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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 más afinada y adaptada a nuestras necesidades. Imagínate poder trazar un puente entre la tecnología y tu propia creatividad, para proyectos laborales, educativos o incluso para hacer más sencilla y disfrutable tu vida cotidiana. Hoy vamos a zambullirnos en el proceso de mejora de nuestro Project-Oriented Model (PROM) específicamente en las técnicas de Zero-Shot y One-Shot Prompting.

¿Qué es el Zero-Shot Prompting?

El Zero-Shot Prompting es una técnica que se aplica sin dar al modelo de inteligencia artificial ejemplos previos o contexto específico. 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 intentará dar una respuesta basándose únicamente en la información con la que fue entrenado originalmente.

¿Cómo funciona el Zero-Shot en la práctica?

Un ejemplo podría ser solicitar al modelo que cree preguntas de deletreo para un niño de siete años 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 técnica más eficaz para tareas complejas o especializadas.

¿Y qué 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 guía al modelo para entender mejor el tipo de respuesta esperada en un contexto particular. Es casi como decirle a alguien, "responde como lo haría esta persona que admiro", dándole un patrón a seguir.

¿Cómo aplicamos el One-Shot correctamente?

Podemos usar One-Shot Prompting para enseñar al modelo a generar preguntas de deletreo mejores, dándole un ejemplo concreto y pidiéndole que lo siga para crear preguntas similares. De esta forma, el modelo no solo reconoce la estructura de la pregunta, sino que también 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 mayoría 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 específicas.
  • Un equilibrio entre estas técnicas puede ser crucial, dependiendo de la complejidad de la tarea y el nivel de especialización requerido.

¿Cómo mejorar nuestras interacciones con ChatGPT usando estos enfoques?

Practicar la creación de prompts con ambos enfoques te permitirá descubrir el potencial de ChatGPT y cómo ajustarlo a tus necesidades específicas. Puedes empezar con ejemplos sencillos y progresar hacia prompts más complejos que requieran un entendimiento más detallado de un tema.

Ejemplo práctico: Mejorando la comunicación mediante One-Shot y Few-Shot

Podemos entrenar a ChatGPT para que capture el tono y estilo de tu correspondencia electrónica presentándole varios ejemplos de cómo respondes a los emails. Al proporcionarle múltiples patrones a imitar, refinamos su habilidad para replicar una voz particular y cumplir con expectativas muy específicas.

En cada paso del camino, experimentar con estas técnicas te abrirá 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 parecían inimaginables. Así, preparándonos para la siguiente clase, seguimos construyendo un puente firme entre la tecnología y el ingenio humano.

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Apuntes:
Zero-shot, One-shot, Few-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 deletro para un niño de 7 años.”
  • 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?”

  • Few-shot: Se refiere a la capacidad de un modelo para realizar una tarea después de haber 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.

Así lo veo yo:

  • Zero-Shot: Funcionaría 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 más especifica.


He transformado a ChatGPT en una experta y profesora sobre Prompt Engineering. Estoy repasando las clases y los conceptos con ella.
Aquí su respuesta a descripción de los conceptos Zero-Shot, One-Shot y Few-Shot. Quiero creer que me está diciendo la verdad 😃

¿Cuándo usar los tipos de prompts?

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ZERO SHOT: Úsalo cuando tengas ua duda puntual o solo tengas curiosidad de algo. Similar a una consulta rápida de google.
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ONE SHOT PROMPT: Úsalo cuando el output de texto que quieras generar deba estar en un formato específico 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.
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FEW SHOT PROMPT: Úsalo en el caso de que la respuesta que quieras generar tenga un estilo de escritura muy específico; por ejemplo de algún escritor en particular, algún artista, político, tuyo, ETC. También aplica si quieres que haga un llamado a puntos clave dados, nombres o situaciones concretas.

Para dejar espacio entre cada idea ideas o párrafos 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 técnicas zero-shot, one-shot y few-shots para poder recibir un pequeño 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, seguiré creando artículos con la misma y compartiendo con la comunidad https://saibher.com/blog

Zero-shot y One-shot Prompting

Introducción

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

Desarrollo

Zero-shot prompting

El Zero-shot prompting es una técnica en la que se proporciona una tarea o pregunta a un modelo de lenguaje, sin haberlo entrenado específicamente 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 disposición. 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 técnica similar al Zero-shot prompting, pero en lugar de proporcionar una tarea o pregunta completamente nueva, se le proporciona al modelo solo un pequeño conjunto de ejemplos o datos de entrenamiento. Esto permite que el modelo genere respuestas precisas y relevantes en tareas específicas sin necesidad de un entrenamiento exhaustivo.

En otras palabras, el One-shot prompting es una técnica que permite al modelo de lenguaje comprender y abordar tareas con solo un ejemplo de entrenamiento, lo que lo hace mucho más eficiente en términos de tiempo y recursos de entrenamiento.

Conclusiones

El Zero-shot y One-shot prompting son dos técnicas de modelado de lenguaje natural que permiten a los modelos de lenguaje generar respuestas precisas y relevantes en tareas específicas sin necesidad de un entrenamiento exhaustivo. Estas técnicas son particularmente útiles en situaciones donde se requiere una respuesta rápida y eficiente y en tareas que no han sido previamente abordadas o entrenadas.

Hola chicos este es mi aporte



luis villalba

Hola, tu objetivo es escribir o redactar correos electrónicos con base al estilo y tono de los ejemplos que te daré a continuación:

ejemplo 1: "Buen día, para solicitar que por favor me colaboren con la revisión, facturación y envió del despacho del día de hoy, cualquier novedad por favor informar al departamento de calidad, gracias."

ejemplo 2:"Buen día, para solicitar que por favor me envíen, si ya tienen listo, el cuadro de colores para el servicio de pintura que llega el día de hoy, gracias."

ejemplo 3: "Buen día, adjunto el cuadro de fabricación con las referencias que están solicitando de carácter urgente, por favor iniciar fabricación 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 colaboración en la revisión, facturación y envío del despacho del día de hoy. Si hay alguna novedad, por favor infórmenla al departamento de calidad. Les agradezco mucho su atención 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 envíen el cuadro de colores para el servicio de pintura que llegará el día de hoy. Agradezco su atención 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 envío el cuadro de fabricación con las referencias que están solicitando de carácter urgente. Les solicito por favor que inicien la fabricación y proyecten las fechas de entrega correspondientes. Les agradezco de antemano su pronta atención.

