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Errores comunes al escribir un prompt

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Recursos

Desde los laberintos del lenguaje y las interacciones humanas, llegamos al mundo de la inteligencia artificial (IA), donde las reglas del juego cambian drásticamente. Sumergirse en los promptings es como aprender un nuevo idioma, uno que requiere precisión y claridad. En el arte de la comunicación con modelos de IA, a menudo enfrentamos errores comunes que afectan la eficacia de nuestras solicitudes, y es esencial aprender a evitarlos para mejorar la calidad de las respuestas obtenidas.

¿Cómo debemos evitar la complejidad excesiva en nuestros prompts?

El primer paso es huir del exceso. Un prompt no debe ser una maraña de supuestos o instrucciones difusas. Cuando presentamos a la IA una situación con múltiples capas y condiciones, como la elección entre tres películas de ciencia ficción en distintos cines y ciudades desconocidas, estamos invitando al modelo a perderse en un laberinto de posibilidades, diluyendo la precisión de su respuesta. Es importante recordar que, si bien los modelos de IA son avanzados, su eficacia radica en trabajar con especificaciones claras y directas.

¿Por qué es esencial la concreción en los prompts?

Porque el modelo de IA, independientemente de su sofisticación, opera mejor con instrucciones específicas que con narrativas complejas. Al interactuar con modelos como GPT-3.5 o BART, es crucial comunicar nuestro mensaje con la misma claridad que esperaríamos al proporcionar instrucciones a un ser humano que desconoce nuestro contexto personal o profesional. La sencillez y la focalización son la clave.

¿Cómo afecta la ambigüedad y el uso de jergas a los resultados de la IA?

Para comunicarnos eficazmente con un modelo de IA, es vital eliminar cualquier ambigüedad y jerga que puedan confundir o malinterpretar el algoritmo. Por ejemplo, en el campo de la IA, términos como "optimización estocástica del gradiente" pueden ser claros para un especialista, pero la IA puede beneficiarse de un lenguaje más accesible. Del mismo modo, las especificidades técnicas como "batch size" y "entropía cruzada categórica" deben simplificarse para mejorar la comprensión del modelo.

¿Qué debemos tener en cuenta sobre las limitaciones de los modelos de IA?

Es crucial estar conscientes de las limitaciones de los modelos de IA como GPT-3.5, LAMBDA o BLOOM. Obligar a la IA a operar fuera de sus parámetros de diseño, como esperar que maneje tareas con sesgos inherentes o que procese una gran cantidad de texto, inevitablemente conducirá a resultados insatisfactorios. Además, esperar que el modelo tenga información sobre eventos recientes que no están en su base de datos también degrada la calidad de sus respuestas.

¿Por qué son perjudiciales los supuestos al crear un prompt?

Los supuestos son otro obstáculo significativo. Preguntar, por ejemplo, cuánto tiempo tarda una pizza en cocinarse sin proporcionar detalles como temperatura del horno o ingredientes, es dejar demasiado al azar. La IA no es competente haciendo suposiciones; necesita datos claros y detallados para desempeñarse de manera óptima. De igual manera, al preguntar cuál es el mejor material para construir un puente sin ofrecer contexto, se abren múltiples interpretaciones que pueden no alinearse con nuestras expectativas.

El éxito en la generación de prompts efectivos se basa en la comprensión y la adaptación a la mente artificial con la que hablamos, refinando nuestra habilidad para formular solicitudes precisas y estructuradas. Al final del día, el Prompt Engineering es tanto un arte como una ciencia, y al integrar estos conocimientos vamos hilvanando la comunicación con estos asombrosos modelos de IA. Con las lecciones aprendidas, esperamos ya con entusiasmo la próxima clase, donde exploraremos técnicas avanzadas que enriquecerán aún más nuestro diálogo con la tecnología.

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8. Errores comunes al escribir un prompt

  • Extenderse demasiado o escribir vagamente. Redundar.
  • Jergas o ambigüedad. Instrucciones muy anichadas.
  • Limitaciones del modelo. Instrucciones sesgadas. Respuestas no precisas por cantidad de texto.
  • Supuestos. Falta de variables.

