Ingeniería de Prompts

Introducción:

Esta guía de Ingeniería de Prompts, comparte estrategias y tácticas para obtener mejores resultados de modelos de lenguaje grandes (denominados modelos GPT) como GPT-4.

Algunos de los ejemplos mostrados aquí actualmente solo funcionan con modelo más capaz, gpt-4. En general, si ves que un modelo falla en una tarea y hay disponible un modelo más capaz, a menudo vale la pena intentarlo nuevamente con el modelo más capaz.

Esta guía comparte estrategias y tácticas para obtener mejores resultados de modelos de lenguaje grandes, como GPT-4 . . .


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Seis estrategias para obtener mejores resultados

Escribe instrucciones claras.

Estos modelos no pueden leer tu mente. Si las respuestas son demasiado largas, solicita respuestas breves. Si las respuestas son demasiado simples, pide escritura a nivel experto. Si no te gusta el formato, demuestra el formato que te gustaría ver. Cuanto menos tenga que adivinar el modelo lo que quieres, más probable es que obtengas lo que buscas.

Tácticas:

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Divide tareas complejas en subtareas más sencillas

Al igual que es una buena práctica en ingeniería de software descomponer un sistema complejo en un conjunto de componentes modulares, lo mismo es cierto para las tareas enviadas a un modelo de lenguaje. Las tareas complejas tienden a tener tasas de error más altas que las tareas más sencillas. Además, las tareas complejas a menudo pueden redefinirse como un flujo de trabajo de tareas más sencillas en las que las salidas de tareas anteriores se utilizan para construir las entradas de tareas posteriores.

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Nota:

Puedes explorar ejemplos de prompts que muestran lo que nuestros modelos son capaces de hacer:

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