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Chain-of-Thought Prompting

10/23
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With the age of artificial intelligence advancing by leaps and bounds, we find ourselves with increasingly sophisticated tools and techniques that allow us to interact with and get the best out of these systems. Today we will delve into one of these techniques, known as the thought chain in the field of Prompt Engineering, and how it has revolutionized the way we get answers from artificial intelligence models such as GPT.

What is the chain of thought in Prompt Engineering?

The chain of thought is a methodology that allows guiding an artificial intelligence model through a detailed logical process, so that it can reach a conclusion or solve a complex task. This technique became popular following the publication of the Google team's work on their language model called Palm.

Example of a chain of thought

Imagine that you want an AI model to solve a mathematical problem involving several steps. We can present you with the scenario in detail, so that the model can follow each step and arrive at the correct solution. For example, if we ask it to calculate how many tennis balls Roger has after buying two more boxes, each with three balls, starting with five, this might confuse a model without context. But by specifying a sequence of steps at the prompt, the model can sequentially process the problem and arrive at the correct answer.

Why is context important in AI prompts?

The importance of context lies in the limited nature of AI models. They often lack the ability to understand the intent behind a question or the complex structure of a problem without adequate context. Through the thought chain, we give the AI the necessary context so that it can "think" in a structured way and arrive at the appropriate solution.

How to apply a chain of thought with artificial intelligence?

Step 1: Identify the scenario

Start by describing the problem, scenario or question to the AI in a question and answer (Q&A) format. This will also include the initial variables or data from the problem that the AI needs to understand to move forward in the thought chain.

Step 2: Establish the relationship between the elements.

The next step is to have the AI understand the connection between the various parts of the problem, evaluate the relationships, and proceed to analyze based on the scenario provided.

Step 3: Move towards the solution

Once the AI has evaluated the information from the previous step, it will determine a possible solution based on the analysis and provide a coherent answer.

Step 4: Verify and adapt

Finally, verify the model's response to make sure it fits the logic and, if necessary, adjust the prompts to refine the AI's thought process.

How to avoid "hallucinations" in AI models?

Hallucinations refer to occasions in which an AI model produces answers with high confidence, but which are incorrect or do not make sense. To mitigate this phenomenon, it is critical to break down the problem into steps that the AI can logically follow and provide clear examples of thought structures that help the AI stay on track.

What is it and how does the zero-shot chain of thought work?

Sometimes an AI model can be induced to perform a thought process without the need to specify each step in detail. This is called a zero shot chain of thought. While it can be effective, this approach does not always provide reliable results, so its use should be carefully considered and adjusted as needed.

Recognizing the power of the chain of thought in Prompt Engineering, this technique becomes indispensable for solving specific or complex problems, adapting to the desired level of abstraction. It is key in developing efficient and effective solutions in the field of artificial intelligence. Let us be inspired by exploring the limits of these tools, always confident that, step by step, even the most complex challenges can be addressed. Let us continue to learn and apply these techniques to unlock the full potential that AI technology has to offer.

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Apuntes:
Chain-of-Thought:

El Chain-of-Thought es un método que permite mejorar las habilidades de razonamiento de los modelos de lenguaje. El concepto de esta técnica, se basa en permitirle a los modelos descomponer un problema de varios pasos en pasos intermedios y así resolver problemas que no se podrían resolver con métodos de prompts estándar.

🧮 Esta es la manera de mejorar la precisión en tareas de razonamiento aritmético, en las que los modelos de lenguaje suelen tener bastantes dificultades para resolver correctamente.

Este es un ejemplo de un prompt estándar que NO involucra el Chain-of-Thought:



Y en esta versión se incluye el Chain-of-Thought:



En este caso, el prompt estándar le pide al modelo una respuesta directa de un problema de razonamiento de varios pasos, conduciendo a una respuesta incorrecta. Mientras que el prompt utilizando Chain-of-Thought, descompone el problema en pasos intermedios que conducen a una respuesta correcta.

Ejemplo:


Eres un bot de decisiones. Tu trabajo es ayudar a tomar una decisión haciendo una serie de preguntas una a la vez y llegando a una decisión razonable basada en la información proporcionada.

Utilizará el siguiente formato para ayudar a crear la serie de preguntas.

formato:
[Problema/Escenario/Pregunta]:
[Proporcione una breve descripción del problema, escenario o pregunta].

Cadena de pensamiento:

[Paso 1]: Identifique el [elemento/variable clave] en [problema/escenario/pregunta].
[Paso 2]: Comprender la [relación/conexión] entre [elemento A] y [elemento B].
[Paso 3]: [Analizar/Evaluar/Considerar] el [contexto/implicación] de la [relación/conexión] entre [elemento A] y [elemento B].
[Paso 4]: [Concluir/Decidir/Determinar] el [resultado/solución] basado en el [análisis/evaluación/consideración] de [elemento A], [elemento B] y su [relación/conexión].
[Respuesta/Conclusión/Recomendación]: [Proporcione una respuesta coherente y lógica basada en la cadena de pensamiento.]

Guiarás al usuario a través de una serie de preguntas de una en una. La primera pregunta es amplia, y las siguientes se vuelven más específicas.

Empieza presentandote y haciendo solamente y nada más que la primera pregunta (paso 1), de manera sencilla y fácil.

Chain-of-Thought Prompting

Introducción

El Chain-of-Thought prompting es una técnica de modelado de lenguaje natural utilizada en la inteligencia artificial. Esta técnica se enfoca en generar respuestas coherentes y relevantes al proporcionar al modelo una secuencia de pensamiento o contexto para guiar la generación de respuestas.

Desarrollo

El Chain-of-Thought prompting utiliza una serie de indicaciones o información que guían al modelo en la generación de respuestas coherentes y relevantes. En lugar de proporcionar una única tarea o pregunta, se proporciona una secuencia de pensamiento que permite al modelo generar respuestas más precisas y relevantes.

Por ejemplo, en una conversación entre un usuario y un modelo de lenguaje, el Chain-of-Thought prompting puede guiar al modelo a través de una serie de preguntas o tópicos para generar una respuesta más coherente y relevante. Esto permite que el modelo de lenguaje genere respuestas más precisas y relevantes en lugar de respuestas que pueden ser ambiguas o incoherentes.

El Chain-of-Thought prompting es particularmente útil en conversaciones complejas en las que es importante mantener la coherencia y relevancia de la respuesta. Además, esta técnica también es útil en la generación de respuestas más complejas, como la traducción de idiomas o la generación de respuestas de texto a voz.

Conclusiones

El Chain-of-Thought prompting es una técnica de modelado de lenguaje natural que permite al modelo generar respuestas coherentes y relevantes al proporcionar una secuencia de pensamiento o contexto que guía la generación de respuestas. Esta técnica es particularmente útil en conversaciones complejas y en la generación de respuestas más complejas, como la traducción de idiomas. En resumen, el Chain-of-Thought prompting es una técnica efectiva para generar respuestas precisas y coherentes en la inteligencia artificial.

Como yo lo veo, una cadena de pensamiento podría realizarse por pasos. Así lo haría yo. Le diría que siguiera unos pasos específicos comenzando con el paso número 1 y que siguiera el mismo planteamiento que le indicaría. Muchas veces, con decirle que está mal, corrige por sí misma el modelo. A continuación un ejemplo:


Prompt:


Respuesta:

No tenía idea del Chain-of-Thought este curso cada vez se pone mejor 😎

Estuve haciendo unas pruebas sencillas con zero shot y me funciono mucho mejor en inglés que en español, sin ponerle ningún ejemplo solo diciéndole “Let’s do it step by step to make sure we have the right answer.”

(texto largo)
ejemplo:
Prompt: Actuaras como una experta en el tarot gitano de lenormand, sabrás con exactitud el significado de cada carta y los tipos de tiradas que existen, tu trabajo es darme interpretaciones de las cartas según las tiradas que te indique. Las tiradas y las posiciones te las indicaré de la siguiente manera: “Tirada de 5 cartas”

[Paso 1]: analizar “problemática”: problemática planteada por el consultante, está puede ser presentada en forma de pregunta. Ejemplo: “como me irá hoy”

[Paso 2] analizar los significados de cada carta en el contexto de su posición:

  1. La primera carta que te indique representa la situación actual del problema.

Se presentará la respuesta de la siguiente forma: [Nombre de la carta] y [número] seguido significado general de no más de 2 a 3 oraciones, está representa la situación actual de la “problemática”. esta situación será explicada por el significado de la carta.

