Domine ChatGPT aprendiendo ingeniería rápida.
La mayoría de nosotros usamos mal ChatGPT.
No incluimos ejemplos en nuestras indicaciones. Ignoramos que podemos controlar el comportamiento de ChatGPT con roles. Dejamos que ChatGPT adivine cosas en lugar de proporcionarle información.
Esto sucede porque utilizamos principalmente indicaciones estándar que pueden ayudarnos a realizar el trabajo una vez, pero no todo el tiempo.
Necesitamos aprender a crear indicaciones de alta calidad para obtener mejores resultados. ¡Necesitamos aprender ingeniería rápida! Y, en esta guía, aprenderemos 4 técnicas utilizadas en ingeniería rápida.
Pocas indicaciones estándar de disparo
Algunas indicaciones estándar de tiro son las indicaciones estándar que hemos visto antes, pero con ejemplos de la tarea en ellas.
¿Por qué ejemplos? Bueno, si desea aumentar sus posibilidades de obtener el resultado deseado, debe agregar ejemplos de la tarea que el mensaje intenta resolver.
Las indicaciones estándar de pocas tomas constan de una descripción de la tarea, ejemplos y la indicación. En este caso, el mensaje es el comienzo de un nuevo ejemplo que el modelo debe completar generando el texto faltante.
Estos son los componentes de algunas indicaciones estándar de tomas.
Ahora creemos otro mensaje. Digamos que queremos extraer códigos de aeropuerto del texto "Quiero volar de Orlando a Boston"
Este es el mensaje estándar que la mayoría usaría.
Extraiga los códigos de aeropuerto de este texto: “Quiero volar de Orlando a Boston”
Esto podría hacer el trabajo, pero a veces puede que no sea suficiente. En tales casos, debe utilizar algunas indicaciones estándar de disparo.
Extraiga los códigos de aeropuerto de este texto:
Texto: “Quiero volar de Los Ángeles a Miami”. Códigos de aeropuerto: LAX, MIA
Texto: “Quiero volar de Nashville a Kansas City”. Códigos de aeropuerto: BNA, MCI
Texto: “Quiero volar de Orlando a Boston” Códigos de aeropuerto:
Si probamos el mensaje anterior en ChatGPT, obtendremos el código del aeropuerto en el formato que especificamos en el ejemplo (MCO, BOS)
Tenga en cuenta que investigaciones anteriores encontraron que las respuestas reales de los ejemplos no son importantes, pero el espacio de etiquetas sí lo es. Un espacio de etiquetas son todas las etiquetas posibles para una tarea determinada. Podrías mejorar los resultados de tus indicaciones incluso proporcionando etiquetas aleatorias desde el espacio de etiquetas.
Probemos esto escribiendo códigos de aeropuerto aleatorios en nuestro ejemplo.
Extraiga los códigos de aeropuerto de este texto:
Texto: “Quiero volar de Los Ángeles a Miami”. Códigos de aeropuerto: DEN, OAK
Texto: “Quiero volar de Nashville a Kansas City”. Códigos de aeropuerto: DAL, IDA
Texto: “Quiero volar de Orlando a Boston” Códigos de aeropuerto:
Si probó el mensaje anterior en ChatGPT, aún obtendrá los códigos de aeropuerto correctos MCO y BOS.
Independientemente de que sus ejemplos sean correctos o no, incluya etiquetas aleatorias del espacio de etiquetas. Esto le ayudará a mejorar los resultados e instruirá al modelo sobre cómo formatear la respuesta a la pregunta.
Instrucción de rol
A veces, el comportamiento predeterminado de ChatGPT no es suficiente para conseguir lo que deseas. Aquí es cuando necesitas establecer un rol para ChatGPT.
Digamos que quieres practicar para una entrevista de trabajo. Al decirle a ChatGPT que "actúe como gerente de contratación" y agregar más detalles al mensaje, podrá simular una entrevista de trabajo para cualquier puesto.
Como puedes ver, ChatGPT se comporta como si me estuviera entrevistando para un puesto de trabajo.
