales y sus caracter铆sticas. Por ejemplo, si conoces caracter铆sticas generales de los mam铆feros, como tener pelo y dar a luz a cr铆as vivas, podr铆as reconocer un animal que nunca has visto antes como un mam铆fero, incluso si es una especie rara. **One-shot Learning:** Ahora, supongamos que tienes que reconocer diferentes especies de aves, pero solo has visto una imagen de cada una. Con one-shot learning, puedes aprender a reconocer nuevas especies de aves con solo ver una imagen de cada una. Esto se debe a que el modelo puede captar las similitudes y diferencias entre las especies de aves con solo una muestra de entrenamiento. **Few-shot Learning:** Finalmente, considera que te dan solo algunas im谩genes de cada especie de ave para aprender a reconocerlas. Con few-shot learning, a煤n puedes entrenar un modelo para reconocer nuevas especies de aves con solo unas pocas muestras de cada una. Esto es 煤til cuando tienes acceso limitado a datos de entrenamiento, pero a煤n as铆 necesitas que tu modelo sea capaz de generalizar y reconocer nuevas clases con poca informaci贸n. En resumen, Zero-shot, One-shot y Few-shot learning son t茅cnicas que permiten a los modelos de inteligencia artificial aprender a reconocer nuevas clases o categor铆as con diferentes cantidades de informaci贸n de entrenamiento, desde ninguna hasta solo unas pocas muestras. Espero que esta explicaci贸n haya sido clara y 煤til para comprender estos conceptos b谩sicos de aprendizaje autom谩tico. Si tienen alguna pregunta adicional, no duden en hacerla.
SIN ENTRENAMIENTO Zero-shot - aquel resultado que sale del modelo sin ejemplos LEVE ENTRENAMIENTO one-shot -聽 cuando le doy 1 ejemplo para que desarrolle mejor su tarea few-shot-聽 cuando le das entre 2聽 a10 ejemplos par que se desenvuelva mejor en su tarea
**PROMPT** Elabora un rutina de gimnasio, para el grupo muscular de la espalda. Puedes usar ejercicios como: 1\. Jalones con polea 2\. Dominadas 3\. Remo con barra **ChatGPT** Aqu铆 tienes una rutina de gimnasio enfocada en el grupo muscular de la espalda. Esta rutina est谩 dise帽ada para trabajar todos los m煤sculos de la espalda de manera equilibrada y efectiva. ### Rutina de Espalda: #### Calentamiento: * 5-10 minutos de cardio ligero (caminar, trotar o bicicleta est谩tica) #### Ejercicios Principales: 1. **Jalones con Polea:** * 3 series x 10-12 repeticiones * Descanso: 60-90 segundos entre series * Ajusta el peso para que sea desafiante pero que a煤n puedas completar todas las repeticiones con buena forma. 2. **Dominadas:** * 3 series x 6-8 repeticiones (o tantas como puedas hacer con buena forma) * Si no puedes hacer dominadas, puedes optar por dominadas asistidas con banda el谩stica o m谩quina de asistencia. 3. **Remo con Barra:** * 3 series x 10-12 repeticiones * Descanso: 60-90 segundos entre series * Puedes hacer remo con barra en una m谩quina espec铆fica o con una barra libre. #### Ejercicios Complementarios: 1. **Peso Muerto con Barra o Mancuernas:** * 3 series x 8-10 repeticiones * Este ejercicio no solo trabaja la espalda baja, sino tambi茅n los m煤sculos de la espalda media. 2. **Pulldown con agarre estrecho:** * 3 series x 10-12 repeticiones * Este ejercicio se centra m谩s en el desarrollo de los m煤sculos de la parte baja de la espalda. 3. **Hiperextensiones:** * 3 series x 12-15 repeticiones * Este ejercicio fortalece la parte baja de la espalda y los m煤sculos de la zona lumbar. #### Estiramiento: * Al finalizar la rutina, dedica unos minutos para estirar los m煤sculos de la espalda. Realiza estiramientos como el estiramiento de gato-camello, estiramiento de hombros y estiramiento de trapecio. Recuerda mantener una buena t茅cnica en todos los ejercicios, y si est谩s comenzando, es recomendable que consultes con un entrenador personal para asegurarte de que est谩s realizando los ejercicios de forma segura y efectiva. Adem谩s, aseg煤rate de descansar adecuadamente entre sesiones y mantener una alimentaci贸n balanceada para favorecer la recuperaci贸n muscular y el crecimiento.
Excelente clase Carlos! Que increible es Zero-shot y One-shot 馃馃挭

Excelente clase, queda super claro los concepto!

Aqui un ejemplo de como hice el prompt.