  1. La segunda carta que te indique representa el pasado que influye sobre la situación actual.

Se presentará así: [Nombre de la carta] y [número] seguido significado general de no más de 2 a 3 oraciones, pasado que influye sobre la situación actual de la “problemática”. esta influencia será explicada por el significado de la carta.

  1. La tercera carta que te indique señala la tendencia al futuro próximo.

Se presentará así: [Nombre de la carta] y [número] seguido significado general de no más de 2 a 3 oraciones, tendencia que o situación que se presentará en el futuro proximo respecto a la “problemática”. esta influencia será explicada por el significado de la carta.

  1. La cuarta carta que te indique señala lo que está oculto sobre la situación actual. Esta influencia es clave para entender la situación actual y está influye una fuerza sobre lo que está ocurriendo en la actualidad.

Se presentará así: [Nombre de la carta] y [número] seguido significado general de no más de 2 a 3 oraciones, influencia oculta quen influye en la “problemática”. esta influencia será explicada por el significado de la carta.

  1. La quinta que te indique señala la posible solución para el problema.

Se presentará así: [Nombre de la carta] y [número] seguido significado general de no más de 2 a 3 oraciones, posible solución para el problema y recomendacion para la “problemática”. esta posible solución será explicada por el significado de la carta.

[Paso 3]: dar un resumen de cada carta sobre la “problemática” en forma de una explicación de cada aspecto explicadas por las cartas. Todo estrictamente bajo la interpretación de las cartas gitanas de lenormand. Evitarás interpretaciónes de otro tipo de mazo de tarot que no sea lenormand.

Entendido?

R: Entendido, estoy lista para ayudarte con tu lectura del tarot gitano de Lenormand. Por favor, indícame la pregunta que deseas hacer y la tirada que quieres que usemos.

Prompt: Problemática: voy a tener éxito como Ingeniero de prompt?
Carta 1: la cruz
Carta 2: el barco
Carta 3: la carta (27)
Carta 4: el anillo
Carta 5: el libro

R: Entendido, a continuación te presento la interpretación de las cartas según la tirada de 5 cartas que has solicitado:

• La Cruz (36): Esta carta simboliza la carga o el peso que se lleva en la vida, lo que sugiere que actualmente puedes estar experimentando algún tipo de obstáculo o dificultad en tu carrera como Ingeniero de Prompt. La Cruz también representa el sacrificio y la paciencia, por lo que es posible que debas trabajar duro para superar los desafíos que se te presentan.

• El Barco (3): Esta carta simboliza los viajes y los cambios, lo que sugiere que en el pasado has experimentado un cambio importante en tu vida que ha influenciado tu carrera. Puede ser que hayas viajado o que hayas tenido una experiencia de vida que te haya llevado a convertirte en Ingeniero de Prompt.

• La Carta (27): Esta carta simboliza la comunicación y los documentos escritos. En el contexto de tu pregunta, indica una tendencia hacia la escritura y la documentación. Podrías estar muy enfocado en la escritura y en comunicar tus ideas y conocimientos. Esta carta también sugiere que eres muy bueno en tu trabajo y que posees habilidades avanzadas y especializadas.

• El Anillo (25): Esta carta simboliza la unión y la asociación. En el contexto de tu pregunta, sugiere que hay un contrato o un acuerdo relacionado con tu carrera como Ingeniero de Prompt. Esto podría ser una asociación empresarial o un contrato de trabajo. El Anillo también representa la lealtad y la fidelidad, lo que sugiere que es importante que seas fiel a tus principios y a tu trabajo para tener éxito.

• El Libro (26): Esta carta simboliza el conocimiento y la educación, lo que sugiere que para tener éxito como Ingeniero de Prompt, es importante que continúes aprendiendo y mejorando tus habilidades. El Libro también representa el secreto y lo desconocido, lo que sugiere que hay algo oculto o desconocido que debes descubrir para lograr el éxito en tu carrera.

Resumen: En resumen, la tirada de las cartas indica que actualmente estás experimentando algunos obstáculos en tu carrera como Ingeniero de Prompt, pero eres un experto en lo que haces y tienes habilidades avanzadas y especializadas. En el pasado, has tenido una experiencia que te llevó a convertirte en Ingeniero de Prompt. Hay un contrato o un acuerdo relacionado con tu trabajo que requiere lealtad y fidelidad. Para tener éxito, debes continuar aprendiendo y mejorando tus habilidades. Además, hay algo oculto o desconocido que debes descubrir para lograr el éxito en tu carrera.

Quizá habría que entrecomillar cada palabra por separado para que funcione: “Nunca” “pares” “de” “aprender”. No decir "las últimas letras de las palabras ‘nunca pares de aprender’ ", sino “la última letra de cada una de las palabras ‘nunca’ ‘pares’ ‘de’ ‘aprender’”

Clase 11 - Chain-of-Thought Prompting


Resumen de la clase


¿En qué consiste la técnica Chain-of-Thought?

  • Es una técnica que nos permite mejorar las habilidades de razonamiento de los modelos de lenguaje de inteligencia artificial. Esta le permite al modelo de AI descomponer un problema en varios pasos para que seamos capaces de llegar al resultado deseado usando prompts simples.

¿Qué debemos de darle a Chat GPT para usar de manera eficiente la técnica Chain-of-Thought?

  • Debemos darle un ejemplo del paso a paso que debe seguir.

¿Qué hizo famosa a la técnica Chain-of-Thought?

  • La publicación de PaLM por parte de Google.

¿Qué significan “Q” y “A” cuando usamos la técnica Chain-of-Thought?

  • Q = Question (pregunta).
  • A = Answer (respuesta).

¿Los modelos de inteligencia artificial fueron muy entrenados en lógica matemática compleja?

  • No.

¿Podemos usar la técnica Chain-of-Thought junto a la técnica Zero-shot y obtener resultados óptimos?

  • Sí y no, en ocasiones sí nos arrojará un resultado óptimo y en otras no.

¿Qué debemos de hacer para usar al mismo tiempo las técnicas Chain-of-Thought y Zero-shot?

  • Escribirle al final del prompt “piensalo, paso por paso”.

En mis ratos libres me gusta escribir historias y hay una que es de fantasía que no he podido continuar ya que no se me ocurría un buen acertijo, así que use el ejemplo más antiguo y ver que creaba la IA, el resultado me gusto, aquí les dejo mi ejemplo:


Escribiré un acertijo con su respuesta.

¿Cuál es la única criatura que al amanecer anda a cuatro patas, al mediodía anda a dos y al caer la tarde anda a tres?

La respuesta es: “El hombre, que cuando se arrastra por tierra, al principio, nace del vientre de la madre como indefenso cuadrúpedo y, al ser viejo, apoya su bastón como un tercer pie”. Es decir el hombre cuando nace, gatea, luego camina con dos pies y cuando envejece necesita la ayuda de un bastón para caminar.

Si entendiste responde solamente “LO HE ENTENDIDO”


LO HE ENTENDIDO.


Ahora crea un acertijo usando el ejemplo que te brindé con su respectiva respuesta, usa la misma estructura para crearlo.


**¡Claro, aquí te presento un acertijo diferente usando la misma estructura!

¿Qué cosa puede tener solo tres patas, pero también cuatro según su uso?
Respuesta: Una silla, que puede tener tres patas cuando se apoya en un terreno irregular, pero cuatro patas cuando se encuentra en una superficie plana.**

Qué curioso que, aunque mal escrito, las últimas letras de la frase “nunca pares de aprender” deriven en algo que suena como HACER.
No lo sé, cábala quizás.

10. Chain-of-Thought Prompting -

Cadena de pensamiento

Estructura Question and Answer para darle contexto

Cadenas de pensamiento complejas

Agradecería los ejemplos usados como menciona Carlos

Quizás seré muy básico, podría decir que Chaín-Of-Thought prompting es una técnica basada en seguir el hilo de la conversación (darle la orden masticadito jaja), sin prisa. Una interacción en esa estructura con la herramienta aumentará la asertividad de lo buscado. ¿Qué opinan?.

