Estructura de un prompt para usar ChatGPT

📝 Tutorial: ¿Cómo acceder GRATIS a ChatGPT?

¡Te doy la bienvenida a este tutorial para crear una cuenta y acceder a ChatGPT

1. Accede al sitio web de ChatGPT

Ve a este sitio web oficial de ChatGPT: https://chat.openai.com/

2. Crea tu cuenta de OpenAI

Presiona el botón Sign up de la derecha para crear tu cuenta.

Proporciona tus datos: dirección de correo electrónico y una contraseña segura.

Asegúrate de que sea información verdadera y guarda la contraseña para que siempre puedas acceder a tu cuenta de OpenAI.

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3. Verifica tu email

Después de proporcionar tus datos de inicio de sesión, recibirás un correo electrónico de verificación en la dirección de email que proporcionaste.

Haz clic en el botón Verify email address que aparece en un correo dentro de tu bandeja de email.

4. Inicia sesión en ChatGPT

Ve de nuevo al sitio web de ChatGPT: https://chat.openai.com/

En el sitio web de ChatGPT cada vez que quieras usarlo, da clic en el botón verde Log in para iniciar sesión.

Ingresa los datos de email y contraseña con los que creaste tu cuenta.

Es posible que te pida más datos como tu nombre y un número de teléfono celular para verificar tu cuenta. Ingresa esos datos.

Una vez que hayas ingresado tu número de teléfono te llegará un código de confirmación por SMS en tu celular. Ingresa ese coódigo en la caja de texto.

5. Ya puedes usar ChatGPT

Listo, ya que has verificado tu cuenta y has iniciado sesión puedes comenzar a usar ChatGPT.

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Entrar en una conversación con modelos de lenguaje natural puede parecer confuso en primera instancia, pero comprender su estructura básica hará que se desarrolle de manera efectiva.

Si alguna vez te has preguntado cómo manejar la conversación con chatbots como GPT-3 o GPT-4, sigue leyendo para aprender cómo funciona su sistema de contexto, instrucción, input y output.

¿Qué estructura debemos utilizar al hablar con los modelos de lenguaje natural?

La estructura básica de los prompts se puede dividir en cuatro partes fundamentales: contexto, instrucción, input y output.

1. Contexto: Es un conjunto de instrucciones detalladas sobre cómo queremos que se desarrolle la conversación. Por ejemplo, podemos decir: “Actúa como un experto en historia del arte”. Este es el contexto en un prompt y establece el marco para la manera en la que el modelo responderá.

2. Instrucción: Es el objetivo específico que esperamos que el modelo de lenguaje natural logre. Podría ser algo como “compara y contrasta”, que instruirá al chatbot sobre su tarea principal.

3. Input: Son los detalles específicos que deseamos que el modelo considere mientras ejecuta su tarea. En un ejemplo de arte, el input podría ser las obras específicas que se compararán y contrastarán.

4. Output: Corresponde al tipo de respuesta que deseamos obtener del modelo, como requerir las comparaciones en forma de lista numerada.

¿Cómo se ve en acción la interacción con el modelo?

Una vez que comprendemos la estructura del prompt, podemos empezar a interactuar con el modelo de lenguaje natural. Por ejemplo, podríamos enviarle el siguiente prompt:

Actúa como un experto en historia del arte; compara y contrasta "La Última Cena" de Leonardo da Vinci con "El Guernica" de Pablo Picasso. Entrega las comparaciones en formato numerado.

En este caso, la respuesta del modelo incluirá una detallada comparación de las dos obras innovando en elementos como estilo artístico, tema, técnica, color, tamaño, contexto histórico, ubicación original y conservación.

¿Es necesario utilizar siempre los cuatro componentes de un prompt?

Aunque los cuatro componentes son cruciales para comprender el funcionamiento de un modelo de lenguaje natural, no es necesario incluirlos en cada prompt. Por ejemplo, si queremos una breve descripción de la trama de la película “El Padrino” de 1972, simplemente podríamos dar la instrucción “describe brevemente la trama” con el input de “El Padrino”.

Describe brevemente la trama de la película "El Padrino" de 1972.

En este caso, hemos omitido los componentes de contexto y output.

¿Cómo afectan los errores de redacción y dactilográficos al desempeño del modelo?

Otro aspecto importante de los modelos de lenguaje natural es su capacidad para entender y abstraerse de errores gramaticales, como la omisión de tildes, y superar typos.

Debido a su sofisticada capacidad de abstracción del lenguaje, se mantienen enfocados en el objetivo principal, permitiendo que se generen resultados precisos a pesar de estos pequeños errores.