Quedo a la espera de sus comentarios.

Atentamente,
[Tu nombre]

Hola compañeros, esta es el modelo de correo que me generó chatGPT

Se nota bastante la diferencia de las respuesta de estas IA con una educación en prompts.

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.

![](

Si te preguntas por qué aparecen los números 1/4 en el texto, es porque estás editando sobre el prompt original. Para hacer esto, debes ir al prompt original, seleccionar la opción con forma de lápiz y dar clic. Luego, elige el prompt que deseas editar y realiza los cambios necesarios.

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

Escribe 5 ejemplos de correos electrónicos de marketing para un canal de youtube, en el cual  de deben de tener los siguientes 5 objetivos:
1. Bienvenida
2. Reteneción
3. Agradecimiento por llegar ser más de 10,000 suscriptores
4. Ofrecimiento de un curso
5. Despedida por desafiliación

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

Y me dió el siguiente resultado:

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

¡Hola [nombre del suscriptor]!

En nombre de todo el equipo de [nombre del canal], quiero darte la más 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]. También puedes seguirnos en nuestras redes sociales para estar al tanto de todas las novedades.

¡Gracias por unirte a nosotros!

Atentamente,
[Nombre del remitente]

**Correo 2: Retención**
Asunto: ¡No te pierdas nuestros últimos videos!

¡Hola [nombre del suscriptor]!

Solo queríamos recordarte que hemos publicado nuevos videos en nuestro canal de YouTube. No te los pierdas, porque estamos seguros de que te encantarán.

En estos videos encontrarás [contenido de los últimos videos], y queremos que nos des tu opinión. ¿Te han gustado? ¿Qué es lo que más te ha llamado la atención?

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

¡Gracias por seguirnos!

Atentamente,
[Nombre del remitente]

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

¡Hola [nombre del suscriptor]!

¡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 próximo curso de [tema del curso], que pronto lanzaremos. Será una oportunidad única para seguir aprendiendo sobre [tema principal del canal], y estamos seguros de que te encantará.

¡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: ¡No te pierdas nuestro nuevo curso de [tema del curso]!

¡Hola [nombre del suscriptor]!

Queremos ofrecerte nuestro nuevo curso de [tema del curso], diseñado especialmente para ti. En este curso, encontrarás [contenido del curso], y podrás 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 código [código de descuento] al momento de realizar la compra.

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

Atentamente,
[Nombre del remitente]

**Correo 5: Despedida por desafiliación**
Asunto: ¡Lamentamos que te vayas!

¡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 útiles e interesantes.

Nos encantaría saber si hay algo que podamos hacer para mejorar nuestra calidad y volver a contar contigo como suscriptor en el futuro. Si tienes algún comentario o sugerencia, no dudes en hacérnoslo saber.

De cualquier manera, queremos agradecerte por haber formado parte de nuestra comunidad de [nombre del canal], y esperamos que tengas mucho éxito 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: “Continua”. Así ChatGPT seguirá escribiendo.

Con lo cual me dió unos ejemplos, que edité, para poder hacer el ejercicio del profesor 😊.

Sorprendido. Prompt:

Tu objetivo es contestar los mensajes de Whatsapp, a los vendedores de servicios, como los contesto yo. Te daré 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 ¿Cuáles son los requisitos para avanzar?"
Ejemplo 4: "No se hable más ¿Como puedo abonarlo?"

Respuestas:

¡Hola! Soy ChatGPT, un asistente virtual y estaré encantado de ayudarte a responder a los vendedores de servicios en WhatsApp. Aquí tienes algunas respuestas que podrías utilizar:

"Gracias por la oferta, pero actualmente no estoy buscando ese tipo de servicio. Si en algún momento cambio de opinión, me pondré en contacto contigo. ¡Saludos!"
"Gracias por contactarme. Preferiría recibir más información por correo electrónico. ¿Podría enviarme un correo electrónico con más detalles sobre el servicio que ofrece y su costo? Gracias de antemano."
"Estoy interesado en conocer más sobre los requisitos para avanzar en el servicio. ¿Podría proporcionarme más detalles al respecto? Gracias."
"Gracias por la oferta. Antes de proceder con el pago, necesito conocer más detalles sobre el servicio que ofrece. ¿Podría proporcionarme más información sobre el servicio y el proceso de pago? Gracias."

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 ¿Podrías definirme estas dos técnicas como si fueras un especialista en Inteligencia Artificial y detallarme ejemplos en el que se pueda ver cada una de estas técnicas en acción? Me gustaría que la respuesta venga en un formato de párrafos numéricos y que cada una de ellas tenga una metáfora de la vida diaria ¿Entendiste tu propósito?

La respuesta REALMENTE me sorprendió:

¡Claro! Entiendo perfectamente tu propósito y estaré encantado de ayudarte. A continuación, te proporcionaré una explicación clara y concisa de las técnicas de Zero-shot y One-shot Prompting, junto con ejemplos de cada una de ellas y una metáfora de la vida diaria para facilitar su comprensión.

1. Zero-shot Prompting: Esta técnica 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 explícitamente para hacerlo. Esta técnica es posible gracias a la capacidad del modelo de comprender los patrones y relaciones semánticas en los datos de entrenamiento y aplicarlos a tareas nuevas y desconocidas.

Un ejemplo de Zero-shot Prompting podría ser el siguiente: Supongamos que tienes un modelo de lenguaje entrenado en la clasificación de comentarios de películas 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 clasificación 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 semánticas presentes en los comentarios de películas para comprender el lenguaje utilizado en los comentarios de libros y clasificarlos como positivos o negativos.

Metáfora 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. Basándose en su experiencia previa, tu amigo puede darte consejos y orientación para que puedas completar la tarea con éxito.

2. One-shot Prompting: A diferencia del Zero-shot Prompting, la técnica de One-shot Prompting se centra en enseñar a un modelo a realizar una tarea específica 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 podría 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 imágenes de diferentes especies de flores para entrenamiento, puedes utilizar la técnica de One-shot Prompting y proporcionarle una sola imagen de cada especie. El modelo puede generalizar los patrones y características de cada especie a partir de la única imagen de entrenamiento y aplicarlos a la tarea de reconocimiento de flores.