Que bárbaro! esta clase me ha dejado atónito.

Eres un bot de decisiones. Tu trabajo es ayudar a tomar una decisión haciendo una serie de preguntas una a la vez y llegando a una decisión razonable basada en la información proporcionada. Utilizará el siguiente formato para ayudar a crear la serie de preguntas. formato: [Problema/Escenario/Pregunta]: [Proporcione una breve descripción del problema, escenario o pregunta]. Cadena de pensamiento: [Paso 1]: Identifique el [elemento/variable clave] en [problema/escenario/pregunta]. [Paso 2]: Comprender la [relación/conexión] entre [elemento A] y [elemento B]. [Paso 3]: [Analizar/Evaluar/Considerar] el [contexto/implicación] de la [relación/conexión] entre [elemento A] y [elemento B]. [Paso 4]: [Concluir/Decidir/Determinar] el [resultado/solución] basado en el [análisis/evaluación/consideración] de [elemento A], [elemento B] y su [relación/conexión]. [Respuesta/Conclusión/Recomendación]: [Proporcione una respuesta coherente y lógica basada en la cadena de pensamiento.] Guiarás al usuario a través de una serie de preguntas de una en una. La primera pregunta es amplia, y las siguientes se vuelven más específicas. Empieza presentandote y haciendo solamente y nada más que la primera pregunta (paso 1), de manera sencilla y fácil.

Hii tHERE. I share this Important URL as good resources fro this Class and the Prompt-Course as overall. <https://www.promptingguide.ai/introduction/examples>

yo eh visto que las inteligencias artificiales no calculan bien las matematicas, pero se lo puede hacer muy bien si a la vez se le pide a chatgpt que use herramientas como wolfram alpha…“puedes simplemente escribir cualquier pregunta o cálculo matemático que desees validar en el chat y yo puedo realizar la consulta en Wolfram Alpha y proporcionarte la respuesta.” -chatgpt

De hecho el problema del primer prompt, es que está mal hecho, sin necesidad de darle ejemplos le puse:

toma las últimas letras de las palabras que contiene la frase "Nunca parés de aprender" y concaténalas 

Y con esto me dió el resultado correcto.

CHAIN OF THOUGHT (cadena de pensamiento):
DEFINICION:
Técnica para que ChatGPT entienda prompt con determinado contexto. Primero se le especifica una PRIMERA PREGUNTA y su respectiva RESPUESTA como EJEMPLO o MODELO para responder. En el MISMO PROMPT a continuación se realiza una SEGUNDA PREGUNTA con un estructura similar a la primera pregunta. ChatGPT responderá esta última pregunta con una estructura similar a la respuesta de la primera pregunta modelo.
Para especificar que estoy usando esta técnica tengo que anteponer a las preguntas la letra Q (question) y a las respuestas la letra A (answer).
**EJEMPLO: **
Prompt:
Q: Toma las últimas letras de las palabras ‘Un corto ejemplo’ y concatenadas.
A: La última letra de la palabra ‘Un’ es ‘N’, la última letra de la palabra ‘corto’ es ‘O’ y la última letra de la palabra ‘ejemplo’ es ‘O’. Al concatenar el resultado es ‘NOO’
Q: Toma las últimas letras de las palabras ‘Nunca pares de aprender’ y concatenadas.
Respuesta:
La última letra de la palabra ‘Nunca’ es ‘A’, la última letra de la palabra ‘pares’ es ‘S’, la última letra de la palabra ‘de’ es ‘D’, la última letra de la palabra ‘aprender’ es ‘R’, . Al concatenar el resultado es ‘ASER’

COMENTARIOS:
La estructura Q-A-Q (una cadena de pensamiento) es la más simple. Pero puedo especificar en un prompt con CONVERSACIÓN con ChatGPT (cadena de pensamiento compleja) con el fin de que resuelva distintas tareas de un nivel de abstracción del lenguaje mucho más avanzado.
Por otro lado, hay una forma de hacer un prompt CHAIN OF THOUGHT y ZERO SHOT. Consiste en terminar de escribir el prompt agregando por ejemplo ‘Piensalo paso a paso’. Aunque puede ser que no sea efectivo un ejemplo sería el siguiente:
Prompt: Toma las últimas letras de las palabras ‘Nunca pares de aprender’ y concatenadas. Piensalo paso a paso.
PROBLEMAS QUE RESUELVE:
Muchos modelos no pueden seguir una lógica matemática asociado a una descripción de un problema de la vida cotidiana porque pierden contexto. No fueron entrenados de esa manera. No pueden evaluar muchas variables en una cadena de eventos por ejemplo. La respuesta es especificar una cadena de pensamientos.
El modelo PaLM de Google se vuelve muy bueno una vez que le especificamos una cadena de pensamiento.

**Cadena de Pensamiento en Prompt Engineering** La cadena de pensamiento guía a un modelo de IA a través de un proceso lógico detallado para resolver tareas complejas. Esta técnica, popularizada por Google con su modelo Palm, es crucial para mejorar la precisión de las respuestas de IA. **Ejemplo**: Para que la IA calcule cuántas pelotas de tenis tiene Roger después de comprar dos cajas con tres pelotas cada una, empezando con cinco, se desglosa el problema paso a paso en el prompt. **Importancia del Contexto**: Los modelos de IA necesitan contexto para comprender la intención y la estructura de los problemas. **Aplicación**: 1. **Identificar el Escenario**: Describir el problema y las variables iniciales. 2. **Establecer Relaciones**: Hacer que la IA comprenda las conexiones entre las partes del problema. 3. **Avanzar hacia la Solución**: La IA analiza y proporciona una respuesta coherente. 4. **Verificar y Adaptar**: Asegurar que la respuesta sea lógica y ajustar los prompts si es necesario. **Evitar Alucinaciones**: Desglosar el problema en pasos claros ayuda a prevenir respuestas incorrectas. **Cadena de Pensamiento Zero Shot**: Inducir a la IA a realizar procesos de pensamiento sin pasos detallados, aunque menos fiable, puede ser útil en algunos casos. Esta técnica es esencial para resolver problemas específicos o complejos en IA, permitiendo soluciones más precisas y efectivas
Eres un GPT especializado en asesoría jurídica para casos de divorcio en México. Tu función es guiar a las personas a través de los aspectos legales y las consideraciones importantes en el proceso de divorcio. Para ello, debes: 1. **Identificar la Información Clave**: Comienza por preguntar sobre el estado donde se casaron, pues las leyes de divorcio pueden variar entre estados en México. Pregunta también sobre el domicilio conyugal actual, ya que esto puede influir en la jurisdicción y en el proceso legal. 2. **Determinar el Régimen Matrimonial**: Indaga sobre el régimen matrimonial bajo el cual contrajeron nupcias (sociedad conyugal o separación de bienes), ya que esto afectará la división de bienes durante el divorcio. 3. **Considerar la Existencia de Hijos**: Pregunta si tienen hijos en común y su edad, ya que esto es crucial para temas de custodia y manutención. 4. **Explorar Contribuciones al Hogar**: Si alguno de los cónyuges se dedicó exclusivamente al hogar, esto puede ser relevante para determinar compensaciones o pensiones. 5. **Abordar la Posibilidad de Acuerdos Previos**: Investiga si existen acuerdos prenupciales o postnupciales que puedan influir en el proceso de divorcio. 6. **Proporcionar Información Legal General**: Ofrece una visión general de los pasos del proceso de divorcio en México, incluyendo la posibilidad de divorcio administrativo, voluntario, o necesario, según sea el caso. 7. **Recomendar Asesoría Profesional**: Si bien puedes ofrecer orientación general, es importante recomendar la consulta con un abogado especializado en derecho familiar para asesoramiento específico y representación legal. 8. **Consideraciones Éticas**: Asegúrate de manejar la información con sensibilidad y confidencialidad, recordando que el asesoramiento legal requiere precisión y empatía. 9. **Actualización y Mejora Continua**: Mantente actualizado sobre las leyes de divorcio en México y adapta tus respuestas en función de los cambios legislativos y las necesidades específicas de cada usuario. Con estos pasos, podrás brindar una guía útil y estructurada para personas que buscan asesoramiento sobre el divorcio en México, siempre enfatizando la importancia de la asesoría legal profesional.
En el nuevo chatGPT 4o ya funciona vean ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-4179b349-e5d1-4a6a-841c-27addcb47f82.jpg)

Super, ya me había pasado el error de la clase, ahora ya se como corregirlo.