Apuntes:
Errores comunes al escribir un Prompt:

  1. Demasiado extenso o complicado:
    Se debe evitar extenderse innecesariamente, cambiar el sentido de la petición y caer en redundancias que no aporten a la especificidad del prompt y que haga difícil la tarea de identificar cuál es la instrucción específica que estamos dando.
  2. Jergas o ambiguedad:
    De no ser estrictamente necesario, no utilizar palabras o expresiones que sean solamente utilizadas en algún país, región o por un nicho muy específico de la población. Entre más natural sea el lenguaje de entrada, mejor podrá ser el resultado.
  3. Limitaciones del modelo:
    No tener en cuenta las limitaciones de los modelos nos puede llevar a caer en errores, ya sea en el contenido de la respuesta o de problemas como sesgos o información no actualizada.
  4. Supuestos:
    Se relaciona con la especificidad. El prompt debe contener toda la información necesaria que evite al modelo tener que suponer datos de entrada que no le estamos otorgando.

🤷‍♂️¿Cómo Soluciono los supuestos?🤷‍♂️

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En el caso de que no conozcamos muy bien el contexto de la pregunta que quisieramos que ChatGPT nos responda, en mi experiencia de uso les puedo compartir lo siguiente:
.

Preguntarle lo siguiente:

"Tengo una pregunta que quiero responder pero no tengo el contexto necesario para obtener un resultado coherente y válido. Para ellos tú, en base a la pregunta que te daré quiero que me contestes con un cuestionario de XX preguntas para con el objetivo de ampliar la información y que te el resultado sea el deseado como lo dije inialemente. Sino conozco la respuesta te lo haré saber y tú me darás las respectivas sugerencias con su correspondiente justificación. ¿Es clara la instrucción que te he dado?" 

Este prompt les ayudará a que ChatGPT sea su copiloto de contexto para que puedan obtener mejores resultados en preguntas en las cuales ustedes no tienen ni la más mínima idea por dónde empezar o qué preguntar más concretamente al modelo.
.

Nota Aclaratoria:

"Una vez puesto el prompt anterior, van a ingresar su pregunta. Lo más probable es que en la respuesta que les de el modelo al primer prompt les diga que continúen con la pregunta, pero dado el caso que no, bueno, ya saben que deben seguir con su pregunta"

Espero les sirva. Saludos 😘

lo que yo estoy viendo es que hasta el prompt engineering nos ayudará a comunicarnos mejor, por que los errores en esto ocurren con mucha frecuencia en la interacción humana, inclusive yo uso la reafirmación cuando pido algo en mi trabajo, para confirmar que se entendió

Errores comunes al escribir un prompt

Escribir un prompt claro y efectivo es crucial para obtener respuestas precisas y útiles de ChatGPT. Sin embargo, existen algunos errores comunes que pueden disminuir la calidad del prompt y afectar la precisión de las respuestas. A continuación, se presentan algunos errores comunes al escribir un prompt:

1. Ambigüedad en las instrucciones

Las instrucciones ambiguas pueden generar confusiones y malentendidos en el modelo. Es importante ser específico y claro en las instrucciones para garantizar que el modelo entienda exactamente lo que se está pidiendo.

2. Falta de contexto

La falta de contexto puede hacer que el modelo no comprenda completamente la tarea que se está realizando y, por lo tanto, proporcionar respuestas inexactas. Es importante proporcionar suficiente contexto para que el modelo comprenda el propósito de la tarea y pueda proporcionar respuestas más precisas.

3. Falta de detalles específicos

La falta de detalles específicos puede hacer que el modelo no comprenda completamente lo que se está buscando. Proporcionar detalles específicos puede ayudar al modelo a entender mejor la tarea y proporcionar respuestas más precisas.

4. Uso de lenguaje ambiguo o subjetivo

El uso de lenguaje ambiguo o subjetivo, como palabras como “breve”, “extenso”, “poco” o “mucho”, puede ser interpretado de manera diferente por el modelo y generar respuestas inexactas. Es importante utilizar términos específicos y claros para evitar malentendidos.

5. Falta de revisión ortográfica y gramatical

La falta de revisión ortográfica y gramatical puede generar confusiones y afectar la calidad del prompt. Es importante revisar el prompt antes de enviarlo para asegurarse de que esté escrito correctamente.

En general, estos son algunos errores comunes al escribir un prompt que pueden afectar la calidad de las respuestas de ChatGPT. Es importante prestar atención a estos errores y asegurarse de escribir un prompt claro, específico y libre de ambigüedades para obtener respuestas precisas y útiles.