Metáfora de la vida diaria: El One-shot Prompting es como aprender una nueva habilidad a partir de una sola lección. En lugar de dedicar horas y horas de práctica, se puede comprender rápidamente los patrones y técnicas a partir de una única lección y aplicarlos con éxito en situaciones similares.

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

9. Zero-shot y One-shot Prompting -

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

9/10 veces funciona con Zero-shot

DEFINICIONES:
ZERO-SHOT: son los resultados que puede dar el modelo sin recibir contextos específicos o ejemplos externos. El modelo por sí 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 pequeños ejemplos (entre 2 a 10) que recibe el modelo. Leve entrenamiento.
COMENTARIO:
ChatGPT está 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: Diseña 10 preguntas de deletreo para un niño de 7 años.
ONE-SHOT: Diseña 10 preguntas de deletreo para un niño de 7 años siguiendo el siguiente ejemplo:¿cómo 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: ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de utilizar microservicios en la arquitectura de una aplicación?
ONE-SHOT: le escribo una definición de un concepto y luego le pido que considerando esta descripción me mencione tres ventajas y desventajas.
Ejemplo 3:
FEW-SHOT: tu objetivo es redactar correos electrónicos con base al estilo y tono que te los siguientes ejemplos: Ejemplo 1: “”. Ejemplo 2: “”. Ejemplo 3: “”

“Per se” es una expresión latina que se utiliza en español para referirse a algo que es intrínseco o por sí mismo, independientemente de cualquier otra cosa. La expresión se utiliza para indicar que algo es esencial o fundamental por su propia naturaleza, y no debido a otras circunstancias o factores.

Técnicas utilizadas que utilizan los modelos de Ai con el objetivo de mejoras sus respuestas:

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

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.

Práctica de la clase. Quise intentar algo creativo, a ver qué sucede:
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Prompt:
Tu objetivo es escribir o redactar correctamente una introducción de no más de 4 párrafos de la cinemática inicial de un videojuego inspirado en el arte digital de BEEPLE (Mike Winkelmann) y la dirección creativa de Hideo Kojima para su juego “Death Stranding”. Básate en los siguientes ejemplos:

ejemplo 1:
“La niebla cobriza y con olor metálico se esparce sobre el tejado de un oscuro edificio de estilo brutalista. Los ojos del protagonista vislumbran con dificultad más allá del brillo de su pantalla electrónica lo que se encuentra fuera de la ventana”

ejemplo 2:
“Haces de luz irrumpen desde el suelo del bosque al aproximarnos a un árbol dibujado con diseño vectorial. Las nubes se hacen cada vez más pequeñas al bajar desde el cielo y tornándose de un color rojo coágulo. Te pica la garganta”

ejemplo 3:
“Fugaces repeticiones de un video de ensamblaje de una pieza mecánica se entremezclan con el parpadeo colorido de la estática en un monitor CRT al fondo de la sala de máquinas de este robo-terapéuta. El aceite empaña sus cristales oculares”

ejemplo 4:
“La masa informe orgánica de matices metalizados golpea los barrotes de esta reja luminosa. Me salen las lágrimas cada vez que recuerdo sumergirnos en ese océano de líquido oscuro y viscoso. Respiramos los recuerdos por ser el paraíso del que no podemos ser expulsados”

ejemplo 5:
“El ovoide violeta se mueve por el jardín de voxels. Las flores semi-pixeladas casi recuerdan a ‘Hogar’. Se puede escuchar como la cuadrada humedad ennegrece los rectos árboles con coloridas escalas diatónicas del marrón. El mundo es bello, pero el olor a máquina desgastada invade todo el escenario, casi no queda tiempo para el espectáculo”
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Output:
En un mundo donde la distorsión entre lo real y lo digital se entrelaza, emergen imágenes deslumbrantes que parecen suspendidas entre la etérea bruma metálica. El protagonista, sus ojos inmersos en la luminiscencia de su dispositivo electrónico, observa desde lo alto de un edificio brutalista, desafiando la niebla cobriza que envuelve el paisaje.
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Los trazos de luz atraviesan la frondosidad de un bosque que parece un holograma, creando un corredor de destellos que culmina en un árbol dibujado con precisión vectorial. El cielo se contrae en un resplandor carmesí, pintando las nubes con tonos coágulo, mientras el ambiente deja una sensación abrasadora en la garganta.
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En la sala de máquinas de un roboterapeuta, la nostalgia y la tecnología convergen. En un juego hipnótico de imágenes, los destellos de la estática de un antiguo monitor CRT se funden con los fragmentos de un video de ensamblaje de una pieza mecánica. Entre los cristales empañados 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 paraíso perdido. En las profundidades de un océano líquido y oscuro, los recuerdos fluyen, y las lágrimas se mezclan con la memoria. La belleza se yuxtapone con el olor inconfundible de máquinas gastadas, mientras el mundo parece estar suspendido entre la dicha y la disolución.
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En el jardín 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 sinfonía visual, la humedad y los colores se funden, creando una armonía de contrastes. Pero en el escenario resplandeciente, el aroma a máquina envejecida permea cada rincón, recordándonos que el tiempo es fugaz y precioso.

![](

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 qué para algunos sea obvio, pero muy buena la clase.

El ejemplo de la explicación del arquitecto de software también me resulta útil para proporcionarle contexto verídico a ChatGPT en caso de que su respuesta sea plausible, de esta manera nos aseguramos de que entregue una respuesta útil ante la instrucción que queramos darle. ¿Qué opinan ustedes?

Que buen curso este!