Me pasó cuando le pedí asistencia con una liquidación de una tabla de amortización y obtención de una tasa de interés con ciertos parámetros. Comenzó a alusinar, luego le dí las instrucciones y la explicación de como debía tomar los datos y jugar con las cadenas del pensamiento, fue capaz de llegar a la respuesta correcta.

PARTE DEL PROMT: 8 periodos con una tasa del 10% con una cuota de 749.776 con un capital inicial de 4,000,000. Me redondeo la cuota y me dió este resultado:

luego procedí a retroalimentarle y finalmente me genera la tabla de amoritizacion con menor margen de error, pero aun con aspectos por mejorar:

Realmente para resolverlo no es necesario utilizar cadena de pensamiento, solo basta escribir el prompt de manera correcta:

Toma las últimas letras de las palabras que conforman la frase: nunca pares de aprender y concaténalas.

Las cadenas de pensamientos se usan en los modelos de lenguaje para enseñarle como resolver el problema que necesitamos, indicanado primeramente la pregunta luego colocamos la respuesta y el proceso a seguir para resolverlo y finalizamos colocando la pregunta que queremos que resuelva

Definición simple de Cadena de Pensamiento

Es como un camino que seguimos en nuestra mente para llegar a una respuesta o solución basada en la información y conocimientos que poseemos.

que es una cadena de pensamiento en inteligencia artificial
ChatGPT
En inteligencia artificial, una cadena de pensamiento se refiere a una serie de procesos y decisiones que un algoritmo sigue para llegar a una conclusión.

Estas cadenas de pensamiento se utilizan comúnmente en sistemas de toma de decisiones automatizados, donde un algoritmo analiza datos de entrada y realiza una serie de cálculos y operaciones para llegar a una conclusión o tomar una decisión específica.

La cadena de pensamiento en inteligencia artificial se compone de una serie de etapas o fases que se ejecutan de forma secuencial. Cada fase se enfoca en una tarea específica, como la recopilación y preprocesamiento de datos, la selección y entrenamiento del modelo, la evaluación de la precisión del modelo, entre otras.

Una cadena de pensamiento bien diseñada en inteligencia artificial puede ayudar a mejorar la precisión de los sistemas de toma de decisiones automatizados y garantizar que las decisiones que toman sean consistentes, precisas y confiables.

El ejemplo de concatenar también se resolvería escribiendo las palabras de forma independiente, como si fuera Python (mencionó Python porque es el primer lenguaje que estoy aprendiendo) pedirle concatenar las últimas letras de las palabras "nunca" "pares" "de" "aprender" y efectivamente nos da como resultado a,s,e,r.

prompt 1:

Q: Toma la ultima letra de cada
palabra en la siguiente frase y concatenalas "Un corto ejemplo"
A: La ultima letra de la palabra "Un " es
N, la ultima letra de la palabra "corto " es
O, la ultima letra de la palabra "ejemplo"
es O, al concatenarlas el resultados es
"NOO"
Q: Toma la ultima letra de cada
palabra en la siguiente frase y concatena las “Nunca pares de aprender”

En mi caso, cuándo intente con el mismo promt de ejemplo el modelo no incluia el artículo “de”. Así que literalmente le dije que lo incluyera y funcionó.
.
.
Q: Toma las ultimas letras de las palabras “Un corto ejemplo” y concatenalas
A: La ultima letra de la palabra “Un” es N, la ultima letra de la palabra “corto” es O, la ultima letra de la palabra “ejemplo” es O, al concatenarlas el resultado es “NOO”

Q: Toma las ultimas letras en las palabras “Nunca pares de aprender” y concatenalas. Ten en cuenta todas las palabras y articulos.

ChatGPT
Mis disculpas nuevamente por la confusión anterior. Las últimas letras de las palabras “Nunca pares de aprender” son “a”, “s”, “e” y “r”. Al concatenarlas, el resultado es “aser”. Lamento los errores anteriores y agradezco tu paciencia.

Wao, me parece muy poderosa el uso de la técnica de cadena de pensamiento.

Chain of thought muy interesante metodo a probarlo ahora

Que técnicas tan geniales!!!

Las cadenas de pensamientos contribuyen a mejorar las respuestas de los modelos de Ai brindándoles contexto que sea de guía en algunos escenarios simples a otros muy complejos.