Aquí hay algunos errores comunes que debes evitar al escribir instrucciones para GPT:

  • Usar un lenguaje demasiado complejo o técnico que pueda confundir al modelo de IA.
  • No proporcionar suficiente contexto para la tarea, lo que puede llevar a respuestas irrelevantes o incorrectas.
  • Ser demasiado vago sobre qué tipo de resultado se espera, lo que puede resultar en respuestas que no cumplen con los criterios deseados.
  • Comenzar con instrucciones demasiado complejas antes de dominar lo básico, lo que puede resultar abrumador tanto para el usuario como para el modelo de IA.
  • Ser demasiado extenso o usar palabras o frases incontables, lo que puede dificultar que el modelo de IA comprenda la tarea.
  • No verificar las salidas del modelo de IA y hacer ajustes según sea necesario para mejorar su rendimiento.
  • Ignorar las preferencias o requisitos del público objetivo, lo que puede llevar a respuestas que no satisfacen sus necesidades o expectativas.

Hasta acá regular el curso. Prometian mucho en las ads, pero me parecen cosas que si uno ha usado chat gpt deduce.

Esta me hizo reflexionar, que necesariamente se debe tener un “cierto conocimiento del tema” para usar la herramienta con eficacia y precision.

Mientras mas conocimeinto tenga la aplicacion de la ia es mejor

Si le pides que cambie a gpt-4 sin ser plus algunas veces lo cambia con éxito

¡Consulta! ¿Soy yo o este video solo dura 00.59 segundos y se corta? Me parece que tiene un error el curso aquí.

Curioso que se cuelen los nombres de algunos camélidos dentro de los nombres de las IA

Errores comunes al escribir un prompt

  1. No hagas suposiciones, ni situaciones específicas. Escribe instrucciones claras y precisas, sin tantas variables y ambigüedades.
  2. Jergas o ambigüedades. El modelo puede perderse al momento de entender la instrucción si eres ambiguo o utilizas jergas que el modelo quizá no comprenda.
  3. Limitaciones del modelo. Debes tener en cuenta las limitaciones del modelo, ya que este puede caer en sesgos.
  4. Supuestos. Estos modelos no son buenos para los supuestos, no dejes demasiadas variables, recuerda ser preciso.

esta clase esta dañada solo dura 59 segundos es solo a mi o a todos les pasa lo mismo.

bueno a poner en practica sin la ambiguedad

les comparto la evolución del proyecto. Por favor siéntanse libres de indicarme los errores listados en al clase que existan en mi prompt <https://www.notion.so/Errores-comunes-al-escribir-un-prompt-cb0232adcb27415e852d8f848c570372?pvs=4>
![](https://static.platzi.com/media/user_upload/b%201-2459c65b-7cfc-42c1-a160-a29767b13db6.jpg)
Errores habituales al redactar un Prompt: 1. **Demasiado largo o complicado:** Evitar la extensión innecesaria que cambie el sentido original de la solicitud y caer en redundancias que no contribuyan a la especificidad del prompt. Esto puede dificultar la identificación de la instrucción específica que se está dando. 2. **Uso de jergas o ambigüedad:** A menos que sea estrictamente necesario, es preferible no emplear términos o expresiones utilizadas únicamente en una región, país o por un grupo específico. Un lenguaje de entrada más natural tiende a producir mejores resultados. 3. **Ignorar las limitaciones del modelo:** No tener en cuenta las restricciones del modelo puede conducir a errores, ya sea en el contenido de la respuesta o en problemas como sesgos o información desactualizada. 4. **Suposiciones:** Relacionado con la especificidad, el prompt debe incluir toda la información necesaria para evitar que el modelo realice suposiciones sobre datos de entrada que no se le proporcionan.

En mi experiencia, lo que he hecho es pedirle que despues que interprete el prompt me haga preguntas relacionadas al promt de tal manera que optimizo en prompt desde angulos que quizá no tenia en cuenta

Algo que me ayudo una vez fue tomar una decision que gracias a la logica fue por la que mas me ayudaba en corto plazo, la situacion era asi, mi Pc tenia un componente dañado con el cual ella se apagaba X numero de veces al día con ella trabajo, tambien tenia presente comprar un curso para estudiar X cosa ya que con el curso podia cobrar más para una nueva PC.

En ese momento nada más tenia el dinero para 1 sola cosa, Chat gpt me habia asesorado en tomar la decision de primero arreglar mi PC ya que era mejor para que no se detuviera mi trabajo y en otro momento comprar el curso, obviamente ella seguia la logica para aconsejarme alli.