### Cada vez más estudiantes utilizan la IA para hacer las tareas; la IA tampoco es muy buena en las tareas. **Estudios recientes revelan una tendencia preocupante en la educación: los estudiantes están utilizando cada vez más la IA para sus tareas escolares, mientras que la IA demuestra deficiencias significativas en estas mismas tareas.** Según una encuesta del Pew Research Center, el uso de ChatGPT entre estudiantes de 13-17 años se ha duplicado, pasando del 13% en 2023 al 26% en 2025. Mientras que el 54% considera aceptable usar IA para investigar, solo el 18% aprueba su uso para escribir ensayos. Paralelamente, los investigadores han descubierto que los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) tienen dificultades con análisis históricos complejos, funcionando mejor con hechos básicos que con investigaciones de nivel doctoral. Esta combinación de mayor uso estudiantil y limitaciones tecnológicas está creando lo que algunos describen como una "tormenta en desarrollo" en el ámbito educativo. © 2025 © 2023 Talent AI Academy.
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-25f4d9be-7edf-49f4-8ed2-9c070bcbf85e.jpg)
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 técnica 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 basándose únicamente en su entrenamiento original. **Ejemplo**: Pedir a ChatGPT que cree preguntas de deletreo para un niño de siete años 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 útil para tareas generales. * One-Shot es mejor para tareas más específicas o complejas. * Usar un equilibrio entre ambos puede mejorar la calidad de las respuestas
Gracias, ya entendí mejor, practicando tan bn, aparte de tomar notas, y tomar el curso una vez más. gracias.
Si chat GPT 4 llega hasta el 2021, toda la información 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.
Continúp con el proyecto de generacion de notas Cronell con ChatGPT. En esta ocasión las notas son adecuadas al contenido de la clase. En comparación a notas anteriores parece que el modelo no cometió el error de confundir información de la instrucción con el contenido de las notas. en términos 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 encantó esta clase, pude mejorar mucho mis prompts :) Emocionada por las siguientes técnicas
*Buenas tardes, donde encuentro los recursos de esta clase*
Qué tipo de proyecto se puede hacer?
Claro, aquí tienes 10 preguntas de deletreo adecuadas para un niño de 7 años: 1. ¿Cómo se deletrea la palabra "gato"? 2. ¿Puedes deletrear la palabra "casa"? 3. ¿Qué letras componen la palabra "perro"? 4. Intenta deletrear la palabra "flor". 5. ¿Cuál es la secuencia de letras para escribir "sol"? 6. ¿Puedes deletrear la palabra "libro"? 7. ¿Cómo se escribe la palabra "nube"? 8. Intenta deletrear la palabra "pájaro". 9. ¿Qué letras forman la palabra "mesa"? 10. ¿Puedes deletrear la palabra "lápiz"? Estas preguntas están diseñadas para ser simples y apropiadas para la edad de un niño de 7 años, ayudándoles 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 \--------------------------------------------------------- ¡Por supuesto! Aquí tienes una explicación 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, basándote en tu comprensión general de cómo son los animales y sus características. Por ejemplo, si conoces características generales de los mamíferos, como tener pelo y dar a luz a crías vivas, podrías reconocer un animal que nunca has visto antes como un mamífero, 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 imágenes de cada especie de ave para aprender a reconocerlas. Con few-shot learning, aún puedes entrenar un modelo para reconocer nuevas especies de aves con solo unas pocas muestras de cada una. Esto es útil cuando tienes acceso limitado a datos de entrenamiento, pero aún así necesitas que tu modelo sea capaz de generalizar y reconocer nuevas clases con poca información. En resumen, Zero-shot, One-shot y Few-shot learning son técnicas que permiten a los modelos de inteligencia artificial aprender a reconocer nuevas clases o categorías con diferentes cantidades de información de entrenamiento, desde ninguna hasta solo unas pocas muestras. Espero que esta explicación haya sido clara y útil para comprender estos conceptos básicos de aprendizaje automático. 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 -  cuando le doy 1 ejemplo para que desarrolle mejor su tarea few-shot-  cuando le das entre 2  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** Aquí tienes una rutina de gimnasio enfocada en el grupo muscular de la espalda. Esta rutina está diseñada para trabajar todos los músculos de la espalda de manera equilibrada y efectiva. ### Rutina de Espalda: #### Calentamiento: * 5-10 minutos de cardio ligero (caminar, trotar o bicicleta estática) #### 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 aún 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 elástica o máquina 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 máquina específica 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 también los músculos de la espalda media. 2. **Pulldown con agarre estrecho:** * 3 series x 10-12 repeticiones * Este ejercicio se centra más en el desarrollo de los músculos 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 músculos de la zona lumbar. #### Estiramiento: * Al finalizar la rutina, dedica unos minutos para estirar los músculos de la espalda. Realiza estiramientos como el estiramiento de gato-camello, estiramiento de hombros y estiramiento de trapecio. Recuerda mantener una buena técnica en todos los ejercicios, y si estás comenzando, es recomendable que consultes con un entrenador personal para asegurarte de que estás realizando los ejercicios de forma segura y efectiva. Además, asegúrate de descansar adecuadamente entre sesiones y mantener una alimentación balanceada para favorecer la recuperación muscular y el crecimiento.
Excelente clase Carlos! Que increible es Zero-shot y One-shot 🧠💪

