Etiquetas en los prompts: tres consejos para optimizar las respuestas de la Inteligencia Artificial

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Etiquetas en los prompts: tres consejos para optimizar las respuestas de la Inteligencia Artificial

Cómo utilizar las etiquetas en tus prompts para optimizar las respuestas de la IA

Te contamos cómo utilizar las etiquetas en tus prompts para optimizar las respuestas de la IA

Hace no mucho tiempo, pensar en un asistente virtual como Javirs, el indispensable ayudante de Ironman, parecía algo que solo podía aplicarse a un futuro más bien lejano. Si bien ya podíamos interactuar con cierta fluidez con modelos como Siri o Alexa, la irrupción de ChatGPT y su gran capacidad para emular el lenguaje humano, aceleró todo.

Microsoft, en conjunto con OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT, añadieron ChatGPT a Bing, su motor de búsqueda. Ante esto, Google no pudo hacer más que adelantar sus proyectos y lanzar Bard, otro sistema conversacional que, a diferencia de GPT, también provee fuentes y enlaces para completar la información.

Desde entonces, el fenómeno de los bots conversacionales no ha hecho otra cosa que crecer. Su versatilidad para resolver un sin fin de tareas y la sencillez de su uso, han hecho que cada vez más personas utilicen uno o varios asistentes para el trabajo o el estudio.

Por eso, si eres de los que le ha encontrado la mano a la Inteligencia Artificial y quieres obtener respuestas optimizadas y más ordenadas, sigue leyendo que, en este artículo, te contamos cómo utilizar las etiquetas en tus prompts y mejorar los resultados de tu IA.  

¿Qué son los prompts?

Antes de profundizar en el uso de las etiquetas en los prompts, es bueno entender que un prompt no es otra cosa que una indicación, una entrada de información que la IA interpretará y procesará para dar una respuesta. Esto se debe a la gran capacidad que las redes neuronales les dan a los modelos de lenguajes como ChatGPT, Bing y Bard.

Por eso, cuánto mejor ordenada y más precisa es la información que ingresamos, mejor va a ser la respuesta.

Conversación fluida y natural

Desde luego, no todo es información fría y productividad, la experiencia de uso es fundamental para el resulto final. Y dentro de la ecuación, la forma en que nos hablan los modelos de lenguaje, importa, ya que, por supuesto, están preparados para copiarnos y hacernos sentir que estamos hablando con otro humano. Aunque sepamos que esto es mentira, claro.  

Por eso las IA están preparadas para recibir la información descontextualizada y de forma imprecisa, y sin embargo interpretar hasta las comas que no pusimos.

Contrariamente a esto, si meditamos en profundidad cuáles son las mejores palabras para definir la temática que vamos a tratar, qué rol es el más indicado para asignarle, y cuál es la acción más concreta que le vamos a pedir, vamos a tener un prompt, como mínimo, correcto.   

Paréntesis, llaves y corchetes

Ya sabemos que, para empezar a optimizar la forma en qué le hablamos y le pedimos a la IA, es fundamental saber cuáles son las palabras más indicadas para definir qué temática vamos a tratar, qué rol asignaremos y qué tarea le pediremos que realice.

Una vez que sepamos esto, la forma en que volquemos esa información, ajustará más o menos la aguja a nuestro deseo. Y aquí es donde entran a jugar las etiquetas:

  • Las primeras son las palabras que vamos a utilizar entre paréntesis, que serán las que definirán el rol. Por ejemplo: (Novelista), (Escritor experto), etc.
  • Las segundas, son las que utilizaremos entre llaves, que serán las que definirán la temática. Por ejemplo: {Ciencia ficción}.
  • Las terceras serán las palabras que pondremos entre corchetes, que indicarán la acción. Por ejemplo: [Escribir].

De esta manera, el encabezado de nuestro prompt estaría constituido por el rol, la temática y la acción, de forma ordenada y sintética, liberándonos para añadir información detallada que hará la respuesta de la IA aun más ajustada a nuestro deseo.

Nuestro prompt y la respuesta de la IA, en este caso ChatGPT, se verían así:

Por supuesto, es cuestión de probar distintas palabras como etiquetas y a la vez agregar detalles cada vez más precisos para ir moldeando el resultado.

Usar el numeral para citar

Por último, y si queremos, profundizar aun más la precisión de las respuestas, podemos dotar a la IA de información específica y ejemplos. Es decir, supongamos que, tomando el ejemplo anterior, queremos proporcionarle tres textos de Isaac Asimov para que adopte su estilo. En lugar de darle los ejemplos al mismo tiempo que las indicaciones, le daremos primero un texto pidiéndole que lo tenga en cuenta para una tarea que se le pedirá más adelante. Y a dicho texto lo marcaremos como #texto1. Luego, por separado, le daremos el #texto2, y lo mismo con el tercero.

De esta manera, cuando le demos las indicaciones, citaremos los ejemplos usando tan solo #texto1, #texto2, #texto3.

Quedaría así:

“(Novelista) {Ciencia ficción} [Escribir]: emulando el estilo de #texto1, #texto2, #texto3 escribe un texto de máximo cien palabras para describir, de manera indirecta, que a un personaje llamado Luis, que vive en una estación espacial lejos de la tierra, le gusta la música de Vivaldi, el té negro y la literatura de Fiódor Dostoyevski”.

Conclusión

Desde luego, la creación de prompts se puede complejizar aun más, abriendo el juego a nuestras propias experiencias, aciertos y errores. Pero si usas las etiquetas, y eres consciente de cuáles son las mejores palabras para definir la temática que vas a tratar, qué rol es el más indicado para asignarle a la IA, y cuál es la acción más concreta para indicarle, optimizarás tus respuestas.  

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