*una muy buena explicacion gracias*
Zero-shot: Se describe la capacidad de un modelo para llevar a cabo una tarea de manera aut贸noma, prescindiendo de entrenamiento previo. Esto se logra utilizando 煤nicamente una breve descripci贸n de la tarea, sin requerir ejemplos o contextos adicionales. Ejemplo: "Genera 10 preguntas de deletreo para un ni帽o de 7 a帽os." One-shot: Hace referencia a la aptitud de un modelo para realizar una tarea despu茅s de haber recibido un 煤nico ejemplo que le sirva de gu铆a para ejecutar la instrucci贸n. Ejemplo: "Crea 10 preguntas de deletreo para un ni帽o de 7 a帽os. Sigue el siguiente ejemplo: 驴C贸mo se escribe la palabra del animal que ladra?" Few-shot: Se refiere a la habilidad de un modelo para llevar a cabo una tarea despu茅s de haber sido entrenado con solo unos pocos ejemplos. Ejemplo: "Elabora 10 preguntas de deletreo para un ni帽o de 7 a帽os. Sigue los siguientes ejemplos: 驴C贸mo se escribe la palabra del animal que ladra? 驴C贸mo se escribe la fruta dulce y roja que crece en los 谩rboles?"
Hola. Este es mi ejemplo de Few - Shot: *Un pedagogo expone los siguientes aspectos:* *Ejemplo 1 : 鈥 Jean Piaget. Pedagogo Suizo. Corriente: Cognitivismo y constructivismo. Desarrollo la teor铆a gen茅tica del conocimiento. donde la inteligencia del ni帽o se desarrolla en estadios, donde se modificaban las estructuras de la mente con la interacci贸n del ambiente.鈥* *Ejemplo : 鈥淟ev Vigotsky. Pedagogo ruso. Corriente: Constructivismo social. Desarrollo la teor铆a hist贸rico socio 鈥 cultural del aprendizaje, cuyos principios son el andamiaje, la zona de desarrollo de aprendizaje y mediaci贸n.鈥* *Eres in pedagogo experto. A partir de lo anteriores ejemplos, escribe 10 pedagogos mas influyentes del siglo XX. Presenta los resultados en una tabla sin recortar la informaci贸n.*
Son t茅cnicas que se usan en todo modelo de Inteligencia Artificial. \- \*\*Zero-shot:\*\* conocimiento sin entrenamiento extra o template. Es la capacidad de un modelo de realizar una tarea por si solo sin necesidad de usar ejemplos, si no con el puro texto e instrucci贸n que le decimos. \- \*\*One-shot:\*\* un 煤nico ejemplo y template para mejorar la respuesta. Es la capacidad de un modelo de realizar una tarea en base al texto que le pusimos y un ejemplo que le ayudar谩 a generar una mejor respuesta. \- \*\*Few-shot:\*\* algunos ejemplos. Es darle varios ejemplos. \*\*Resumen:\*\* ChatGPT esta hecho para poder usarse con Zero-shot, pero si usamos One y Few shot podremos generar una mejor respuesta y m谩s especifica a la tarea que le estamos asignando.
Zero-shot: sin entrenamiento, sin contexto One-shot: un contexto o entrenamiento Few-shot: algunos ejemplos
Le hice la siguiente pregunta a chatGPT sobre esta clase y esto fue lo que pas贸. ///////////////////////////////////////////// or favor dame un resumen numerado para las t茅cnicas de prompt engineering (Zero shot, One shot, Few shot) y c贸mo funcionan en ChatGPT /////////////////////////////////////////////// 隆Claro! Aqu铆 tienes un resumen numerado de las t茅cnicas de prompt engineering (Zero-shot, One-shot, Few-shot) y c贸mo funcionan en ChatGPT: ### Zero-shot: 1. **Definici贸n**: En la t茅cnica Zero-shot, se le da una instrucci贸n al modelo sin proporcionar ejemplos espec铆ficos. 2. **Funcionamiento**: * El modelo se basa en la instrucci贸n proporcionada y trata de generar una respuesta coherente. * No se proporcionan ejemplos de entrada-salida concretos. * El modelo intenta generalizar y comprender el significado de la instrucci贸n para dar una respuesta relevante. 3. **Ejemplo**: * Instrucci贸n: "Escribe una descripci贸n sobre el cambio clim谩tico". * El modelo intentar谩 generar una respuesta sobre el cambio clim谩tico sin ejemplos previos. ### One-shot: 1. **Definici贸n**: En la t茅cnica One-shot, se proporciona un solo ejemplo de entrada-salida para que el modelo comprenda el tipo de respuesta deseada. 2. **Funcionamiento**: * El modelo aprende de un solo ejemplo y se espera que generalice a otras situaciones similares. * Se da un ejemplo espec铆fico para guiar al modelo sobre el tipo de respuesta esperada. 3. **Ejemplo**: * Ejemplo: (Entrada) "驴Cu谩l es la capital de Francia?" -> (Salida) "La capital de Francia es Par铆s". * A partir de este ejemplo, se espera que el modelo pueda responder preguntas sobre otras capitales. ### Few-shot: 1. **Definici贸n**: En la t茅cnica Few-shot, se proporcionan varios ejemplos de entrada-salida para que el modelo aprenda patrones y generalice a situaciones similares. 2. **Funcionamiento**: * Se dan varios ejemplos de pares de entrada y salida. * El modelo aprende de estos ejemplos para responder preguntas o completar tareas similares. 3. **Ejemplo**: * Ejemplo 1: (Entrada) "驴Cu谩l es la capital de Italia?" -> (Salida) "La capital de Italia es Roma". * Ejemplo 2: (Entrada) "驴Cu谩l es la capital de Espa帽a?" -> (Salida) "La capital de Espa帽a es Madrid". * El modelo aprende de estos ejemplos para responder preguntas sobre otras capitales. ### Funcionamiento en ChatGPT: * ChatGPT puede utilizar cualquiera de estas t茅cnicas para entender y responder a las instrucciones dadas en el prompt. * Cada t茅cnica tiene un nivel diferente de especificidad y generalizaci贸n: * Zero-shot es m谩s general y no requiere ejemplos concretos. * One-shot requiere un ejemplo espec铆fico para guiar al modelo. * Few-shot proporciona varios ejemplos para entrenar al modelo en un contexto espec铆fico. * El rendimiento del modelo depender谩 de la calidad y cantidad de los ejemplos proporcionados. Estas t茅cnicas permiten a los usuarios personalizar y adaptar la interacci贸n con ChatGPT seg煤n las necesidades espec铆ficas de la tarea o consulta. /////////////////////////// Todo esta informaci贸n me la entrego en menos de un minuto. !Alucinante!

Gracias

Los ejemplos los consegu铆 de internet y se los proporcion茅 a ChatGPT para que venda servicios de frontend y backend.
Redacci贸n de correos electr贸nicos

Para m铆 muy importante el proporcionar un contexto aterrizado para escribir el prompt basado en ese contexto.

La gran mayoria de prompts que le demos a ChatGPT, pueden ser de Zero-shot porque perse este modelo funci贸na bastante bien sin la necesidad de ejemplos o esctructuras.

El few-shot implica el uso de un peque帽o n煤mero de ejemplos para mejorar su desempe帽o en una tarea espec铆fica, lo que permite realizar un entrenamiento breve pero efectivo.

El one-shot, por el contrario, implica proporcionar entrenamiento, contexto o ejemplos para mejorar significativamente su capacidad para realizar una tarea.