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 autónoma, prescindiendo de entrenamiento previo. Esto se logra utilizando únicamente una breve descripción de la tarea, sin requerir ejemplos o contextos adicionales. Ejemplo: "Genera 10 preguntas de deletreo para un niño de 7 años." One-shot: Hace referencia a la aptitud de un modelo para realizar una tarea después de haber recibido un único ejemplo que le sirva de guía para ejecutar la instrucción. Ejemplo: "Crea 10 preguntas de deletreo para un niño de 7 años. Sigue el siguiente ejemplo: ¿Cómo se escribe la palabra del animal que ladra?" Few-shot: Se refiere a la habilidad de un modelo para llevar a cabo una tarea después de haber sido entrenado con solo unos pocos ejemplos. Ejemplo: "Elabora 10 preguntas de deletreo 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?"
Hola. Este es mi ejemplo de Few - Shot: *Un pedagogo expone los siguientes aspectos:* *Ejemplo 1 : “ Jean Piaget. Pedagogo Suizo. Corriente: Cognitivismo y constructivismo. Desarrollo la teoría genética del conocimiento. donde la inteligencia del niño se desarrolla en estadios, donde se modificaban las estructuras de la mente con la interacción del ambiente.”* *Ejemplo : “Lev Vigotsky. Pedagogo ruso. Corriente: Constructivismo social. Desarrollo la teoría histórico socio – cultural del aprendizaje, cuyos principios son el andamiaje, la zona de desarrollo de aprendizaje y mediación.”* *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 información.*
Son técnicas 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 instrucción que le decimos. \- \*\*One-shot:\*\* un único 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 ayudará 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 más 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 pasó. ///////////////////////////////////////////// or favor dame un resumen numerado para las técnicas de prompt engineering (Zero shot, One shot, Few shot) y cómo funcionan en ChatGPT /////////////////////////////////////////////// ¡Claro! Aquí tienes un resumen numerado de las técnicas de prompt engineering (Zero-shot, One-shot, Few-shot) y cómo funcionan en ChatGPT: ### Zero-shot: 1. **Definición**: En la técnica Zero-shot, se le da una instrucción al modelo sin proporcionar ejemplos específicos. 2. **Funcionamiento**: * El modelo se basa en la instrucción 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 instrucción para dar una respuesta relevante. 3. **Ejemplo**: * Instrucción: "Escribe una descripción sobre el cambio climático". * El modelo intentará generar una respuesta sobre el cambio climático sin ejemplos previos. ### One-shot: 1. **Definición**: En la técnica 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 específico para guiar al modelo sobre el tipo de respuesta esperada. 3. **Ejemplo**: * Ejemplo: (Entrada) "¿Cuál es la capital de Francia?" -> (Salida) "La capital de Francia es París". * A partir de este ejemplo, se espera que el modelo pueda responder preguntas sobre otras capitales. ### Few-shot: 1. **Definición**: En la técnica 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) "¿Cuál es la capital de Italia?" -> (Salida) "La capital de Italia es Roma". * Ejemplo 2: (Entrada) "¿Cuál es la capital de España?" -> (Salida) "La capital de España es Madrid". * El modelo aprende de estos ejemplos para responder preguntas sobre otras capitales. ### Funcionamiento en ChatGPT: * ChatGPT puede utilizar cualquiera de estas técnicas para entender y responder a las instrucciones dadas en el prompt. * Cada técnica tiene un nivel diferente de especificidad y generalización: * Zero-shot es más general y no requiere ejemplos concretos. * One-shot requiere un ejemplo específico para guiar al modelo. * Few-shot proporciona varios ejemplos para entrenar al modelo en un contexto específico. * El rendimiento del modelo dependerá de la calidad y cantidad de los ejemplos proporcionados. Estas técnicas permiten a los usuarios personalizar y adaptar la interacción con ChatGPT según las necesidades específicas de la tarea o consulta. /////////////////////////// Todo esta información me la entrego en menos de un minuto. !Alucinante!

Gracias

Los ejemplos los conseguí de internet y se los proporcioné a ChatGPT para que venda servicios de frontend y backend.
Redacción de correos electrónicos

Para mí 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 funcióna bastante bien sin la necesidad de ejemplos o esctructuras.

El few-shot implica el uso de un pequeño número de ejemplos para mejorar su desempeño en una tarea específica, 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 específico. El modelo es capaz de resolver una tarea de manera autónoma, sin requerir ejemplos, contextos o entrenamiento previo.

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

GENIAL

Super, intente el zero-shot con este prompt: “necesito que diseñes una trivia de 10 preguntas sobre deletreo de palabras para niños de 7 años”. Y luego siguio intrucciones para mejora perfectamente.

Muy buena clase.

Mi reto:

Prompt: Tu objetivo es escribir o redactar correos electrónicos con base en el estilo y tono que te daré a continuación: Ejemplo 2: “Buenas. Confirmamos que hemos recibido la facturación del servicio prestado. A partir de este momento, se programa el pago respectivo de acuerdo con la condición de pago acordada”

Respuesta: Hola [Nombre del proveedor],

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

Agradecemos tu trabajo y dedicación durante la prestación del servicio. Si tienes alguna pregunta o necesitas proporcionar algún detalle adicional, no dudes en comunicárnoslo.

¡Que tengas un excelente día!

Saludos cordiales,
[Tu nombre]

10.Zero-shot y One-shot Prompting

One shot: Un único 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 resolución 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 ningún contexto, ejemplo o entrenamiento previo.

One-shot: Un único 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 técnica Few-Shot.

SON TECNICAS EXCLUSIVAS PARA ai

Zero-shot y One-shot prompting
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Zero-shot, one-shot o few-show son técnicas que se usan en todos los modelos de IA.
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- Zero-shot: resultado que nace del modelo sin que le tenga que dar ejemplos o contexto específico. De manera que el modelo por sí solo es capaz de resolver cualquier tarea sin ningún 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 único 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).
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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.
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La gran cantidad de prompts que le demos a chat GPT pueden ser de zero-shot porque per sé 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 electrónicos, solamente le di unos pequeños 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 conversación 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 descripción de la tarea
    • No requiere ejemplos o contextos específicos
    • Ejemplo: diseñar preguntas de deletreo para un niño de 7 años.
  • One-shot:
    • Capacidad del modelo para realizar una tarea después de un solo ejemplo dado
    • Requiere un ejemplo que sirva como guía
    • Ejemplo: diseñar preguntas de deletreo para un niño de 7 años siguiendo un ejemplo específico
    • Ejemplo de instrucción: “¿Cómo se escribe la palabra del animal que ladra?”
  • Few-shot:
    • Capacidad del modelo para realizar una tarea después del entrenamiento con unos pocos ejemplos
    • Requiere ejemplos específicos para aprender y ejecutar la tarea
    • Ejemplo: diseñar preguntas de deletreo para un niño de 7 años basándose en ejemplos proporcionados
    • Ejemplos de instrucción: “¿Cómo se escribe la palabra del animal que ladra?” y “¿Cómo se escribe la fruta dulce y roja que crece en los árboles?”
  • ChatGPT está diseñado 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 técnicas que pueden ser útiles para brindar especificidad a los prompts.
    • Estas técnicas pueden ayudar a guiar aún más las respuestas del modelo.

Clase 10 - Zero-shot y One-shot Prompting


Resumen de la clase


¿En qué consiste la técnica Zero-shot?

  • Es la capacidad que tiene un modelo para realizar una tarea a partir de una breve descripción, usando únicamente su propia base de datos y sin un entrenamiento previo.

¿En qué consiste la técnica One-shot?

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

¿En qué consiste la técnica Few-shot?

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

¿Las técnicas Zero-shot, One-shot y Few-shot funcionan en todos los modelos de inteligencia artificial?

  • Sí.

¿Chat GPT es capaz de darnos resultados eficientes únicamente usando la técnica de Zero-shot?

  • Sí.