Así de simple, puedes convertir ChatGPT en un tutor de idiomas para practicar un idioma extranjero como el español o en un crítico de cine para analizar cualquier película que desees.
Añade personalidad a tus sugerencias y genera conocimiento
Estos dos enfoques de indicaciones son buenos cuando se trata de generar texto para correos electrónicos, blogs, historias, artículos, etc.
Primero, por "agregar personalidad a nuestras indicaciones" me refiero a agregar un estilo y descriptores. Agregar un estilo puede ayudar a que nuestro texto adquiera un tono, formalidad, dominio del escritor y más específicos.
Escriba [tema] al estilo de un experto en [campo] con más de 10 años de experiencia.
Para personalizar aún más la salida, podemos agregar descriptores. Un descriptor es simplemente un adjetivo que puede agregar para modificar su mensaje.
Supongamos que desea escribir una publicación de 500 blogs sobre cómo la IA reemplazará a los humanos. Si crea un mensaje estándar con las palabras "escriba una publicación de 500 blogs sobre cómo la IA reemplazará a los humanos", probablemente obtendrá una publicación muy genérica.
Sin embargo, si agrega adjetivos como inspirador, sarcástico, intrigante y entretenido, el resultado cambiará significativamente.
Agreguemos descriptores a nuestro mensaje anterior.
Escribe una publicación ingeniosa en 500 blogs sobre por qué la IA no reemplazará a los humanos. Escribe al estilo de un experto en inteligencia artificial con más de 10 años de experiencia. Explíquelo usando ejemplos divertidos.
En nuestro ejemplo, el estilo de un experto en IA y adjetivos como ingenioso y divertido están añadiendo un toque diferente al texto generado por ChatGPT. Un efecto secundario de esto es que nuestro texto será difícil de detectar para los detectores de IA (en este artículo, muestro otras formas de engañar a los detectores de IA).
Finalmente, podemos utilizar el enfoque de conocimiento generado para mejorar la publicación del blog. Consiste en generar información potencialmente útil sobre un tema antes de generar una respuesta final.
Por ejemplo, antes de generar la publicación con el mensaje anterior, primero podríamos generar conocimiento y solo luego escribir la publicación.
Genera 5 datos sobre “La IA no reemplazará a los humanos”
Una vez que tengamos los 5 datos, podemos enviar esta información al otro mensaje para escribir una mejor publicación.
# Hecho 1 # Hecho 2 # Hecho 3 # Hecho 4 # Hecho 5
Utilice los datos anteriores para escribir una publicación ingeniosa en 500 blogs sobre por qué la IA no reemplazará a los humanos. Escribe al estilo de un experto en inteligencia artificial con más de 10 años de experiencia. Explica usando ejemplos divertidos.
En caso de que estés interesado en conocer otras formas de mejorar tus publicaciones usando ChatGPT, consulta esta guía.
Cadena de estímulos para el pensamiento
A diferencia de las indicaciones estándar, en las indicaciones en cadena de pensamiento, se induce al modelo a producir pasos de razonamiento intermedios antes de dar la respuesta final a un problema. En otras palabras, el modelo explicará su razonamiento en lugar de dar directamente la respuesta a un problema.
¿Por qué es importante el razonamiento? La explicación del razonamiento a menudo conduce a resultados más precisos.
Para utilizar la cadena de indicaciones de pensamiento, debemos proporcionar ejemplos breves en los que el razonamiento se explique en el mismo ejemplo. De esta forma, el proceso de razonamiento también se mostrará al responder la indicación.
A continuación se muestra una comparación entre las indicaciones estándar y las de cadena de pensamiento.
Como podemos ver, el hecho de que se indujera al modelo a explicar su razonamiento para resolver este problema matemático condujo a resultados más precisos en las indicaciones de cadena de pensamiento.
Tenga en cuenta que las indicaciones en cadena de pensamiento son efectivas para mejorar los resultados en tareas de aritmética, sentido común y razonamiento simbólico.