Cuando trabajamos con modelos de lenguaje de inteligencia artificial, es esencial conocer diferentes técnicas de prompts para obtener las respuestas más precisas y útiles. Aquí hay tres técnicas únicas de prompts que puedes utilizar:
Role Prompting
Consiste en asignar un rol específico a la IA para abordar la pregunta o tarea. Esto permite que la IA se enfoque en el contexto de ese rol y proporcione respuestas más precisas y contextualizadas.
Ejemplo:
En lugar de: “Dime cómo redactar un correo electrónico de seguimiento”.
Intenta: “Eres mi asistente de comunicaciones. Ayúdame a redactar un correo electrónico de seguimiento para un cliente potencial después de nuestra reunión inicial.”
Chain-of-Thought Prompting
Esta técnica implica mostrar a la IA un ejemplo de razonamiento y luego hacer una pregunta similar. Al proporcionar una guía de cómo abordar el problema, la IA puede seguir el patrón de pensamiento establecido para responder de manera más precisa.
Ejemplo:
“Si el área de un triángulo es igual a (base * altura) / 2, ¿cuál sería el área de un triángulo con una base de 10 y una altura de 5? Ahora, ¿cuál sería el área de un triángulo con una base de 8 y una altura de 6?”
General Knowledge Prompting
Implica proporcionar información general a la IA y luego hacer preguntas relacionadas. Al establecer un marco de conocimiento básico, la IA puede utilizar esa información para responder preguntas de manera más acertada.
Ejemplo:
“La fotosíntesis es el proceso por el cual las plantas convierten la luz solar en energía química almacenada en moléculas orgánicas. ¿Cuál es el principal producto de desecho generado por las plantas durante la fotosíntesis?”
Al aplicar estas técnicas únicas de prompts, podrás aprovechar al máximo las capacidades de los modelos de lenguaje de inteligencia artificial y obtener respuestas más precisas y contextualizadas.