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 ocurrió pedirle a Chatgpt que me ayudara a estudiar para ver cómo 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. Diseña un examen de 10 preguntas con opción múltiple de las cuáles yo te daré la respuesta, para evaluar qué tanto estoy aprendiendo y saber cuáles son mis áreas de mejora.

¡Claro! A continuación, te proporcionaré un examen de 10 preguntas con opciones de respuesta múltiple. Por favor, selecciona la opción correcta para cada una de las preguntas. ¡Buena suerte!

  1. ¿Qué es la inteligencia artificial?
    a) Un campo de estudio centrado en desarrollar máquinas que imiten la inteligencia humana.
    b) Un enfoque para el diseño de interfaces de usuario en aplicaciones móviles.
    c) Una disciplina que se ocupa del estudio de los insectos y su comportamiento.

  2. ¿Cuál de las siguientes técnicas se utiliza comúnmente en el aprendizaje supervisado?
    a) Clustering.
    b) Redes neuronales recurrentes.
    c) Algoritmos de clasificación.

  3. ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el concepto de “aprendizaje profundo”?
    a) Un enfoque de aprendizaje automático que se basa en la toma de decisiones humanas.
    b) Un conjunto de técnicas de aprendizaje automático que utilizan algoritmos genéticos.
    c) Una rama del aprendizaje automático que se enfoca en modelos de redes neuronales con múltiples capas.

  4. ¿Cuál de los siguientes algoritmos de IA se utiliza comúnmente para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre?
    a) Algoritmos genéticos.
    b) Lógica difusa.
    c) Aprendizaje por refuerzo.

  5. ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el concepto de “aprendizaje no supervisado”?
    a) Un enfoque de aprendizaje automático en el que los datos de entrenamiento están etiquetados con la respuesta correcta.
    b) Un tipo de aprendizaje automático en el que no se proporcionan etiquetas o respuestas correctas en los datos de entrenamiento.
    c) Un método de aprendizaje automático que se basa en el uso de reglas lógicas.

  6. ¿Cuál de las siguientes técnicas se utiliza comúnmente para el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés)?
    a) Análisis de componentes principales (PCA).
    b) Algoritmos de clasificación.
    c) Modelos de lenguaje basados en redes neuronales.

  7. ¿Qué es un modelo de IA preentrenado?
    a) Un modelo de IA diseñado para tareas específicas que ha sido entrenado por un usuario antes de su implementación.
    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 automáticamente sin intervención humana.

  8. ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el concepto de “visión por computadora”?
    a) Un campo de estudio que se ocupa de la interpretación de datos visuales por parte de las máquinas.
    b) Un enfoque de aprendizaje automático que se basa en la interpretación de texto.
    c) Una técnica de IA que permite a las máquinas reconocer y comprender emociones humanas.

  9. ¿Cuál de los siguientes problemas es un ejemplo de un problema de “clasificación” en aprendizaje automático?
    a) Predecir el precio de una casa en función

de sus características.
b) Agrupar un conjunto de clientes en segmentos con características similares.
c) Detectar si un correo electrónico es spam o no.

  1. ¿Cuál de las siguientes técnicas de IA se utiliza comúnmente para recomendar productos en plataformas de comercio electrónico?
    a) Redes neuronales recurrentes.
    b) Clustering.
    c) Filtrado colaborativo.

Por favor, responde con el número correspondiente a la opción elegida para cada pregunta.

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

Para el ejercicio de Few-shots le pasé 5 poemas de Octavio Paz y usé el siguiente prompt:

“Escribe un poema sobre el universo, haciendo hincapié en lo vasto, desconocido y místico que es para la humanidad, que sea de 4 párrafos y haga una alegoría a la soledad.”

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 fantasías.

En la inmensidad cósmica, el tiempo se pierde,
un reloj sideral que marca sus propias horas,
y el hombre, en su pequeñez, 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 cósmica, la soledad se entrelaza,
un eco silente en el vacío sideral,
y el ser humano, pequeño ante tal grandeza,
se enfrenta a su propia existencia, en un mundo celestial.

Sí me gustó, 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 único ejemplo y template para mejorar la respuesta

  • Few-shot: algunos ejemplos.

  • ChatGPT fue diseñado 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?

Recomendación de uso

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

📝 Mi resumen de la clase

Zero, One & Few - shot, son técnicas 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 ó contexto claro para que desarrolle mejor su tarea.
  • Few-shot: Se le pasan algunos ejemplos, este mejora el resultado, pues prácticamente estamos “entrenando” 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.

💡 ChatGPT esta diseñado 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 revelación ante mis ojos. Gran lección!!

Interesante!

Mis apuntes de esta clase:

Estas técnica 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 instrucción que va acorde al ejemplo.

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

Me pareció muy curioso
Este es el promt que le di:
Tu objetivo es redactar correos electrónicos en ambiente profesional con base al estilo y tono de los siguientes ejemplos:
Ejemplo 1: "Saludar con “Buen día equipo” y despedirse con “Quedo atento a cualquier duda”"
Ejemplo 2: "En la tabla de abajo encontraran los indicadores de los equipos afectados"
Ejemplo 3: “Adjunto el archivo con las bases de datos de donde salen los informes”

Tienes claro tu objetivo?
Respuesta de GPT
Sí, tengo claro mi objetivo de redactar correos electrónicos en un ambiente profesional utilizando el estilo y tono de los ejemplos que proporcionaste. A continuación, te presento los correos electrónicos basados en cada uno de los ejemplos:

Ejemplo 1:
Asunto: Actualización del proyecto

Buen día equipo,

Espero que estén teniendo una excelente jornada. Les escribo para informarles sobre el avance del proyecto. Hasta el momento, hemos completado la fase inicial de investigación y recopilación de datos. Ahora nos adentraremos en la etapa de análisis y presentación de resultados.

Quedo a disposición de todos para cualquier consulta o duda que puedan tener. Su participación y compromiso son fundamentales para alcanzar nuestros objetivos.

¡Sigamos trabajando en equipo!

Quedo atento a cualquier duda.

Saludos cordiales,
[Nombre]

Ejemplo 2:
Asunto: Informe de los equipos afectados

Estimado equipo,

Adjunto encontrarán una tabla detallada que muestra los indicadores de los equipos afectados durante el último trimestre. Estos datos son fundamentales para nuestra evaluación y toma de decisiones estratégicas.