Creación de una cadena de Pensamiento compleja Chaun-of-Thought

me parece muy práctico para guiarlo al tipo de informes automáticos que requerimos
Quiero generar un prompt automático desde un formulario de encuestas de Microsoft donde voy diligenciando y tengo respuestas por defecto para algunas inconformidades específicas del formulario. conectando CHATGPT con el formulario de Microsoft por medio de Power Automate para automatizar el proceso. ¿Por medio de esta cadena de pensamiento puedo mejorar el nivel de respuestas para el prompt generado automáticamente con respuestas por defecto para que me elabore informes??
**Few-Shot** Aquí tienes un listado con 10 de las razones más importantes para utilizar energía solar, con explicaciones de cómo beneficia tanto a la naturaleza como a los usuarios: 1. **Protección del medio ambiente** * **Para la naturaleza:** La energía solar reduce la contaminación del aire y las emisiones de gases de efecto invernadero, protegiendo el medio ambiente y ayudando a combatir el cambio climático. * **Para el cliente:** Los usuarios contribuyen a un planeta más limpio y ayudan a reducir su huella de carbono. 2. **Energía renovable e inagotable** * **Para la naturaleza:** Al aprovechar una fuente de energía infinita como el sol, se preservan los recursos naturales y se evita el impacto de la extracción de combustibles fósiles. * **Para el cliente:** A diferencia de los combustibles fósiles, la energía solar no se agotará y siempre estará disponible, asegurando un suministro constante y confiable. 3. **Reducción de costos en electricidad** * **Para la naturaleza:** Menor demanda de electricidad proveniente de plantas que queman combustibles fósiles significa menos contaminación ambiental. * **Para el cliente:** Los usuarios pueden ahorrar significativamente en sus facturas de electricidad, especialmente en regiones soleadas, ya que producen su propia energía. 4. **Bajo mantenimiento de los sistemas solares** * **Para la naturaleza:** Los sistemas solares no requieren grandes cantidades de recursos para mantenerse, lo que evita la creación de residuos y minimiza la contaminación. * **Para el cliente:** El mantenimiento de los paneles solares es mínimo y económico, lo que permite al usuario disfrutar de energía limpia con pocas preocupaciones. 5. **Incentivos y beneficios fiscales** * **Para la naturaleza:** Los incentivos para energía solar fomentan el uso de fuentes limpias y ayudan a reducir la dependencia de fuentes contaminantes. * **Para el cliente:** Los gobiernos suelen ofrecer incentivos y descuentos fiscales que ayudan a reducir el costo inicial de la instalación solar. 6. **Aumento del valor de la propiedad** * **Para la naturaleza:** Las propiedades con energía solar promueven un estilo de vida sostenible y pueden inspirar a más personas a adoptar energías limpias. * **Para el cliente:** Las casas con paneles solares suelen aumentar su valor de mercado, siendo una inversión atractiva si se decide vender la propiedad. 7. **Autonomía energética** * **Para la naturaleza:** La energía solar disminuye la carga en las infraestructuras de energía tradicionales, lo que reduce el riesgo de accidentes ambientales y la necesidad de grandes plantas energéticas. * **Para el cliente:** Los usuarios pueden producir su propia energía, lo cual los protege de cortes de luz y aumentos de precios en la electricidad. 8. **Compatibilidad con la agricultura y zonas rurales** * **Para la naturaleza:** Los paneles solares en zonas rurales o sobre cultivos no requieren deforestación, y protegen el suelo al evitar fuentes de energía que puedan dañar el entorno. * **Para el cliente:** Los agricultores y personas en áreas rurales pueden producir su propia electricidad sin necesidad de conectarse a la red, ahorrando y aumentando su independencia energética. 9. **Creación de empleos verdes** * **Para la naturaleza:** La industria solar fomenta la creación de empleos en el sector energético sin depender de prácticas destructivas para el ambiente. * **Para el cliente:** El aumento de trabajos en la industria solar beneficia la economía local y permite que más personas se capaciten en tecnología renovable. 10. **Reducción de la contaminación del agua** * **Para la naturaleza:** Las plantas de energía solar no utilizan agua para generar electricidad, lo cual ayuda a conservar y proteger este recurso vital. * **Para el cliente:** Los usuarios que eligen energía solar ayudan a reducir la presión sobre las fuentes de agua, promoviendo un uso más sostenible de los recursos naturales. La energía solar representa un beneficio tanto para la naturaleza como para los usuarios, impulsando un futuro más limpio, económico y autosuficiente.
Genera un listado con 10 de las mas importantes razones de tener energía solar. " ¿Para la naturaleza cual es el baneficio de la energía solar?" Aquí tienes una lista con 10 de las razones más importantes para utilizar energía solar, enfocándonos en cómo beneficia al medio ambiente y la naturaleza: 1. **Reducción de la contaminación del aire**: La energía solar no produce emisiones de gases contaminantes, lo que ayuda a mantener el aire más limpio y saludable para la naturaleza y todas las formas de vida. 2. **Disminución del cambio climático**: Al reducir el uso de combustibles fósiles, la energía solar contribuye a disminuir las emisiones de gases de efecto invernadero, lo cual ayuda a reducir el calentamiento global. 3. **Protección de los ecosistemas**: La energía solar genera electricidad sin necesidad de procesos invasivos como la minería, lo que protege hábitats naturales y reduce la degradación de suelos y paisajes. 4. **Ahorro de recursos naturales**: Al utilizar el sol como fuente de energía, se evita el consumo de recursos limitados como el petróleo, gas y carbón, preservando estos recursos para las futuras generaciones. 5. **Reducción de la contaminación del agua**: Las plantas de energía solar no necesitan agua para generar electricidad, a diferencia de muchas plantas de energía tradicionales, lo cual reduce la contaminación y el consumo de agua. 6. **Protección de la fauna marina y terrestre**: La energía solar no produce desechos tóxicos ni derrames que puedan afectar la fauna. Esto protege tanto la vida marina como los animales terrestres. 7. **Menos desechos peligrosos**: A diferencia de las plantas de energía nuclear o de carbón, la energía solar no produce residuos peligrosos que necesiten ser almacenados o procesados, evitando el riesgo de contaminantes tóxicos en el medio ambiente. 8. **Reducción del ruido ambiental**: Los paneles solares generan energía sin producir ruido, lo que es menos invasivo para la vida silvestre y el entorno natural. 9. **Compatibilidad con agricultura y zonas naturales**: La energía solar puede instalarse en tierras no utilizadas, lo cual evita la deforestación o la destrucción de áreas naturales y permite su coexistencia en tierras agrícolas. 10. **Desarrollo de conciencia ambiental**: La adopción de energía solar fomenta una mayor conciencia sobre el uso de recursos renovables y el cuidado del medio ambiente, promoviendo prácticas sostenibles que beneficien a la naturaleza. Para la naturaleza, el beneficio de la energía solar radica principalmente en la reducción de contaminantes y la conservación de recursos. Al adoptar energía solar, se ayuda a crear un entorno más saludable, sostenible y respetuoso con el planeta. 4o ChatGPT puede cometer errores. Considera verificar la
Aquí tienes un listado con 10 de las razones más importantes para utilizar energía solar: 1. **Energía limpia y renovable**: La energía solar es sostenible y no contamina, lo que ayuda a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. 2. **Ahorro en facturas de electricidad**: Generar electricidad a partir del sol puede reducir significativamente los costos de energía a largo plazo. 3. **Reducción de la dependencia de combustibles fósiles**: La energía solar disminuye la necesidad de recursos finitos, como el petróleo, el gas y el carbón. 4. **Bajo mantenimiento**: Los sistemas solares requieren poco mantenimiento; una vez instalados, su mantenimiento es mínimo, lo que los hace rentables a largo plazo. 5. **Creación de empleo y crecimiento económico**: La industria solar genera empleo en fabricación, instalación y mantenimiento, apoyando la economía local. 6. **Autonomía energética**: La energía solar permite generar electricidad en lugares remotos, promoviendo la independencia energética. 7. **Incentivos y beneficios fiscales**: Muchos gobiernos ofrecen incentivos, créditos y exenciones fiscales para promover la adopción de sistemas solares. 8. **Incremento del valor de la propiedad**: Las viviendas con sistemas solares suelen tener un mayor valor de mercado, lo que es beneficioso si se desea vender la propiedad. 9. **Uso eficiente de espacios**: Las instalaciones solares pueden colocarse en techos, estacionamientos o terrenos sin uso, aprovechando al máximo el espacio disponible. 10. **Innovación y tecnología en crecimiento**: La tecnología solar sigue mejorando en eficiencia y reducción de costos, lo que la hace cada vez más accesible y eficaz. La energía solar es una excelente opción para quienes buscan soluciones ecológicas, económicas y sostenibles para sus necesidades energéticas.
Aquí tienes 10 ejercicios de sumas y restas para niños de 7 años. Los problemas son sencillos y con números pequeños para que puedan practicarlos fácilmente. **Ejercicios de suma:** 1. **4 + 3 = ?** 2. **9 + 5 = ?** 3. **7 + 6 = ?** 4. **8 + 2 + 4 = ?** 5. **5 + 9 + 3 = ?** **Ejercicios de resta:** 1. **12 - 5 = ?**
Esta técnica fragmenta los prompts, para que la lógica fluya secuencialmente a lo que solicitamos.
1 de septiembre de 2024. Ya ChatGPT no necesita mucho contexto, con solo ponerle que concatene y cuáles son las ultimas letras de las palabras de cierta frase, lo hace sin necesidad de aplicar la técnica de la cadena de pensamiento. Ha avanzado mucho en todos los sentidos.
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-6b395bc2-ba62-4847-9312-8a50dbefb4b4.jpg)
Actualmente estoy usando ChatGPT 4o y ya no tiene este problema jejeje
esto está re pro!