Errores comunes al escribir un prompt

  • Demasiado extenso o complicado: Utilizando supuestos, no dejando claro el objetivo. Prompt malo = Respuesta mala

  • Jergas o ambigüedad: Jergas se refiere a usar palabras muy específicas, ya sea de una cierta región o un nicho muy específico.

  • Limitaciones del modelo: Todos los modelos las tienen, y hay que tenerlas en cuenta. Por ejemplo, ingresar mucho texto o algo que puede llevar a sesgos.

  • Supuestos: Tener muchas variables que no les especificamos al modelo. El modelo es malo para hacer suposiciones. No debemos suponer que el modelo va a saber exactamente lo que queremos.

Un prompt algo extenso es válido en contexto de campos de tablas o vistas para sentencias de código.

Creo que debemos trabajar mucho antes comenzar a escribir en la computadora con ChatGPT, es necesario tener un modelo o ruta de preguntas a realizar para tareas especificas. Sentarme a ver que pasa sera una gran perdida de tiempo… Debe establecerse un procesos lógico o una ruta de seguimiento con prompt lógicos.

Para el prompt de la recomendación de la película trató de buscar una respuesta y aún así es buena
El tiempo de cocción de una pizza depende del tipo de horno y de la temperatura utilizada. Aquí tienes una guía rápida para los tipos más comunes: 1. **Horno tradicional (casero):** * Temperatura: 220-250 °C. * Tiempo: 10-15 minutos. 2. **Horno de leña:** * Temperatura: 400-500 °C. * Tiempo: 2-5 minutos. 3. **Horno eléctrico para pizzas o de piedra:** * Temperatura: 300-350 °C. * Tiempo: 5-8 minutos. Recuerda siempre revisar el dorado del queso y la base para asegurarte de que esté en el punto justo que prefieres. ¡Así disfrutarás una pizza perfecta! 🍕
Hasta en un buscador es incorrecto colocar tantos conectores, sencillamente frases cortas al grano y no suponer que el sistema sabe en que trabajo o para que lo quiero. Sencillamente, estamos hablando con una red neuronal de cientos de combinaciones, que si queremos que la búsqueda sea exitosa, no debemos tratarlo como un "Parserito", "XD" o jerga que utilizamos, también importante, tratar al idioma con delicadeza, se que hay quienes les importa nada, la ortografía, pero es vital en toda relación virtual, que nuestra ortografía de buena impresión de nosotros mismos.
debemos ser más específicos, como consulta la versión de paga ChatGPT 4, a que año llega de conocimiento llega, que pasa cuando le preguntamos como las mejoras en Java 21, de donde extrae esa información.
¡Excelente curso! Totalmente pertinente
Limitante: Actualización de datos. Me llamó mucho la atención cómo GPT respondió frente a prompts quue incluyen información temporalmente posterior al lanzamiento de GPT4, como, por ej., resumir un libro (publicado en 2023) o describir el clima "el día de ayer" en una ciudad y país específicos. Mientras GPT elaboraba su respuesta, decía "Buscando en la web". Ambas preguntas las respondió exitosamente luego de haber indagado en internet, aclarando que dicha información fue obtenida por ese medio y citando fuentes. Corroboré por cuenta propia que su descripción del libro fuera correcta. **"El abismo del olvido"** de Rodrigo Terrasa (2023) ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-bf0436b9-fcc6-466a-8f3c-d62f2d476371.jpg)
Entender que a los modelos de IA lo mas importante es darle ESPECIFICACIONES CLARASY DIRECTAS
Errores comunes al escribir un prompt Demasiado extenso o complicado: No se especifica una instrucción o tarea específica de lo que debe realizar o ser muy largos. Son buenos encontrar cosas específicas,si tiene muchas variables va a divergen Uso de ambigüedades o jergas: El uso de ciertas palabras o frases específicas que son usadas en alguna ciudad, profesión o de cualquier nicho económico. Limitaciones del modelo: No tener en cuenta de las limitaciones que tienen estos modelos, hace que yo entre en algún error. Supuestos: El hacer preguntas basadas en supuestos, son aquellos promos que tienen características que puedes ser fechadas por otros factores.no le doy todas la variables ⁃ Cuanto tiempo tarta en cocinarse una pizza (temperatura horno, término de la pizza, ingredientes) ⁃ Cuál es el mejor material para hacer un puente(no sabe la ciudad, que lo soporta, resistencia, para que vaa ser )