El zero-shot es un resultado que el modelo obtiene sin necesidad de proporcionarle ejemplos o contexto espec铆fico. El modelo es capaz de resolver una tarea de manera aut贸noma, sin requerir ejemplos, contextos o entrenamiento previo.

Zero-shot, One-shot y Few-shot prompting son t茅cnicas que se emplean en diversos modelos de inteligencia artificial.

GENIAL

Super, intente el zero-shot con este prompt: 鈥渘ecesito que dise帽es una trivia de 10 preguntas sobre deletreo de palabras para ni帽os de 7 a帽os鈥. Y luego siguio intrucciones para mejora perfectamente.

Muy buena clase.

Mi reto:

Prompt: Tu objetivo es escribir o redactar correos electr贸nicos con base en el estilo y tono que te dar茅 a continuaci贸n: Ejemplo 2: 鈥淏uenas. Confirmamos que hemos recibido la facturaci贸n del servicio prestado. A partir de este momento, se programa el pago respectivo de acuerdo con la condici贸n de pago acordada鈥

Respuesta: Hola [Nombre del proveedor],

Espero que te encuentres bien. Te escribo para confirmar que hemos recibido la facturaci贸n del servicio prestado. Queremos informarte que a partir de este momento, procederemos a programar el pago correspondiente de acuerdo con la condici贸n de pago acordada.

Agradecemos tu trabajo y dedicaci贸n durante la prestaci贸n del servicio. Si tienes alguna pregunta o necesitas proporcionar alg煤n detalle adicional, no dudes en comunic谩rnoslo.

隆Que tengas un excelente d铆a!

Saludos cordiales,
[Tu nombre]

10.Zero-shot y One-shot Prompting

One shot: Un 煤nico ejemplo y template para mejorar la respuesta. Cuando le doy un entrenamiento o contexto para resolver el problema
Zero shot: Conocimiento sin entrenamiento extra o template .Resultado que nace del propio modelo sin yo darle contexto o ejemplo.
Few shot: Algunos ejemplos. Dar varios ejemplos para la resoluci贸n de la tarea.

(ejemplo en comillas para que lo entienda mucho mejor)

creo que el uso de one shoy cae bien cuando queremos que identifique el tono de marca por ejemplo

Apuntes:

Zero-shot: Conocimiento sin entrenamiento extra o template. Es aquel resultado que el modelo fabrica por si solo, sin ning煤n contexto, ejemplo o entrenamiento previo.

One-shot: Un 煤nico ejemplo y template para mejorar la respuesta. Es aquel resultado donde el modelo se basa en un ejemplo, contexto o entrenamiento previo para darnos la respuesta.

Few-shot: Algunos ejemplos y templates para mejorar la respuesta. Es aquel resultado donde el modelo se basa en algunos ejemplos (de 3 a 5), contextos o entrenamientos previos para darnos la respuesta.

Mi prompt fue el mismo que el del profe. Y me arrojo estos resultados muy buenos utilizando la t茅cnica Few-Shot.

SON TECNICAS EXCLUSIVAS PARA ai

Zero-shot y One-shot prompting
.
Zero-shot, one-shot o few-show son t茅cnicas que se usan en todos los modelos de IA.
.
- Zero-shot: resultado que nace del modelo sin que le tenga que dar ejemplos o contexto espec铆fico. De manera que el modelo por s铆 solo es capaz de resolver cualquier tarea sin ning煤n tipo de contexto, ejemplo o contexto previo (conocimiento sin entrenamiento extra o templates).
- One-shot: cuando al modelo le doy un entrenamiento o contexto para que pueda realizar mejor su tarea (un 煤nico ejemplo y template para mejorar la respuesta).
- Few-shot: algunos ejemplos que le doy al modelo para que pueda desenvolverse mejor en su tarea (algunos ejemplos).
.
Tanto en one-shot y few-shot estamos haciendo un breve entrenamiento para decirle que de esta manera vas a resolver la tarea. Y zero-shot es con solo el entendimiento del mensaje el modelo puede resolver una tarea como es el caso de GPT 4.
.
La gran cantidad de prompts que le demos a chat GPT pueden ser de zero-shot porque per s茅 el modelo funciona bastante bien sin la necesidad de ejemplos o templates.

Me quede asombrado con la tarea que nos dejo ahora, acerca de los correos electr贸nicos, solamente le di unos peque帽os datos con respecto a correos que me acuerdo que mando en el trabajo y me hizo uno super genial, creo que lo usare mas seguido para poder redactar mejor mis correos.

Dejo el link con la conversaci贸n por si alguien mas gusta revisarla.

Chat gpt

  • Zero-shot:
    • Capacidad del modelo para realizar una tarea sin entrenamiento previo
    • Se basa en una breve descripci贸n de la tarea
    • No requiere ejemplos o contextos espec铆ficos
    • Ejemplo: dise帽ar preguntas de deletreo para un ni帽o de 7 a帽os.
  • One-shot:
    • Capacidad del modelo para realizar una tarea despu茅s de un solo ejemplo dado
    • Requiere un ejemplo que sirva como gu铆a
    • Ejemplo: dise帽ar preguntas de deletreo para un ni帽o de 7 a帽os siguiendo un ejemplo espec铆fico
    • Ejemplo de instrucci贸n: 鈥溌緾贸mo se escribe la palabra del animal que ladra?鈥
  • Few-shot:
    • Capacidad del modelo para realizar una tarea despu茅s del entrenamiento con unos pocos ejemplos
    • Requiere ejemplos espec铆ficos para aprender y ejecutar la tarea
    • Ejemplo: dise帽ar preguntas de deletreo para un ni帽o de 7 a帽os bas谩ndose en ejemplos proporcionados
    • Ejemplos de instrucci贸n: 鈥溌緾贸mo se escribe la palabra del animal que ladra?鈥 y 鈥溌緾贸mo se escribe la fruta dulce y roja que crece en los 谩rboles?鈥
  • ChatGPT est谩 dise帽ado para generar resultados adecuados sin necesidad de One-shot o Few-shot prompting.
    • ChatGPT se basa en su propia base de conocimientos para generar respuestas.
    • One-shot y Few-shot prompting son t茅cnicas que pueden ser 煤tiles para brindar especificidad a los prompts.
    • Estas t茅cnicas pueden ayudar a guiar a煤n m谩s las respuestas del modelo.