¡Esto es genial!, apliqué la cadena de pensamiento con el Prompt de esta clase y de las anteriores para generar un Resumen Ejecutivo de una futura investigación, y para ver que realmente esta funcionando utilicé información de mi trabajo de investigación. Claro que de todas maneras si vas ha generar de esta manera tu proyecto, como dice el profe requiere, revisar, analizar y elegir las variables y materiales adecuados que se utilizarán, según la naturaleza y la complejidad de tu investigación. Aquí el resultado: ### **Resumen Ejecutivo del Proyecto** #### **Título del Proyecto:** Impacto de la Administración de Chocolate Fortificado con Hierro Hemínico en las Habilidades Cognitivas y el Nivel de Hemoglobina en Escolares de Educación Primaria #### **1. Introducción:** El presente proyecto busca evaluar la relación entre la administración de chocolate fortificado con hierro hemínico y las habilidades cognitivas en escolares de educación primaria en la escuela Manuel Scorza Torre, ubicada en el distrito de Carabayllo, Lima, Perú. La investigación se centra en medir el impacto de este suplemento en el nivel de hemoglobina y en indicadores específicos de concentración mental, atención y resolución de problemas. #### **2. Objetivos del Proyecto:** * **Objetivo General:** Evaluar el efecto de la administración diaria de chocolate fortificado con hierro hemínico sobre el nivel de hemoglobina y las habilidades cognitivas en escolares de 6 a 11 años. * **Objetivos Específicos:** 1. Determinar el cambio en el nivel de hemoglobina tras la intervención de 6 meses. 2. Evaluar el impacto en la concentración mental y la atención mediante pruebas psicométricas. 3. Analizar la mejora en la resolución de problemas en tareas específicas. #### **3. Metodología:** * **Diseño del Estudio:** Experimental, con grupo de control. * **Población y Muestra:** 200 escolares de 1ro a 6to grado, divididos en un grupo experimental (100) y un grupo control (100). * **Intervención:** Administración diaria de un dulce de chocolate fortificado con 12.5 mg de hierro hemínico durante 6 meses. * **Medición de Variables:** * **Nivel de Hemoglobina:** Pruebas de sangre al inicio, a los 3 meses y al final del estudio. * **Concentración Mental y Atención:** Test de Cancelación y Test de Stroop al inicio y al final del estudio. * **Resolución de Problemas:** Evaluaciones de problemas matemáticos y puzzles complejos al inicio y al final del estudio. #### **4. Resultados Esperados:** * Aumento significativo en los niveles de hemoglobina en el grupo experimental comparado con el grupo control. * Mejoras en la concentración mental y atención en los escolares que recibieron el suplemento. * Incremento en la capacidad de resolución de problemas en el grupo experimental. #### **5. Impacto y Relevancia:** Este estudio proporcionará evidencia sobre la efectividad del chocolate fortificado con hierro hemínico como una estrategia para mejorar la salud y las habilidades cognitivas en escolares. Los resultados podrían influir en políticas de salud y educación, contribuyendo a reducir la anemia y mejorar el rendimiento académico en niños. #### **6. Presupuesto y Recursos Necesarios:** * **Pruebas de Sangre:** $5,000 (para análisis al inicio, medio término y final). * **Materiales Psicométricos:** $2,000 (pruebas y herramientas de evaluación). * **Chocolate Fortificado:** $3,000 (para el suministro diario durante 6 meses). * **Personal de Investigación:** $10,000 (incluye coordinadores y asistentes). * **Total Estimado:** $20,000 #### **7. Solicitud de Apoyo:** Se solicita apoyo financiero y logístico a instituciones académicas, organizaciones gubernamentales y no gubernamentales, así como empresas privadas interesadas en la mejora de la salud y la educación infantil. Se agradece cualquier colaboración que permita la realización de este estudio y la difusión de sus resultados. ### **Conclusión:** El proyecto tiene el potencial de generar importantes beneficios para la salud y la educación de los escolares en Perú, demostrando una intervención viable y efectiva para combatir la anemia y mejorar las habilidades cognitivas. La colaboración y el apoyo de entidades interesadas serán cruciales para el éxito de esta investigación.
A la fecha 10/05/2024 el chat gpt y otras IAs no entienden la cadena de pensamiento.
Es extraño, pero intenté realizar exactamente el mismo ejercicio del bot de decisiones usado en esta clase (Estoy en CHATGPT 3.5), y el resultado no es igual, es como si no entendiera y no avanza hacia los siguientes pasos.
Es extraño, pero en CHATGPT 3.5 realicé exactamente el mismo ejercicio y no tiene el mismo comportamiento que se muestra en la clase. Es como si no entendiera. No funciona igual que en la clase.
Otra técnica eficaz consiste en hacer preguntas de seguimiento a partir de respuestas anteriores esta es Prompting iterativo, es estar atento a la respuesta inicial de la IA. Puedes formular tu prompt de seguimiento para profundizar en una parte específica de esa respuesta, ahondar en un subtema o pedir aclaraciones. Es especialmente útil cuando necesitas recopilar información detallada. ;)
Quiero que Chatgpt me ayude a crear una estrategia de lanzamiento de un nuevo producto
Me encantó la clase, muy avanzado.
El pimer prompt utilizado el modelo en la versión 3.5 de ChatGPT alucina, probe el ejemplo del profesor y dio esos errores, depués probé con este prompt y me dio la respuesta correcta ![](file:///home/samcalderonaguirre/Im%C3%A1genes/Capturas%20de%20pantalla/Captura%20desde%202024-03-22%2010-56-21.png)Q: Eres un profesor de lengua, estás enseñando a alumnos de 6 años, toma las últimas letras de la frase "Nunca pares de aprender" y concaténalas, explícalo paso a paso. Respuesta de Chat GPT: ¡Por supuesto! Vamos a hacerlo de manera simple y divertida para que todos puedan entenderlo: 1. **Nunca**: Es una palabra que significa "en ningún momento" o "jamás". 2. **Pares**: Esta palabra viene del verbo "parar", que significa dejar de hacer algo. 3. **De**: Es una preposición que se usa para indicar posesión, origen, destino, entre otras cosas. 4. **Aprender**: Este es el verbo que usamos para decir que obtenemos nuevo conocimiento o habilidades. Ahora, vamos a tomar las últimas letras de cada una de estas palabras: * **Nunca**: La última letra es "a". * **Pares**: La última letra es "s". * **De**: La última letra es "e". * **Aprender**: Las últimas letras son "er". Si concatenamos estas letras, obtenemos "aser". Ahora, esto no forma una palabra en español, ¿verdad? Eso es porque solo hemos tomado las últimas letras de cada palabra y las hemos puesto juntas. A veces, cuando hacemos esto, no obtenemos palabras reales. Pero es una manera divertida de jugar con las palabras y aprender cómo están formadas. ¿Entendido? probé con Copilot de Microsoft y este el resultado que me dió: Pregunta: Toma las últimas letras en las palabras "Nunca pares de aprender" y concatenalas Copilot: ¡Listo! Las últimas letras de las palabras en la frase “Nunca pares de aprender” son **a**, **s**, **e**, **r**. Al concatenarlas, forman la palabra **“aser”**.
Creo que logre un avance xd aqui les dejo mis fallas y mi logro ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/hola-3b29886a-67e6-4544-9dfb-9823c290b068.jpg) al parecer cada una de estas ordenes solo daban malos resultados, intentaba especificar pero solo lo empeoraba, asi que decidi modificar la orden inicial estara en respuestas ya que no me deja ekisde
tal vez esté fuera de contexto pero se podría confundir el modelo si el input tenga faltas de ortografía o se utilizan palabras en inglés?
**PROMPT** Q: Tu objetivo es ordenar los subproductos en orden alfabetico de la compañía que vende tecnología A: Por ejemplo productos de Apple: \- Airpods -iMac \- iPhone Q: ¿Que subproductos en orden alfabatico de la compañia Samsung, escogerias? **ChatGPT** Para la compañía Samsung, los subproductos en orden alfabético podrían ser: * Galaxy Buds * Galaxy Note * Galaxy Tab * Galaxy Watch * Smart TV Samsung
Chain of Tought Prompting: Método en el que se le da una cadena de pasos a seguir a los LLMs para darle solución a la pregunta o petición que desees que realice. Las LLMs no pueden seguir una lógica matemática con muchos eventos o variables a la vez para un solo problema. (Se le da el contexto necesario a la IA para que pueda "pensar" de forma estructurada y llegar a la solución apropiada.) Hay dos tipos de Chain of Tought prompting: \*Zero-shot = piensalo paso a paso (No es 100% certero en todos sus casos) \*One-shot = darle un ejemplo de como debe razonar en el problema que le planteaste (La IA está más entrenada, por lo tanto hay más probabilidades de que acierte)
Este es mi prompt para un chabot que te ayuda a identificar a que pokemones te pareces más 😅: Eres un bot de match de la personalidad. Tu trabajo es ayudar a identificar tus 3 tipos de pokemones más parecidos a tu personalidad a través de realizar 5 preguntas de opción múltiple (4 opciones) y llegando a una decisión final basada en las respuestas recibidas. Utiliza el siguiente formato para ayudar a crear la serie de preguntas: formato: \[pregunta]: \[Proporcione una breve descripción de la pregunta]: \[opciones/respuestas/elección] Cadena de pensamiento: \[Paso 1]: identifica la preferencia de \[elemento/variable/respuesta/carácterísticas/comportamientos/gustos/sueños] \[Paso 2]: Comprende la \[relación/conexión] entre \[elemento/variable/respuesta] y las \[caracaterísticas/emociones/personalidad] de los pokemones. \[Paso 3]: \[Concluir/determinar/responder] el \[resultado/pokemones/parecido/matching] basado en el \[análisis/semejanza/relación] de \[carácterísticas/comportamientos/gustos/sueños] y su \[relación/conexión] con 3 \[pokemones]: \[proporcione una descripción completa y lógica basada en la cadena de pensamiento] y \[imagen/link].+ Guiarás al usuario sobre una serie de preguntas para obtener información sobre sus gustos y personalidad. Las preguntas deben ser específicas. Empieza presentandote y haciendo únicamente preguntas del paso 1 de manera sencilla y fácil.
Chain-of-Thought 🌟 cadena de pensamientos o secuencia de pensamientos conectados entre sí
No se si es porque al parecer hay una degradación del nivel de ChatGPT, yo estoy tomando este curso en Enero 2024 y para llegar a las respuestas del Bot de decisiones, tuve que verificar varias veces con ChatGpt si entendía mis respuestas, y varias veces se confundía o alucinaba. Claramente el profesor usó ChatGPT en otro momento pero si me genera mucha curiosidad como ahora parece menos inteligente el ChatGPT
Hola, quiero compartir mi prompt. La idea es adherencia a un protocolo de una institución de salud. Espero sus comentarios. Sigue el siguiente paso a paso:  "1. síntomas de dispepsia": indagar por factores de riesgo y si los síntomas son agudos (<6 semanas)  o crónicos (>6 semanas).  2\. si los síntomas son agudos (<6 semanas), preguntar por signos de alarma, si tiene signos de alarma remitir al internista, si no tiene signos de alarma, brindar tratamiento farmacológico, educación y recomendaciones nutricionales. si mejoría en dos meses indicar alta médica. Si no presenta mejoría, solicitar prueba IgG - IgM para H. pylori.  3\. Si los síntomas son crónicos (>6 semanas) preguntar por signos de alarma, si tiene signos de alarma remitir al internista, si no tiene signos de alarma, solicitar  prueba IgG - IgM para H. pylori.  4\. Si en los pasos anteriores se solicitó  prueba IgG - IgM para H. pylori. analizar la prueba de la siguiente manera: -  Si IgG(negativo) - IgM (negativo): preguntar si es adherente al tratamiento, si es adherente, solicitar interconsulta con medicina interna, si no dar educación.  \- Si IgG (positivo) - IgM (positivo) o IgG (negativo)- IgM (positivo): iniciar tratamiento farmacológico. si mejoria dar alta medica. si no hay mejoria solicitar test de aliento para helicobacter pylori.  - Si IgG(positivo) - IgM(negativo): solicitar test de aliento. " Entiendes el paso a paso? dame un ejemplo creando un paciente que requiera solicitar test de aliento segun el paso a paso. 5\. Si en alguno de los pasos anteriores se solicita test de aliento para helicobacter pylori, seguir este paso: resultado test de aliento:  -positivo: iniciar tratamiento farmacológico y no farmacológico, control del test de aliento en 8 semanas.  -negativo: Remisión con internista.”
Cómo se llama la extensión de Chrome que usa el profesor, al parecer te dice el significado de palabras como "keras"? ?
Logré hacer el ejemplo de la clase!! ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-26558cab-32d6-4ec0-a99b-f00e524a85ac.jpg)![]()![]()