Al escribir un prompt, es importante evitar ciertos errores comunes que podrían afectar la calidad de las respuestas generadas por el modelo. Aquí hay algunos de los errores más comunes que debes evitar: 1. **Ambigüedad**: Un prompt ambiguo puede llevar a respuestas confusas o irrelevantes por parte del modelo. Es importante ser claro y específico en cuanto a lo que estás solicitando. 2. **Falta de Contexto**: Si el prompt carece de contexto adecuado, el modelo puede tener dificultades para comprender lo que se está pidiendo. Proporciona suficiente información de fondo para guiar al modelo hacia el resultado deseado. 3. **Instrucciones Confusas**: Las instrucciones poco claras o ambiguas pueden confundir al modelo y producir respuestas incoherentes. Asegúrate de que las instrucciones sean directas y fáciles de entender. 4. **Solicitud de Tareas Completas**: Pedir al modelo que realice tareas complejas o múltiples en un solo prompt puede ser abrumador y producir resultados poco satisfactorios. Divide las tareas en pasos más pequeños y específicos si es necesario. 5. **Falta de Especificidad**: Un prompt vago o poco específico puede generar respuestas genéricas o irrelevantes. Sé claro en cuanto a lo que estás solicitando y proporciona detalles suficientes para orientar al modelo. 6. **Errores de Gramática o Ortografía**: Los errores gramaticales u ortográficos en el prompt pueden afectar la comprensión del modelo y la calidad de las respuestas generadas. Revisa cuidadosamente el prompt para corregir cualquier error antes de enviarlo. 7. **Instrucciones Contradictorias**: Las instrucciones contradictorias pueden confundir al modelo y dificultar su capacidad para generar respuestas coherentes. Asegúrate de que las instrucciones sean consistentes y claras. 8. **Solicitud de Información Sensible o Inapropiada**: Evita solicitar información sensible o inapropiada en el prompt, ya que esto puede ser problemático desde el punto de vista ético y también puede afectar la calidad de las respuestas generadas. Al evitar estos errores comunes al escribir un prompt, mejorarás la probabilidad de obtener respuestas útiles y coherentes por parte del modelo. Recuerda revisar y ajustar tus prompts según sea necesario para optimizar el rendimiento del modelo.
Errores comunes al escribir un Prompt: 1\) Textos vagos: No hay instrucciones específicas, y solo escribes supuestos y situaciones hipotéticas 2\) Jergas o ambigüedad: Solo usar palabras de nicho que solo puedan ser entendidas por una profesión, por una ciudad o un sector de la población en específico. 3\) Limitaciones del modelo: No tener en cuenta las limitaciones del modelo. 4\) Tener supuestos: No darle el suficiente contexto al modelo para que pueda dar una respuesta certera, como “¿Cuánto tiempo tarda en cocinarse una pizza?” → No se está teniendo en cuenta la temperatura del horno, el tipo de pizza y los ingredientes que lleva la pizza.
yo escribo el PROMPTS, y luego le digo que lo analices, y claro le digo cual es mi objetivo.... y SI que me ha respondido y mejora el prompts
Ir al grano, saber expresarle lo que se quiere al modelo de una manera clara y conciza.
**Errores al hacer un prompt:** 1\. No dar información puntual: Definición: Este error ocurre al no proporcionar detalles claros o específicos al pedir información al modelo. Ejemplo: En lugar de "Háblame sobre la historia", podrías decir "¿Podrías explicar los eventos principales que llevaron a la Revolución Francesa en 1789?" 2\. Usar jergas o ambigüedades: Definición: Implica el uso de términos informales, localismos o frases ambiguas que pueden confundir al modelo. Ejemplo: En lugar de "Cuéntame sobre el último chisme", podrías decir "¿Puedes proporcionar información sobre los eventos recientes en la política internacional?" 3\. No considerar las limitaciones del modelo: Definición: Olvidar que el modelo tiene ciertas limitaciones en su conocimiento y comprensión. Ejemplo: Evita preguntar cosas muy específicas sobre eventos muy recientes o sobre temas extremadamente especializados fuera del alcance general del modelo. 4\. Supuestos: Definición: Hacer suposiciones sobre lo que el modelo sabe o puede hacer sin confirmarlo explícitamente. Ejemplo: En lugar de asumir que el modelo conoce un término específico, podrías proporcionar contexto adicional o una definición para mayor claridad.
incurrimos en error, cuando nos dejemos llevar por nuestro lenguaje natural y profesional . utilizando palabras muy arraigadas a nuestra cultura, términos muy tecnicos y extendiendo mucho .