Clase 10 - Zero-shot y One-shot Prompting


Resumen de la clase


驴En qu茅 consiste la t茅cnica Zero-shot?

  • Es la capacidad que tiene un modelo para realizar una tarea a partir de una breve descripci贸n, usando 煤nicamente su propia base de datos y sin un entrenamiento previo.

驴En qu茅 consiste la t茅cnica One-shot?

  • Es la capacidad que tiene un modelo de realizar una tarea a partir de 煤nicamente un ejemplo previamente dado en un prompt anterior.

驴En qu茅 consiste la t茅cnica Few-shot?

  • Es la capacidad que tiene un modelo de realizar una tarea despu茅s de haberla entrenado con varios ejemplos previamente dados.

驴Las t茅cnicas Zero-shot, One-shot y Few-shot funcionan en todos los modelos de inteligencia artificial?

  • S铆.

驴Chat GPT es capaz de darnos resultados eficientes 煤nicamente usando la t茅cnica de Zero-shot?

  • S铆.

Las preguntas sobre deletrear son correctas, tu correccion, ejemplo, es una adivinanza, lo que pasa es que los profesores te piden deletrar una palabra te lo piden de forma oral. Igual se entiende el punto al que haces referencia.

A partir de un comentario anterior de otro alumno, se me ocurri贸 pedirle a Chatgpt que me ayudara a estudiar para ver c贸mo voy con mi aprendizaje sobre IA. Este es el prompt y la respuesta

Estoy aprendiendo sobre IA con un curso en Platzi sobre Prompt Engineering. Dise帽a un examen de 10 preguntas con opci贸n m煤ltiple de las cu谩les yo te dar茅 la respuesta, para evaluar qu茅 tanto estoy aprendiendo y saber cu谩les son mis 谩reas de mejora.

隆Claro! A continuaci贸n, te proporcionar茅 un examen de 10 preguntas con opciones de respuesta m煤ltiple. Por favor, selecciona la opci贸n correcta para cada una de las preguntas. 隆Buena suerte!

  1. 驴Qu茅 es la inteligencia artificial?
    a) Un campo de estudio centrado en desarrollar m谩quinas que imiten la inteligencia humana.
    b) Un enfoque para el dise帽o de interfaces de usuario en aplicaciones m贸viles.
    c) Una disciplina que se ocupa del estudio de los insectos y su comportamiento.

  2. 驴Cu谩l de las siguientes t茅cnicas se utiliza com煤nmente en el aprendizaje supervisado?
    a) Clustering.
    b) Redes neuronales recurrentes.
    c) Algoritmos de clasificaci贸n.

  3. 驴Cu谩l de las siguientes opciones describe mejor el concepto de 鈥渁prendizaje profundo鈥?
    a) Un enfoque de aprendizaje autom谩tico que se basa en la toma de decisiones humanas.
    b) Un conjunto de t茅cnicas de aprendizaje autom谩tico que utilizan algoritmos gen茅ticos.
    c) Una rama del aprendizaje autom谩tico que se enfoca en modelos de redes neuronales con m煤ltiples capas.

  4. 驴Cu谩l de los siguientes algoritmos de IA se utiliza com煤nmente para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre?
    a) Algoritmos gen茅ticos.
    b) L贸gica difusa.
    c) Aprendizaje por refuerzo.

  5. 驴Cu谩l de las siguientes opciones describe mejor el concepto de 鈥渁prendizaje no supervisado鈥?
    a) Un enfoque de aprendizaje autom谩tico en el que los datos de entrenamiento est谩n etiquetados con la respuesta correcta.
    b) Un tipo de aprendizaje autom谩tico en el que no se proporcionan etiquetas o respuestas correctas en los datos de entrenamiento.
    c) Un m茅todo de aprendizaje autom谩tico que se basa en el uso de reglas l贸gicas.

  6. 驴Cu谩l de las siguientes t茅cnicas se utiliza com煤nmente para el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en ingl茅s)?
    a) An谩lisis de componentes principales (PCA).
    b) Algoritmos de clasificaci贸n.
    c) Modelos de lenguaje basados en redes neuronales.

  7. 驴Qu茅 es un modelo de IA preentrenado?
    a) Un modelo de IA dise帽ado para tareas espec铆ficas que ha sido entrenado por un usuario antes de su implementaci贸n.
    b) Un modelo de IA que ha sido entrenado con una gran cantidad de datos y que se puede utilizar como punto de partida para tareas similares.
    c) Un modelo de IA que se entrena autom谩ticamente sin intervenci贸n humana.

  8. 驴Cu谩l de las siguientes opciones describe mejor el concepto de 鈥渧isi贸n por computadora鈥?
    a) Un campo de estudio que se ocupa de la interpretaci贸n de datos visuales por parte de las m谩quinas.
    b) Un enfoque de aprendizaje autom谩tico que se basa en la interpretaci贸n de texto.
    c) Una t茅cnica de IA que permite a las m谩quinas reconocer y comprender emociones humanas.

  9. 驴Cu谩l de los siguientes problemas es un ejemplo de un problema de 鈥渃lasificaci贸n鈥 en aprendizaje autom谩tico?
    a) Predecir el precio de una casa en funci贸n

de sus caracter铆sticas.
b) Agrupar un conjunto de clientes en segmentos con caracter铆sticas similares.
c) Detectar si un correo electr贸nico es spam o no.

  1. 驴Cu谩l de las siguientes t茅cnicas de IA se utiliza com煤nmente para recomendar productos en plataformas de comercio electr贸nico?
    a) Redes neuronales recurrentes.
    b) Clustering.
    c) Filtrado colaborativo.

Por favor, responde con el n煤mero correspondiente a la opci贸n elegida para cada pregunta.