Les pido revisar detenidamente los indicadores presentados y compartir cualquier observación o comentario relevante. Agradecería su pronta respuesta para poder avanzar con el análisis de los resultados.

Quedo a su disposición para cualquier consulta adicional.

Saludos cordiales,
[Nombre]

Ejemplo 3:
Asunto: Bases de datos para informes

Estimado equipo,

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

Por favor, revisen detenidamente los datos y asegúrense de utilizar la versión más reciente para garantizar la precisión de los informes. Si tienen alguna pregunta o necesitan asistencia adicional, no duden en contactarme.

Gracias por su colaboración.

Saludos cordiales,
[Nombre]

Recuerda que estos son solo ejemplos y puedes adaptarlos según el contexto y los detalles específicos de cada situación.

Yo lo hice a partir de las respuestas que me dieron algunas personas sobre la razón por la que desean aprender a decorar con globos, y lo que hace es sorprendente, porque puede analizar los inputs que le dé 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 más técnicas, implementos adecuados y precios sobre las decoraciones
-estoy iniciando en este mundo de la decoración, y me gustaría aprender.
-se algo de decoración pero me gustaría capacitarme más

  • me gusta la decoración y se que se puede tener una pequeña empresa que generé beneficios a toda la familia
    -primeramente porqué Dios mediante pronto tendré una hija y soy pésima decorando así que mi motivación principal es poder hacerle arreglos hermosos y segundo porque sería bueno monetizar el aprendizaje y hacer decoraciones para tener una entrada extra.
    Así que agradezco mucho esta oportunidad.
    -El año que viene mi nena cumple 15 años y las deco es algo que siempre me gusto y creo q esta es la oportunidad para aprender un poco
    -Por que deseas aprender decoración con globos: me gusta la decoración y la manualidad, sé que podré 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 artístico y deseo aprender las técnicas de decoración. Muchas gracias
    -POR que deseo aprender decoración con los globo : a mi me encanta la manualidades y me gustaría para un futuro poder aprender a decorar y sumar ingresos
    -me gustaría aprender decoración con globos para decorar las fiestas de mis hijos y más adelante emprender un emprendimiento
  • porque me gusta y hasta el momento hice un curso de globos básico y con eso soy quien hago los arreglos de las fiestas de mi familia y quisiera conocer más para poder tener otra entrada, con la ayuda de ustedes se que lo lograré. Gracias
    -me encantaría aprender a perfeccionar algo que me apague a y así poder venderlo y emprender laboralmente
    -Me encantaría aprender para implementarlo en la decoración para mis hijos y en algun momento tambien poder hacer mi emprendimiento
    -me encanta la decoración. Lo veo como un proyecto para emprender
    -.megusta decorar y quiero sorprender a mi familia emprendiendo un negocio de decoración de fiesta
    -Me encanta la decoracion en globo y en general ya que es mi pasión y deseo poner un negocio
    -Quiero aprender porque quiero demostrarme a mi misma q si puedo y además es un proyecto q sirve para emprender.
    -me gustaría poder emprender un negocio por mi misma eso me motiva

Considerando lo anterior, escribe cual es la razón general (o común) por la que las personas quieren aprender a decorar con globos, además de otros insights importantes que encuentres.

Respuesta de ChatGPT: La razón general por la que las personas quieren aprender a decorar con globos es para emprender un negocio o sumar ingresos a través de la decoración de fiestas y eventos.

También se destaca el deseo de perfeccionar habilidades artísticas y manuales, así como la motivación para sorprender a la familia con arreglos hermosos. Muchas personas también expresan su interés en implementar la decoración con globos en la celebración de cumpleaños de sus hijos.

Además, se puede observar que algunos participantes ya tienen conocimientos básicos sobre la decoración con globos y buscan mejorar sus habilidades para poder ofrecer un servicio de mayor calidad.

En general, se puede decir que la motivación principal es aprender para emprender y tener una entrada extra en el hogar, mientras que también se destaca el interés en el arte y la manualidad.

Interesante Técnica, de muchísimo utilidad para entrenar a los modelos con tu propio estilo

Aquí tienes un resumen en tres letras para cada uno de los términos mencionados, y una explicación más sencilla de cuatro palabras para que un niño de 12 años lo entienda:

Zero Shot: ZS (Sin entrenamiento)
Explicación: "Sin practicar mucho"
One Show: OS (Un espectáculo)
Explicación: "Una sola presentación"
Few Show: FS (Pocos espectáculos)
Explicación: “Solo algunos shows”

Ya sé 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 “perro” o “pez” quiere decir que apenas esta aprendiendo a leer por lo que su vocabulario es limitado y pues seguramente no va a entender la pregunta “¿Cómo se escribe la palabra del animal que ladra?” o sea sea que igual y no sabe lo que significa ladrar o “Como se escribe la palabra que describe el animal que tiene branqueas” lol ya mero el kindergardiano entenderá branqueas

En el caso de crear evaluaciones, es muy útil usar few-shot porque le explicas qué se considera un buen ítem y cuál no.

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tu objetivo es escribir o redactar correos electrónicos con base al estilo y tono de los siguientes ejemplos que te daré a continuación: ejemplo 1: “¡Buenas tardes! señores de la administración, 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” Ejemplo 2: "hola buenos días! 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 día de ayer, sin nada mas que agregar me despido, (fecha, hora, correo)
ChatGPT
Ejemplo 1:

Asunto: Pago de administración del apartamento 702 - abril

¡Buenas tardes!

Estimados miembros de la administración,

Mi nombre es Katherin, residente del apartamento 702. Me pongo en contacto con ustedes a través de este correo electrónico para informarles sobre el pago correspondiente a la administración del mes de abril.

Adjunto al presente correo, encontrarán el comprobante de pago para su revisión y registro. Por favor, no duden en ponerse en contacto conmigo si necesitan información adicional o si hay algún inconveniente con el pago.

Agradezco su atención y quedo atenta a cualquier novedad.

Cordialmente,

Katherin
Apartamento 702

Ejemplo 2:

Asunto: Pre-aviso de renuncia - Carmen Lozano

Hola, buenos días,

Estimado Director de Recursos Humanos,

Mi nombre es Carmen Lozano y, a través del presente correo, quisiera formalizar el pre-aviso correspondiente a mi renuncia, la cual fue presentada el día de ayer.