Gracias

Esto es muy cierto, muchos se dejan llevar por la gran capacidad que tienen ChatGPT entre otros, por lo cuál llegan a pensar que es como hablarle a otra persona, incluso a mi me han criticado en el trabajo llegando a decir que es innecesario que me esfuerce tanto en ser especifico si ChatGPT entiende super fácil, pero así no se alcanzan resultados excelentes. A mayor calidad del prompt mejores resultados, siempre usar buena estructura, no ser ambiguos, ser específicos y dar contexto dará resultados increíbles.

Llevo meses usando IA. Aún hay mucho que aprender.

Pues sí, te aclara y todo pero de que hizo la función la hizo.

Nunca supongas que el modelo comprende tus deseos. Sé claro y específico en tus indicaciones para obtener resultados precisos

Otro error común es basar las preguntas en supuestos. Si la pregunta contiene muchas variables que no proporcionamos al modelo y esperamos que las suponga, es probable que el resultado no sea preciso. Los modelos no son eficientes para hacer suposiciones, su habilidad radica en leer información muy específica. Por lo tanto, es importante proporcionar la mayor claridad y detalle posible en las preguntas para obtener resultados más precisos.

Además, debemos considerar las limitaciones del modelo: todos ellos tienen sus propias restricciones y pasarlas por alto puede conducir a errores. Una limitación importante es su susceptibilidad a sesgos. Si se le proporciona una gran cantidad de texto, es probable que el modelo diverja. También, si buscamos información más reciente que no se encuentre en la base de datos en la que el modelo fue entrenado, los resultados de los prompts podrían verse considerablemente afectados.

Otra equivocación consiste en utilizar ambigüedades o jergas. Las jergas son expresiones que no son ampliamente entendidas en un idioma, sino que son específicas de una ciudad o profesión en particular. Es recomendable evitarlas para asegurar una comunicación clara y comprensible para todos los lectores.

Para una comunicación efectiva, es aconsejable evitar el empleo de términos como “suponer” o referencias a situaciones hipotéticas.

El modelo intentará comprender un contexto, pero debido a la abundancia de variables, puede variar y dar una respuesta que no sea ni la más precisa ni la óptima.

Cuando mencionas “suponiendo” o “hipotético,” efectivamente estás haciendo referencia a dos formas de expresar lo mismo, ya que algo hipotético es una suposición. Ambas palabras son sinónimos y se utilizan para describir situaciones o ideas que se basan en supuestos o conjeturas, en lugar de hechos concretos o evidencias comprobadas. Por lo tanto, usar cualquiera de las dos palabras en un contexto adecuado transmite la misma idea de especulación o posibilidad.

Un fallo al redactar el prompt: el texto es demasiado largo o complejo.

Errores comunes al escribir un promt:
o Mantener el prompt conciso y claro, evitando redundancias y cambios en el sentido de la petición para mejorar la especificidad.
o Evitar el uso de jergas o expresiones regionales que puedan ser ambiguas para el modelo, favoreciendo un lenguaje natural y comprensible.
o Tener en cuenta las limitaciones del modelo para evitar errores y sesgos, y utilizar información actualizada.
o Proporcionar toda la información necesaria en el prompt para evitar que el modelo tenga que hacer suposiciones sobre los datos de entrada.

Errores comunes a la hora de escribir un prompt:

  1. Demasiado extenso o complicado:
    Un prompt que es demasiado largo o complejo puede dificultar que el modelo lo comprenda completamente y genere una respuesta adecuada. Es recomendable mantener los prompts concisos y claros.
  2. Uso de jergas o términos ambiguos:
    La utilización de jergas, términos poco comunes o palabras ambiguas puede llevar a respuestas inexactas o poco relevantes. Es esencial emplear un lenguaje claro y comprensible para el modelo.
  3. Suposiciones no especificadas:
    Si el prompt contiene suposiciones que no están claramente indicadas, el modelo podría generar respuestas incorrectas o inapropiadas. Es importante ser explícito sobre los supuestos necesarios para la tarea.
  4. Falta de ejemplos o contexto:
    Si el prompt no proporciona suficiente contexto o ejemplos, el modelo puede tener dificultades para entender la tarea y producir resultados precisos. Los ejemplos y detalles adicionales pueden ayudar a guiar al modelo de manera más efectiva.
  5. Solicitudes poco claras o contradictorias:
    Si el prompt contiene solicitudes poco claras o contradictorias, el modelo podría generar respuestas inconsistentes o confusas. Es esencial revisar el prompt para asegurarse de que las instrucciones sean claras y coherentes.
  6. Frases mal construidas o errores gramaticales:
    Errores de redacción o gramaticales en el prompt pueden llevar a respuestas incoherentes o incorrectas por parte del modelo. Es fundamental revisar cuidadosamente el prompt antes de usarlo.
  7. Instrucciones incompletas:
    Si el prompt no incluye toda la información necesaria para completar la tarea, el modelo puede generar respuestas insatisfactorias o sin sentido. Asegúrate de que las instrucciones sean completas y detalladas.
  8. Repeticiones innecesarias:
    La repetición innecesaria de información en el prompt puede aumentar la longitud y confundir al modelo. Es mejor ser conciso y evitar redundancias.
  9. Preguntas mal formuladas:
    Si el prompt contiene preguntas mal formuladas o ambiguas, el modelo podría proporcionar respuestas irrelevantes o no apropiadas. Asegúrate de que las preguntas sean claras y directas.
  10. No considerar las limitaciones del modelo:
    Al escribir un prompt, es importante tener en cuenta las limitaciones del modelo, como la longitud máxima de entrada y la capacidad para procesar ciertos tipos de información. Asegúrate de que el prompt sea adecuado para el modelo que estás utilizando.

Evitar estos errores al crear prompts te ayudará a obtener resultados más precisos y efectivos al interactuar con el modelo de lenguaje. Recuerda siempre revisar y ajustar los prompts según la tarea y el contexto para optimizar el rendimiento del modelo.

el prompt nos ayuda a nuestra comunicación cotidiana.

Hacía unos años no entendía la imporatancia de la comunicación en la vida personal y el trabajo, porque daba por hecho que nos comunicamos bien. Ahora, con años de experiencia y este curso de Prompt Engineering reafirmo lo mal que nos comunicamos y todo lo que afecta la efectividad y eficiencia en la vida personal y profesional. De aquí en adelante voy usar tips y a evitar errores al comunicarme aun cuando sea con personas y no chatGPT.

9.Errores comunes al escribir un prompt

  • Texto demasiado complejo, demasiado vago o demasiado largo
  • Utilizar ambigüedades o jerga. entiéndase jerga como palabras muy de nicho, de uso de un lugar muy especifico.
  • No tener en cuenta las limitaciones del modelo
  • Tener supuestos. Ejemplo: ¿Cuanto tarda en hornear una pizza? hay muchas variables que intervienen en el proceso horneado.

Apuntes:

Texto demasiado extenso o complicado: Al darle muchas variables, el modelo se puede perder en la búsqueda de la respuesta. Al tener un hilo de conversación extenso va a darnos respuestas no tan deseadas por razones de divergencia.

Jergas o ambigüedad: Al utilizar palabras que no son generales del un lenguaje, cosas de una región o de una profesión en específico harán que el modelo no entienda de la mejor manera posible.

No tener en cuenta las limitaciones del modelo: Todos los modelos poseen limitaciones, que al no tenerlas en cuenta el modelo nos puede dar respuestas que no serán muy agradables o buenas.

Supuestos: Estos modelos no son muy buenos suponiendo, son buenos leyendo cosas especificas y dando respuestas específicas, mientras más contexto tenga más acertada será la respuesta.

Clase 9 - Errores comunes al escribir un prompt


Resumen de la clase


¿Cuáles son los errores más comunes que cometemos a la hora de escribir un prompt?

  • El texto es demasiado extenso, vago o complicado.
  • Usar demasiadas jergas o ambigüedades en el texto.
  • No tener en cuenta las limitaciones del modelo.
  • Escribir supuestos en nuestro Prompt.

¿Qué pasa cuando cometemos alguno de los errores más comunes a la hora de escribir un prompt?

  • Arrojar resultados erróneos debido a una divagación.
  • No obtener resultado alguno.

Sobre los supuestos: dependiendo el tema es un error suponer que detallara algo que no le he pedido, importante incluir información real que complemente el prompt.

el ejemplo de la pizza me recordó cuando en una pizzería pregunté de que tamaño era la pizza familiar y el mesero me dijo que de 12 rebanadas jajaja me parece que para este tipo de cosas si hay que ser muy puntual en medidas y peso, para calcular el tiempo de cocción.