Darle ejemplos a la IA para que pueda darnos respuestas m谩s especificas a lo q buscamos :0

Para el ejercicio de Few-shots le pas茅 5 poemas de Octavio Paz y us茅 el siguiente prompt:

鈥淓scribe un poema sobre el universo, haciendo hincapi茅 en lo vasto, desconocido y m铆stico que es para la humanidad, que sea de 4 p谩rrafos y haga una alegor铆a a la soledad.鈥

En el vasto universo, misterios se esconden,
un lienzo infinito de estrellas y galaxias,
donde la humanidad, en su soledad, se funden,
persiguiendo en lo desconocido sus anhelos y fantas铆as.

En la inmensidad c贸smica, el tiempo se pierde,
un reloj sideral que marca sus propias horas,
y el hombre, en su peque帽ez, se siente libre e inerme,
contemplando la grandeza que lo envuelve y devora.

El universo, cuna de la eterna incertidumbre,
un abismo de enigmas que despiertan la curiosidad,
y en la soledad estelar, la humanidad se sumerge,
buscando respuestas en la oscuridad.

En la vastedad c贸smica, la soledad se entrelaza,
un eco silente en el vac铆o sideral,
y el ser humano, peque帽o ante tal grandeza,
se enfrenta a su propia existencia, en un mundo celestial.

S铆 me gust贸, aunque es verdad que tiende a ser muy repetitivo el modelo.

Muy interesante el Zero-SHot, One-shot y el Few-shot, muy bien explicado y detallado.

Buena clase

Zero-shot y One-shot Prompting

  • Zero-shot: conocimiento sin entrenamiento extra o template.

  • One-shot: un 煤nico ejemplo y template para mejorar la respuesta

  • Few-shot: algunos ejemplos.

  • ChatGPT fue dise帽ado para poder funcionar con zero-shot, y 9/10 veces lo logra.

Write 10 questions for a SpellingBee contest. The participants are 10 years old kids. Follow the subsequent examples:
How do you spell the animal that barks?
How do you spell the animal that meows?

Recomendaci贸n de uso

Si hacemos una consulta usando Zero-shot y no nos da el output que esperamos, podemos proceder a probar dando alg煤n ejemplo con One-shot o Few-shot.
.
Fuente: https://www.promptingguide.ai/techniques/zeroshot

馃摑 Mi resumen de la clase

Zero, One & Few - shot, son t茅cnicas usadas para mejorar el prompting para la inteligencia artificial.

  • Zero-shot: Conocimiento sin entrenamiento extra o template. El modelo es capaz por si solo de resolver una tarea.
  • One-shot: Se otorga un ejemplo 贸 contexto claro para que desarrolle mejor su tarea.
  • Few-shot: Se le pasan algunos ejemplos, este mejora el resultado, pues pr谩cticamente estamos 鈥渆ntrenando鈥 a la IA para nuestras necesidades en la tarea que queremos que desarrolle.

Utilizar One o Few shot es pasarle una estructura de lo que deseamos obtener.

馃挕 ChatGPT esta dise帽ado para generar buenas respuestas a partir de Zero-shot.

Aun que utilizar prompts de One o Few shot no son necesarios, si nos ayuda a potenciar los resultados que podemos obtener de una IA como lo es ChatGPT.

Una revelaci贸n ante mis ojos. Gran lecci贸n!!

Interesante!

Mis apuntes de esta clase:

Estas t茅cnica son utilizadas en todos los modelos de IA.

Zero-shot: Conocimiento sin entrenamiento extra o template.

One-Shot: Se utilizar un ejemplo para que pueda ejecutar la instrucci贸n que va acorde al ejemplo.

Few-Shot: Con pocos ejemplos o demostraciones para que pueda ejecutar la instrucci贸n luego de ser entrenada con los ejemplos.

Me pareci贸 muy curioso
Este es el promt que le di:
Tu objetivo es redactar correos electr贸nicos en ambiente profesional con base al estilo y tono de los siguientes ejemplos:
Ejemplo 1: "Saludar con 鈥淏uen d铆a equipo鈥 y despedirse con 鈥淨uedo atento a cualquier duda鈥"
Ejemplo 2: "En la tabla de abajo encontraran los indicadores de los equipos afectados"
Ejemplo 3: 鈥淎djunto el archivo con las bases de datos de donde salen los informes鈥

Tienes claro tu objetivo?
Respuesta de GPT
S铆, tengo claro mi objetivo de redactar correos electr贸nicos en un ambiente profesional utilizando el estilo y tono de los ejemplos que proporcionaste. A continuaci贸n, te presento los correos electr贸nicos basados en cada uno de los ejemplos:

Ejemplo 1:
Asunto: Actualizaci贸n del proyecto

Buen d铆a equipo,

Espero que est茅n teniendo una excelente jornada. Les escribo para informarles sobre el avance del proyecto. Hasta el momento, hemos completado la fase inicial de investigaci贸n y recopilaci贸n de datos. Ahora nos adentraremos en la etapa de an谩lisis y presentaci贸n de resultados.

Quedo a disposici贸n de todos para cualquier consulta o duda que puedan tener. Su participaci贸n y compromiso son fundamentales para alcanzar nuestros objetivos.

隆Sigamos trabajando en equipo!

Quedo atento a cualquier duda.

Saludos cordiales,
[Nombre]

Ejemplo 2:
Asunto: Informe de los equipos afectados

Estimado equipo,

Adjunto encontrar谩n una tabla detallada que muestra los indicadores de los equipos afectados durante el 煤ltimo trimestre. Estos datos son fundamentales para nuestra evaluaci贸n y toma de decisiones estrat茅gicas.

Les pido revisar detenidamente los indicadores presentados y compartir cualquier observaci贸n o comentario relevante. Agradecer铆a su pronta respuesta para poder avanzar con el an谩lisis de los resultados.

Quedo a su disposici贸n para cualquier consulta adicional.

Saludos cordiales,
[Nombre]

Ejemplo 3:
Asunto: Bases de datos para informes

Estimado equipo,

Espero que est茅n bien. Adjunto a este correo el archivo con las bases de datos necesarias para generar los informes mensuales. Estas bases de datos contienen la informaci贸n actualizada y son la fuente principal de nuestros informes de rendimiento.