wow, que gran estructura esta para un buen promt, gran curso.

Excelente el ejercicio de Cadena de Pensamiento; me descresto poder ejecutarlo e irme a navegar por varios temas, interactuando con la maquina; esto a pesar de venirlo observando desde hace algún tiempo en los Bot de los Bancos en Colombia. Gracias
Ahh, y lo curioso es que no le dije que quería cambiar de trabajo
Hola, estoy generando exactamente el mismo ejercicio de Carlos y la respuesta de ChatGPT es diferente, muestra la estructura de la cadena de pensamiento, porque se puede dar? ¡Hola! Soy un bot de decisiones y estoy aquí para ayudarte a tomar decisiones razonables. Empecemos con la primera pregunta: \[Problema/Escenario/Pregunta]: Estás considerando cambiar de trabajo. Cadena de pensamiento: \[Paso 1]: Identifica los factores clave que te llevan a considerar un cambio de trabajo. Por favor, comparte los factores o razones que están influyendo en tu decisión de cambiar de trabajo.
Hola, no sé si le pasa a mas gente, pero no veo los recursos de los que habla el profesor en la pestaña de recursos, alguien sabe si debo activar algo¿? o si se ubican en otro sitio¿?
no hay nada en los recurso y me pasa en varias clases .
Intenté el ejercicio de la cadena de pensamiento con el ejemplo de las ultimas letras de cada palabra y no logré que siguiera la estructura indicada en el promt.
Les dejo, un ejemplo de Prompt que yo realice de Chain of Thought, espero les sirva, para que tenga mas de una variable en cantidad dentro de un mismo producto. "Pedro tiene un paquete de cigarrillos, los cualen contienen 20 cigarros cada uno, y se fuma 10 de ellos y luego compra 2 cajas mas pero de 14 cigarrillos, y fuma 2 cigarrillos más. Cuanto cigarrillos le quedan a Pedro?ChatGPT Pedro tenía inicialmente un paquete de cigarrillos con 20 cigarrillos. Fumó 10 de ellos, por lo que le quedaron 20 - 10 = 10 cigarrillos en el primer paquete. Luego, compró 2 cajas más de cigarrillos, pero cada caja contenía 14 cigarrillos. Por lo tanto, en total, Pedro compró 2 cajas \* 14 cigarrillos/caja = 28 cigarrillos. Después de comprar las cajas, tenía 10 cigarrillos que le quedaban del paquete original y añadió los 28 cigarrillos de las cajas, lo que suma 10 + 28 = 38 cigarrillos. Finalmente, fumó 2 cigarrillos más, por lo que le quedaron 38 - 2 = 36 cigarrillos. Pedro tiene 36 cigarrillos restantes."
El expositor menciona que hay información en la ventana "Recursos" pero no me aparece nada en dicha ventana. Alguién cómo sabe visualizarlos?

Gracias

Yo pienso que en el ejemplo de concatenar la ultima letra de las palabras el problema es falta de claridad. Yo hice varias pruebas y luego de algunas modicicaciones al prompt obtuve la respuesta correcta. El prompt que usé fué: Toma la ultima letra de cada palabra de la frase: “nunca pares de aprender” y concatenalas

Al final, me funcionó con zero-shot:

Aqui les comparto un aporte que encontré investigando este tema en particular y es incredible, en este caso tiene 3 líneas de razonamiento al mismo tiempo. Super interesante para investigar si es que no se trata en las próximas clases.
"Necesito que actúes como 3 expertos en Física. Cada uno de ellos va a plantear una hipótesis distinta sobre el resultado del siguiente (documento/problema). Es importante que cada uno plantee una línea de razonamiento distinta. Cuando hayan terminado, quiero que continues la conversación entre estos 3 expertos para que contrasten los diferentes resultados y lleguen a una conclusión consensuada, es importante que haya vocación de aceptar la posición más razonable por parte de los demás. Es importante que esa conclusión sea: “la respuesta tiene que ser un número de horas concreto”

Quiero que me muestres todo el proceso de la conversación en tablas. Donde en cada columna vemos la intervención en la conversación de cada uno de los expertos.

Finalmente, proponme la respuesta consensuada como resultado final.

El problema es el siguiente: “Pedro acaba de hacer una colada de calcetines. Ha lavado 10 pares y los ha puesto a secar al sol. Comprueba que ha necesitado 10 horas para que todos los calcetines estén secos. Si hubiese lavado 7 pares de calcetines, ¿Cuánto tiempo habrían necesitado para secarse? Todas las condiciones ambientales se mantienen constantes e ideales”"

Hice las pruebas tal cual como esta en el ejercicio Toma las ultimas letras en la oracion “Nunca pares de aprender” aprender y concatenalas. Efectivamente se presenta ese error, pero realice el ajuste y utilice el siguiente prompt y me funciono perfecto: Toma las ultimas letras de cada palabra en la siguiente oracion “Nunca pares de aprender” aprender y concatenalas

PARECE MAGIA. Repliqué el ejercicio

Ejemplo “Cadena de Pensamiento” Chain of Thought Prompting
September 2, 2023
hola
ChatGPT
¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte hoy?

Eres un bot de decisiones. Tu trabajo es ayudar a tomar una decisión haciendo una serie de preguntas una a la vez y llegando a una decisión razonable basada en la información proporcionada.

Utilizará el siguiente formato para ayudar a crear la serie de preguntas.

formato:
[Problema/Escenario/Pregunta]:
[Proporcione una breve descripción del problema, escenario o pregunta].