Errores comunes al escribir un prompt

Uso excesivo de la función prompt
Aunque la función prompt es muy útil para obtener información del usuario, su uso excesivo puede resultar en una mala experiencia de usuario. Los usuarios pueden sentirse abrumados por muchas preguntas y pueden abandonar el sitio web.

Falta de validación de entrada
Otro error común es la falta de validación de entrada. Si no se valida la entrada del usuario, se pueden introducir datos incorrectos o maliciosos en la aplicación.

No proporcionar información clara
Es importante proporcionar información clara al usuario sobre lo que se espera de ellos. Si el prompt es confuso o no está claro, los usuarios pueden sentirse frustrados y abandonar la aplicación.

No proporcionar opciones
En algunos casos, puede ser útil proporcionar opciones al usuario en lugar de solicitar entrada libre. Esto puede ayudar a guiar al usuario y garantizar que se proporcionen datos precisos y relevantes.

Errores comunes al escribir un prompt

  • Extenderse demasiado o escribir vagamente. Redundar.

  • Jergas o ambigüedad. Instrucciones muy anichadas.

  • Limitaciones del modelo. Instrucciones sesgadas. Respuestas no precisas por cantidad de texto.

  • Supuestos. Falta de variables.

Buena clase

Evitar palabras desconocidas así como reconocer las limitaciones de la IA :0

No tener en cuenta las limitaciones del modelo

Jergas o ambigüedad

Texto demasiado extenso o complicado

No podemos asumir que la IA es “nuestro amigo”, él no nos conoce, no sabe contexto, no fui a la escuela con nosotros. Debemos darle contexto, ser específicos, dar ejemplos, para poder conseguir mejores respuestas.

Se cortó la clase a medias, o sea dura solo 1 minuto

Sé claro y específico: Al escribir tus prompts, asegúrate de que sean claros y específicos en cuanto a lo que esperas del modelo. Usa un lenguaje simple y directo.

Añade contexto: Proporciona información relevante sobre el tema de la conversación para que el modelo pueda entender mejor lo que se le está pidiendo.

Sé conciso: Trata de evitar ser demasiado largo y complejo. Mantén tus prompts lo más breve posible sin sacrificar la claridad.

Selecciona las palabras clave adecuadas: Las palabras clave adecuadas son importantes para obtener resultados precisos y relevantes. Utiliza palabras clave precisas y específicas para obtener los resultados que necesitas.

Haz preguntas abiertas: Trata de hacer preguntas abiertas que animen al modelo a generar información adicional. Esto ayudará a mejorar la calidad de la conversación.

Sé amigable y profesional: Asegúrate de que tus prompts sean educados y cordiales. Usa un lenguaje adecuado y trata al modelo con respeto.

Revisa tus prompts: Revisa tus prompts anteriores para identificar patrones y errores, y aprende de ellos. Esto te ayudará a mejorar tus habilidades de escritura y a obtener mejores resultados en tus interacciones con el modelo.

Utilizaba chatgpt 4, le daba un link de una imagen de una pág. Web para que me describiera la imagen, me decía que no podía hacer eso como inteligencia artificial, luego de aplicar unos tips de los que nos enseñó, lo pude lograr y me describe súper bien las imágenes, aunque en algunos colores se confunde me dice rojo y es naranja pero son cosas que suelen pasar.

ChatGPT no es una esfera mágica, tienes que darle la información necesaria para tener las mejores respuestas 😄

en el punto: Extenderse demasiado o escribir vagamente. Redundar. Aquí se debe tener claro el objetivo que se quiere obtener como resultado.

Esto de las IA´s ahora me esta recordando a escenas de peliculas en donde se desactivan a los robots que se vuelven locos o que pierden de vista sus objetivos.

Errores más comunes que existen al momento de describir un PROMPT

  1. Texto demasiado extenso y complicado. No nos podemos comunicar con un modelo de AI como si estuviéramos comunicándonos con un humano. Una persona con la que hablamos generalmente tiene mucho más contexto: vivir en la misma ciudad, compartir mismos gustos, etc.

  2. Jergas o ambigüedades: jergas son ciertas palabras que no son generales de un lenguaje o son muy específicas de una ciudad o profesión, o de cualquier nicho.

  3. No tener en cuenta las limitaciones del modelo:

  4. El hecho de tener supuestos. Por ejemplo, la pregunta “¿cuánto tarda en cocinarse una pizza?” tiene muchos supuestos. La temperatura del horno, los ingredientes de la pizza, etc. Estos modelos no son muy buenos suponiendo. Si son buenos leyendo algo específico.