Por favor, revisen detenidamente los datos y aseg煤rense de utilizar la versi贸n m谩s reciente para garantizar la precisi贸n de los informes. Si tienen alguna pregunta o necesitan asistencia adicional, no duden en contactarme.

Gracias por su colaboraci贸n.

Saludos cordiales,
[Nombre]

Recuerda que estos son solo ejemplos y puedes adaptarlos seg煤n el contexto y los detalles espec铆ficos de cada situaci贸n.

Yo lo hice a partir de las respuestas que me dieron algunas personas sobre la raz贸n por la que desean aprender a decorar con globos, y lo que hace es sorprendente, porque puede analizar los inputs que le d茅 y a cambio darme los resultados ya resumidos:

Ejm del prompt: Estos son los comentarios de algunas personas que manifestaron que quieren aprender a decorar con globos:
-Quiero aprender m谩s t茅cnicas, implementos adecuados y precios sobre las decoraciones
-estoy iniciando en este mundo de la decoraci贸n, y me gustar铆a aprender.
-se algo de decoraci贸n pero me gustar铆a capacitarme m谩s

  • me gusta la decoraci贸n y se que se puede tener una peque帽a empresa que gener茅 beneficios a toda la familia
    -primeramente porqu茅 Dios mediante pronto tendr茅 una hija y soy p茅sima decorando as铆 que mi motivaci贸n principal es poder hacerle arreglos hermosos y segundo porque ser铆a bueno monetizar el aprendizaje y hacer decoraciones para tener una entrada extra.
    As铆 que agradezco mucho esta oportunidad.
    -El a帽o que viene mi nena cumple 15 a帽os y las deco es algo que siempre me gusto y creo q esta es la oportunidad para aprender un poco
    -Por que deseas aprender decoraci贸n con globos: me gusta la decoraci贸n y la manualidad, s茅 que podr茅 aumentar mis ingresos.
    -me gusta mucho el tema decoraciones y hago decoraciones sencillas y quiero aprender mas y emprender con mi emprendimiento.
    -me encanta todo lo art铆stico y deseo aprender las t茅cnicas de decoraci贸n. Muchas gracias
    -POR que deseo aprender decoraci贸n con los globo : a mi me encanta la manualidades y me gustar铆a para un futuro poder aprender a decorar y sumar ingresos
    -me gustar铆a aprender decoraci贸n con globos para decorar las fiestas de mis hijos y m谩s adelante emprender un emprendimiento
  • porque me gusta y hasta el momento hice un curso de globos b谩sico y con eso soy quien hago los arreglos de las fiestas de mi familia y quisiera conocer m谩s para poder tener otra entrada, con la ayuda de ustedes se que lo lograr茅. Gracias
    -me encantar铆a aprender a perfeccionar algo que me apague a y as铆 poder venderlo y emprender laboralmente
    -Me encantar铆a aprender para implementarlo en la decoraci贸n para mis hijos y en algun momento tambien poder hacer mi emprendimiento
    -me encanta la decoraci贸n. Lo veo como un proyecto para emprender
    -.megusta decorar y quiero sorprender a mi familia emprendiendo un negocio de decoraci贸n de fiesta
    -Me encanta la decoracion en globo y en general ya que es mi pasi贸n y deseo poner un negocio
    -Quiero aprender porque quiero demostrarme a mi misma q si puedo y adem谩s es un proyecto q sirve para emprender.
    -me gustar铆a poder emprender un negocio por mi misma eso me motiva

Considerando lo anterior, escribe cual es la raz贸n general (o com煤n) por la que las personas quieren aprender a decorar con globos, adem谩s de otros insights importantes que encuentres.

Respuesta de ChatGPT: La raz贸n general por la que las personas quieren aprender a decorar con globos es para emprender un negocio o sumar ingresos a trav茅s de la decoraci贸n de fiestas y eventos.

Tambi茅n se destaca el deseo de perfeccionar habilidades art铆sticas y manuales, as铆 como la motivaci贸n para sorprender a la familia con arreglos hermosos. Muchas personas tambi茅n expresan su inter茅s en implementar la decoraci贸n con globos en la celebraci贸n de cumplea帽os de sus hijos.

Adem谩s, se puede observar que algunos participantes ya tienen conocimientos b谩sicos sobre la decoraci贸n con globos y buscan mejorar sus habilidades para poder ofrecer un servicio de mayor calidad.

En general, se puede decir que la motivaci贸n principal es aprender para emprender y tener una entrada extra en el hogar, mientras que tambi茅n se destaca el inter茅s en el arte y la manualidad.

Interesante T茅cnica, de much铆simo utilidad para entrenar a los modelos con tu propio estilo

Aqu铆 tienes un resumen en tres letras para cada uno de los t茅rminos mencionados, y una explicaci贸n m谩s sencilla de cuatro palabras para que un ni帽o de 12 a帽os lo entienda:

Zero Shot: ZS (Sin entrenamiento)
Explicaci贸n: "Sin practicar mucho"
One Show: OS (Un espect谩culo)
Explicaci贸n: "Una sola presentaci贸n"
Few Show: FS (Pocos espect谩culos)
Explicaci贸n: 鈥淪olo algunos shows鈥

Ya s茅 que es un ejemplo pero dio risa el ejemplo del test para infantes porque si el test es de escritura de palabras tan sencillas como 鈥減erro鈥 o 鈥減ez鈥 quiere decir que apenas esta aprendiendo a leer por lo que su vocabulario es limitado y pues seguramente no va a entender la pregunta 鈥溌緾贸mo se escribe la palabra del animal que ladra?鈥 o sea sea que igual y no sabe lo que significa ladrar o 鈥淐omo se escribe la palabra que describe el animal que tiene branqueas鈥 lol ya mero el kindergardiano entender谩 branqueas

En el caso de crear evaluaciones, es muy 煤til usar few-shot porque le explicas qu茅 se considera un buen 铆tem y cu谩l no.