Por favor, tengan en cuenta esta comunicación como parte del proceso de renuncia y háganme saber si hay algún otro procedimiento o documentación que deba cumplir durante este período.

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

Atentamente,

Carmen Lozano
Fecha: [Incluir fecha]
Hora: [Incluir hora]
Correo: [Incluir correo electrónico]

crea una lista de 5 juegos didácticos para un niño de 3 años
ChatGPT
Rompecabezas de animales: Un juego de rompecabezas con piezas grandes y coloridas que representan diferentes animales. Este juego ayudará a los niños a desarrollar sus habilidades motoras finas, la coordinación mano-ojo y la capacidad de reconocer animales y sus características.

Bloques de construcción: Un conjunto de bloques de diferentes formas, tamaños 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 imágenes: Un juego de cartas con imágenes de objetos, animales y personas familiares. Los niños deben voltear las cartas y encontrar los pares que coincidan. Este juego ayuda a mejorar la memoria, la concentración y el reconocimiento visual.

Juego de clasificación de colores y formas: Un juego que incluye objetos de diferentes formas y colores, junto con recipientes o bandejas correspondientes para clasificarlos. Los niños deben clasificar los objetos según su forma y color, lo que les ayuda a desarrollar habilidades de reconocimiento, categorización y razonamiento lógico.

Juego de pesca magnética: Un juego que consiste en un estanque de cartón o tela con peces de colores que contienen un pequeño imán. Los niños utilizan una caña de pescar con un imán en la punta para “pescar” los peces. Este juego mejora la coordinación mano-ojo, la concentración y las habilidades motoras finas, al tiempo que enseña a los niños sobre la paciencia y la perseverancia.

crea una lista de 5 juegos didácticos para un niño de 3 años, con especificaciones de como puedo realizarlos y que materiales, ejemplo: “formas 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”

Aquí tienes algunas ideas y pasos para crear juegos didácticos caseros para un niño de 3 años:

Juego de clasificación de colores y formas:
Materiales: Cartulina o platos de papel, objetos pequeños de diferentes colores y formas (botones, bloques, cuentas, etc.)
Pasos:
a. Recorta círculos 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 niño que clasifique los objetos colocándolos en el círculo o plato del color correspondiente.

Juego de memoria casero:
Materiales: Cartulina, tijeras, pegamento, revistas o imágenes impresas.
Pasos:
a. Recorta cuadrados de cartulina del mismo tamaño.
b. Elige imágenes de revistas o imágenes impresas que sean de interés para el niño (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 niño que encuentre las parejas que coincidan.

Juego de enhebrar cuentas caseras:
Materiales: Cordón, macarrones grandes de pasta, pintura y pinceles.
Pasos:
a. Pinta los macarrones de diferentes colores y déjalos secar.
b. Ensarta el cordón en un extremo para facilitar el enhebrado.
c. Pide al niño que enhebre los macarrones en el cordón según el color o la secuencia que elijas.

Juego de pesca magnética casero:
Materiales: Cartulina, tijeras, clips de papel, palo de madera o de plástico, cuerda, imán.
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 imán.
d. Coloca los peces en el suelo y pide al niño que “pesque” usando la caña de pescar magnética.

Juego de reconocimiento de números casero:
Materiales: Cartulina, tijeras, rotulador, objetos pequeños (pompones, cuentas, botones, etc.).
Pasos:
a. Recorta tarjetas de cartulina del mismo tamaño.
b. Escribe un número en cada tarjeta (del 1 al 10, por ejemplo).
c. Coloca los objetos pequeños en una caja o bandeja.
d. Pide al niño que coloque la cantidad correcta de objetos en cada tarjeta según el número que aparezca en ella.

Estos juegos didácticos caseros son económicos y fáciles de hacer, y ayudarán a los niños de 3 años a desarrollar habilidades importantes mientras se divierten.

zero-shot:Actúa 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
¡Claro que sí! Para llegar a la Universidad de Caldas en Manizales más rápido, hay algunas opciones que puedes considerar:

Si vienes en automóvil desde la Autopista del Café, te recomiendo tomar la salida hacia la calle 23, girar a la derecha en la calle 23 y continuar por la Avenida Santander. Desde allí, gira a la izquierda en la calle 65 y continúa por ella hasta llegar a la universidad. Esta ruta te permite evitar algunas calles congestionadas y es una de las más rápidas para llegar a la universidad.

Si vienes en transporte público, puedes tomar un autobús que pase por la Avenida Santander y bajar en la intersección de la calle 65. Desde allí, camina unos minutos hasta llegar a la universidad. Esta es una ruta rápida y directa para llegar a la universidad.

Si vienes en taxi, asegúrate de indicar al taxista que quieres llegar a la Universidad de Caldas en la Calle 65. Los taxistas conocen bien la ubicación de la universidad y te llevarán directamente allí. Si quieres ahorrar tiempo, puedes utilizar aplicaciones de taxis para solicitar un servicio y así evitar la espera en la calle.

Espero que estas recomendaciones te sean útiles para llegar a la Universidad de Caldas en Manizales de manera más rápida. Si tienes alguna otra pregunta o necesitas más ayuda, no dudes en preguntar. ¡Estoy aquí para ayudarte!

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ChatGPT
¡Claro! Para llegar a la Universidad de Caldas en Manizales más rápido, te recomiendo lo siguiente:

Si vienes en automóvil desde la Autopista del Café, te recomiendo tomar la salida hacia la calle 23, girar a la derecha en la calle 23 y continuar por la Avenida Santander. Desde allí, gira a la izquierda en la Calle 65 y continúa por ella hasta llegar a la universidad.

Si vienes en autobús, la ruta más rápida es tomar un autobús que pase por la Avenida Santander, bajarte en la intersección 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 ubicación de la universidad y te llevará directamente allí.

Espero que estas recomendaciones te sean útiles para llegar a la Universidad de Caldas en Manizales de manera más rápida. Si necesitas más ayuda, no dudes en preguntar.

Resumen:

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

He realizado este prompt con one-shot, me hacia ilusion saber que niño elegido de Digimon soy 😂

Quiero crear un pequeño juego de preguntas y respuestas. El objetivo será que yo sepa cual niño elegido de Digimon soy. Serán 5 preguntas y al final me daras el resultado, pero harás 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…
    Resultado:

Entendiste tu proposito?