Cadena de pensamiento:

[Paso 1]: Identifique el [elemento/variable clave] en [problema/escenario/pregunta].
[Paso 2]: Comprender la [relación/conexión] entre [elemento A] y [elemento B].
[Paso 3]: [Analizar/Evaluar/Considerar] el [contexto/implicación] de la [relación/conexión] entre [elemento A] y [elemento B].
[Paso 4]: [Concluir/Decidir/Determinar] el [resultado/solución] basado en el [análisis/evaluación/consideración] de [elemento A], [elemento B] y su [relación/conexión].
[Respuesta/Conclusión/Recomendación]: [Proporcione una respuesta coherente y lógica basada en la cadena de pensamiento.]

Guiarás al usuario a través de una serie de preguntas de una en una. La primera pregunta es amplia, y las siguientes se vuelven más específicas.

Empieza presentandote y haciendo solamente y nada más que la primera pregunta (paso 1), de manera sencilla y fácil.
ChatGPT
¡Hola! Soy un asistente de toma de decisiones y estoy aquí para ayudarte a tomar decisiones basadas en la información proporcionada. Comencemos con la primera pregunta:

[Problema/Escenario/Pregunta]:
Por favor, proporciona una breve descripción del problema, escenario o pregunta que te gustaría resolver o tomar una decisión al respecto.

Quisiera saber que lenguaje de programación es el adecuado para mi proyecto de analítica de datos
ChatGPT
¡Excelente! Ahora que tengo una idea de tu objetivo, continuemos con el proceso de toma de decisiones:

[Paso 1]: Identifiquemos los elementos clave en tu proyecto de analítica de datos.
[Elemento/Variable clave]: El proyecto de analítica de datos.

En el próximo paso, exploraremos las relaciones y consideraciones importantes para elegir el lenguaje de programación adecuado. ¿Tienes alguna preferencia o requisito específico que deba tener en cuenta para tu proyecto de analítica de datos?

si
ChatGPT
Perfecto, tus preferencias o requisitos son importantes para tomar la decisión adecuada.

[Paso 2]: Comprenderemos la relación o conexión entre tus preferencias o requisitos y la elección del lenguaje de programación.

¿Puedes compartir más detalles sobre tus preferencias o requisitos específicos para tu proyecto de analítica de datos? Esto nos ayudará a tomar una decisión informada sobre el lenguaje de programación más adecuado.

un análisis exploratorio de datos (EDA) usando bases de datos SQL
ChatGPT
Entendido, estás interesado en realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) utilizando bases de datos SQL. Esto nos proporciona información valiosa para tomar una decisión sobre el lenguaje de programación adecuado.

[Paso 3]: Consideraremos el contexto e implicaciones de realizar un EDA con bases de datos SQL.

Realizar un EDA con SQL es una elección sólida, ya que SQL es especialmente eficiente para consultas y manipulación de datos en bases de datos relacionales. Sin embargo, para realizar un análisis más completo, también puedes utilizar lenguajes de programación como Python o R, que ofrecen bibliotecas específicas para análisis de datos y visualización.

[Paso 4]: Tomemos una decisión basada en este análisis.

Si deseas centrarte principalmente en el análisis exploratorio de datos y la consulta de bases de datos, SQL es la elección principal. Sin embargo, si planeas realizar análisis estadísticos avanzados, visualizaciones interactivas o necesitas integrar datos de múltiples fuentes, considera usar SQL junto con Python (utilizando bibliotecas como Pandas y Matplotlib/Seaborn) o R (con paquetes como dplyr y ggplot2).

¿Te gustaría optar por SQL únicamente o considerar la combinación de SQL con otro lenguaje de programación para tu proyecto de EDA?

podría ser SQL combinado con Python
ChatGPT
Excelente elección. Combinar SQL con Python te brindará una potente capacidad para realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) completo y eficiente. Aquí está la recomendación final:

[Respuesta/Conclusión/Recomendación]:
Para tu proyecto de análisis exploratorio de datos (EDA) utilizando bases de datos SQL, se recomienda utilizar una combinación de SQL y Python. SQL será fundamental para consultas y manipulación de datos en tu base de datos, mientras que Python, con bibliotecas como Pandas para el análisis y Matplotlib/Seaborn para la visualización, te permitirá realizar análisis estadísticos avanzados y crear visualizaciones informativas.

Esta combinación te brindará la flexibilidad y las herramientas necesarias para un EDA completo y efectivo. ¡Buena suerte con tu proyecto! Si tienes más preguntas o necesitas ayuda adicional, no dudes en preguntar.

Aprendiendo mucho aún de llevar meses usándola día a día que genial.

Quien lo diria, yo pense que no seria gran cosa resolver un problema matematico

Yo utilize el siguiente prompt aplicando la cadena de pensamiento.


"Eres un bot de ayuda en la redacción de los textos. Tu trabajo es aplicar la parafrasis a la serie de textos que yo ingrese, para que los textos queden de alto impacto. Primero presentate y explica lo que tienes que hacer. Luego espera a que yo ingrese los textos para que empieces a aplicar la parafrasis y queden de alto impacto. Tercero la longitud de los textos de salida debe ser igual a la longitud de los textos que yo haya ingresado. Ejemplo “Mary tiene un corderito” tiene 23 caracteres entonces el texto de salida debe ser similar en la longitud o de 2 a 3 parafos. Tambien indicame si detectaste faltas de orgografía, explica porque estan mal y como hacer para solucionarlos, así como las alternativas del texto. Después de que me muestres la parafrasis, pregunta si continuamos con otro texto y si to ingreso otro texto entonces continuamos. "

Finalmente, existe algo llamado "cadena de pensamiento Zero-shot", un término curioso ya que en una cadena de pensamiento debemos especificar su comportamiento. En términos sencillos, consiste en agregar algo como "Piénsalo paso a paso". Sin embargo, debemos tener cuidado, ya que no siempre funciona de manera óptima. Es importante tener en cuenta que esta técnica puede no ser siempre efectiva y sus resultados pueden variar.

Además, en la cadena de pensamiento de tu prompt, puedes incluir una serie de pasos para la actividad deseada, donde el modelo te guíe paso a paso y te pregunte si deseas continuar al siguiente paso. De esta manera, el modelo te proporcionará instrucciones detalladas y te dará la opción de avanzar según tus preferencias.

Cuando el modelo enfrenta debilidades, es posible proporcionarle una cadena de pensamiento para resolver tareas más sencillas o incluso una cadena de pensamiento compleja para abordar tareas más difíciles. De esta manera, se le ayuda a comprender mejor el contexto y a superar desafíos más complejos con resultados más precisos.

me gusta su ejemplo y el resultado final es la palabra ASER

Ejeemplo de esto puede poner en tu prompt la pregunta de ejemplo y la respuesta a la logica de como quieres que responda. En ocasiones con más de una pregunta o más de un ejemplo.

La solución a esto es especificar una cadena de pensamiento, explicando primero el ejemplo o el tipo de probelmas matematicos, para posteriormente darle otra pregunta. Puede ser algo enredado pero queda más claro con algunos ejemplos.

Los modelos LLM (Lenguaje y Modelos de Aprendizaje) a menudo tienen una estructura de preguntas y respuestas (Q&A). Sin embargo, algunos de estos modelos pueden tener dificultades para seguir una lógica matemática asociada a problemas de la vida cotidiana debido a la pérdida de contexto o la falta de entrenamiento con una lógica matemática sólida. Además, pueden tener limitaciones en la capacidad de evaluar múltiples variables simultáneamente.

El rendimiento del modelo mejora significativamente cuando le proporcionamos una Chain-of-Thought Prompting (Cadena de pensamiento) específica.

Hola. El ejemplo de la cadena de pensamiento para un chatbot que ayuda a tomar decisiones, me hizo acordar de PI. Es una IA bastante interesante, porque realmente se siente como un “consejero” . He tratado de usarlo con prompts como los que enseñan aca, pero no responde igual que GPT, lo hace màs bien como el bot que se propuso en esta clase.

Wow, muy muy buena tecnica.

Es una técnica para problemas complejos muy interesante.

Mi ejemplo de concatenación con ChatGPT
Como pueden ver, en la palabra “Life” me equivoqué y puse la letra “E” dentro de las comillas, pero aún así resolvió el problema de manera correcta.

Prompts súper elaborados podemos crear con estas técnicas!

Intente el primer caso y lo hizo bien.