0

tu objetivo es escribir o redactar correos electr贸nicos con base al estilo y tono de los siguientes ejemplos que te dar茅 a continuaci贸n: ejemplo 1: 鈥溌uenas tardes! se帽ores de la administraci贸n, mi nombre es katherin del apto 702, me dirijo a ustedes mediante el siguiente correo para hacerles saber sobre el pago de la administracion del apto del mes de abril, sin nada mas que decir adjunto soporte de pago鈥 Ejemplo 2: "hola buenos d铆as! estimado director de recursos humanos mi nombre es Carmen Lozano, el siguiente correo es para realizar el pre-aviso correspondientes a mi renuncia realizada el d铆a de ayer, sin nada mas que agregar me despido, (fecha, hora, correo)
ChatGPT
Ejemplo 1:

Asunto: Pago de administraci贸n del apartamento 702 - abril

隆Buenas tardes!

Estimados miembros de la administraci贸n,

Mi nombre es Katherin, residente del apartamento 702. Me pongo en contacto con ustedes a trav茅s de este correo electr贸nico para informarles sobre el pago correspondiente a la administraci贸n del mes de abril.

Adjunto al presente correo, encontrar谩n el comprobante de pago para su revisi贸n y registro. Por favor, no duden en ponerse en contacto conmigo si necesitan informaci贸n adicional o si hay alg煤n inconveniente con el pago.

Agradezco su atenci贸n y quedo atenta a cualquier novedad.

Cordialmente,

Katherin
Apartamento 702

Ejemplo 2:

Asunto: Pre-aviso de renuncia - Carmen Lozano

Hola, buenos d铆as,

Estimado Director de Recursos Humanos,

Mi nombre es Carmen Lozano y, a trav茅s del presente correo, quisiera formalizar el pre-aviso correspondiente a mi renuncia, la cual fue presentada el d铆a de ayer.

Por favor, tengan en cuenta esta comunicaci贸n como parte del proceso de renuncia y h谩ganme saber si hay alg煤n otro procedimiento o documentaci贸n que deba cumplir durante este per铆odo.

Agradezco el tiempo y las oportunidades brindadas durante mi estancia en la empresa. Sin nada m谩s que agregar, me despido.

Atentamente,

Carmen Lozano
Fecha: [Incluir fecha]
Hora: [Incluir hora]
Correo: [Incluir correo electr贸nico]

crea una lista de 5 juegos did谩cticos para un ni帽o de 3 a帽os
ChatGPT
Rompecabezas de animales: Un juego de rompecabezas con piezas grandes y coloridas que representan diferentes animales. Este juego ayudar谩 a los ni帽os a desarrollar sus habilidades motoras finas, la coordinaci贸n mano-ojo y la capacidad de reconocer animales y sus caracter铆sticas.

Bloques de construcci贸n: Un conjunto de bloques de diferentes formas, tama帽os y colores que pueden ser apilados y organizados para crear estructuras. Este juego fomenta la creatividad, el pensamiento espacial y las habilidades motoras finas.

Memoria de im谩genes: Un juego de cartas con im谩genes de objetos, animales y personas familiares. Los ni帽os deben voltear las cartas y encontrar los pares que coincidan. Este juego ayuda a mejorar la memoria, la concentraci贸n y el reconocimiento visual.

Juego de clasificaci贸n de colores y formas: Un juego que incluye objetos de diferentes formas y colores, junto con recipientes o bandejas correspondientes para clasificarlos. Los ni帽os deben clasificar los objetos seg煤n su forma y color, lo que les ayuda a desarrollar habilidades de reconocimiento, categorizaci贸n y razonamiento l贸gico.

Juego de pesca magn茅tica: Un juego que consiste en un estanque de cart贸n o tela con peces de colores que contienen un peque帽o im谩n. Los ni帽os utilizan una ca帽a de pescar con un im谩n en la punta para 鈥減escar鈥 los peces. Este juego mejora la coordinaci贸n mano-ojo, la concentraci贸n y las habilidades motoras finas, al tiempo que ense帽a a los ni帽os sobre la paciencia y la perseverancia.

crea una lista de 5 juegos did谩cticos para un ni帽o de 3 a帽os, con especificaciones de como puedo realizarlos y que materiales, ejemplo: 鈥渇ormas y colores: en una caja de carton corta diferentes figuras por los 4 lados y la parte de arriba, con distintos colores cada figura y cada lado鈥

Aqu铆 tienes algunas ideas y pasos para crear juegos did谩cticos caseros para un ni帽o de 3 a帽os:

Juego de clasificaci贸n de colores y formas:
Materiales: Cartulina o platos de papel, objetos peque帽os de diferentes colores y formas (botones, bloques, cuentas, etc.)
Pasos:
a. Recorta c铆rculos de cartulina o utiliza platos de papel y pinta cada uno con un color diferente.
b. Coloca los objetos de diferentes colores y formas en una caja o bandeja.
c. Pide al ni帽o que clasifique los objetos coloc谩ndolos en el c铆rculo o plato del color correspondiente.

Juego de memoria casero:
Materiales: Cartulina, tijeras, pegamento, revistas o im谩genes impresas.
Pasos:
a. Recorta cuadrados de cartulina del mismo tama帽o.
b. Elige im谩genes de revistas o im谩genes impresas que sean de inter茅s para el ni帽o (animales, objetos, etc.).
c. Pega dos copias de cada imagen en dos cuadrados de cartulina diferentes.
d. Coloca las cartas boca abajo y pide al ni帽o que encuentre las parejas que coincidan.

Juego de enhebrar cuentas caseras:
Materiales: Cord贸n, macarrones grandes de pasta, pintura y pinceles.
Pasos:
a. Pinta los macarrones de diferentes colores y d茅jalos secar.
b. Ensarta el cord贸n en un extremo para facilitar el enhebrado.
c. Pide al ni帽o que enhebre los macarrones en el cord贸n seg煤n el color o la secuencia que elijas.

Juego de pesca magn茅tica casero:
Materiales: Cartulina, tijeras, clips de papel, palo de madera o de pl谩stico, cuerda, im谩n.
Pasos:
a. Recorta formas de peces de la cartulina.
b. Coloca un clip de papel en cada pez.
c. Ata un extremo de la cuerda al palo y el otro extremo al im谩n.
d. Coloca los peces en el suelo y pide al ni帽o que 鈥減esque鈥 usando la ca帽a de pescar magn茅tica.

Juego de reconocimiento de n煤meros casero:
Materiales: Cartulina, tijeras, rotulador, objetos peque帽os (pompones, cuentas, botones, etc.).
Pasos:
a. Recorta tarjetas de cartulina del mismo tama帽o.
b. Escribe un n煤mero en cada tarjeta (del 1 al 10, por ejemplo).
c. Coloca los objetos peque帽os en una caja o bandeja.
d. Pide al ni帽o que coloque la cantidad correcta de objetos en cada tarjeta seg煤n el n煤mero que aparezca en ella.

Estos juegos did谩cticos caseros son econ贸micos y f谩ciles de hacer, y ayudar谩n a los ni帽os de 3 a帽os a desarrollar habilidades importantes mientras se divierten.

zero-shot:Act煤a como un experto en localizador de mapas, ayuda a una persona dandole indicaciones de como llegar a la universidad de caldas mas rapido manizales

ChatGPT
隆Claro que s铆! Para llegar a la Universidad de Caldas en Manizales m谩s r谩pido, hay algunas opciones que puedes considerar:

Si vienes en autom贸vil desde la Autopista del Caf茅, te recomiendo tomar la salida hacia la calle 23, girar a la derecha en la calle 23 y continuar por la Avenida Santander. Desde all铆, gira a la izquierda en la calle 65 y contin煤a por ella hasta llegar a la universidad. Esta ruta te permite evitar algunas calles congestionadas y es una de las m谩s r谩pidas para llegar a la universidad.

Si vienes en transporte p煤blico, puedes tomar un autob煤s que pase por la Avenida Santander y bajar en la intersecci贸n de la calle 65. Desde all铆, camina unos minutos hasta llegar a la universidad. Esta es una ruta r谩pida y directa para llegar a la universidad.

Si vienes en taxi, aseg煤rate de indicar al taxista que quieres llegar a la Universidad de Caldas en la Calle 65. Los taxistas conocen bien la ubicaci贸n de la universidad y te llevar谩n directamente all铆. Si quieres ahorrar tiempo, puedes utilizar aplicaciones de taxis para solicitar un servicio y as铆 evitar la espera en la calle.

Espero que estas recomendaciones te sean 煤tiles para llegar a la Universidad de Caldas en Manizales de manera m谩s r谩pida. Si tienes alguna otra pregunta o necesitas m谩s ayuda, no dudes en preguntar. 隆Estoy aqu铆 para ayudarte!

one-shot:Act煤a como un experto en localizador de mapas, ayuda a una persona dandole indicaciones de como llegar a la universidad de caldas mas rapido manizales ejemplo:鈥渓legas mas rapido en:鈥

ChatGPT
隆Claro! Para llegar a la Universidad de Caldas en Manizales m谩s r谩pido, te recomiendo lo siguiente:

Si vienes en autom贸vil desde la Autopista del Caf茅, te recomiendo tomar la salida hacia la calle 23, girar a la derecha en la calle 23 y continuar por la Avenida Santander. Desde all铆, gira a la izquierda en la Calle 65 y contin煤a por ella hasta llegar a la universidad.

Si vienes en autob煤s, la ruta m谩s r谩pida es tomar un autob煤s que pase por la Avenida Santander, bajarte en la intersecci贸n de la calle 65 y caminar hasta la Universidad.

Si vienes en taxi, simplemente indica al taxista que te lleve a la Universidad de Caldas en la Calle 65. El taxista debe conocer la ubicaci贸n de la universidad y te llevar谩 directamente all铆.

Espero que estas recomendaciones te sean 煤tiles para llegar a la Universidad de Caldas en Manizales de manera m谩s r谩pida. Si necesitas m谩s ayuda, no dudes en preguntar.

Resumen:

Zero-shot: El modelo realiza una tarea solo con una descripci贸n, sin ejemplos ni entrenamiento.
One-shot: El modelo realiza una tarea con una descripci贸n y un ejemplo.
Few-shot: El modelo realiza una tarea con una descripci贸n y varios ejemplos.

He realizado este prompt con one-shot, me hacia ilusion saber que ni帽o elegido de Digimon soy 馃槀

Quiero crear un peque帽o juego de preguntas y respuestas. El objetivo ser谩 que yo sepa cual ni帽o elegido de Digimon soy. Ser谩n 5 preguntas y al final me daras el resultado, pero har谩s cada pregunta una a una esperando mi respuesta para pasar a la siguiente.
Ejemplo:

  • Pregunta A
  • Mi respuesta a la pregunta A
  • Pregunta B
  • Mi respuesta a la pregunta B
    etc鈥
    Resultado:

Entendiste tu proposito?

Shot prompting

0-shot prompting es la forma mas b谩sica de prompting. Este simplemente muestra al modelo un mensaje sin ejemplos y le pide que genere una respuesta. Un ejemplo adicional de un 0-shot prompt es:

Suma 2+2:

Este es 0-shot ya que no le hemos mostrado al modelo ning煤n ejemplo completo.

Shot prompting

Shot prompting es cuando le muestras al modelo un solo ejemplo. Por ejemplo, el an谩logo 1-shot del prompt 0-shot Suma 2+2: es:

Suma 3+3: 6
Suma 2+2:

Hemos mostrado al modelo un solo ejemplo completo (Suma 3+3: 6), as铆 que este es un 1-shot prompt.

Few-shot prompting

Few-shot prompting es cuando le muestras al modelo 2 o m谩s ejemplos. El an谩logo few-shot de los dos prompts de arriba es:


Suma 3+3: 6
Suma 5+5: 10
Suma 2+2:

Este es el caso ya que hemos mostrado al modelo al menos 2 ejemplos completos (Suma 3+3: 6 y Suma 5+5: 10). Por lo general, cuantos m谩s ejemplos se muestren al modelo, mejor ser谩 el resultado, por lo que en la mayor铆a de los casos es preferible usar few-shot prompting a 0-shot y 1-shot prompting en la mayor铆a de los casos.