10 CONSEJOS PRÁCTICOS PARA ESCRIBIR LOS MEJORES PROMPTS EN: CHATGPT, MIDJOURNEY E IDEOGRAM

10 CONSEJOS PRÁCTICOS PARA ESCRIBIR LOS MEJORES PROMPTS EN: CHATGPT, MIDJOURNEY E IDEOGRAM

Formular un buen prompt es esencial para obtener respuestas claras y precisas de un modelo de lenguaje. Aquí hay algunos consejos para diseñar un prompt efectivo:

  1. Claridad: Sea claro y directo en su formulación. Los modelos no pueden «adivinar» lo que realmente quieres saber si no es explicitado.

  2. Especificidad: A menudo es mejor ser específico en lugar de general. Por ejemplo, en lugar de preguntar «Dime sobre los gatos», podría ser más efectivo preguntar «¿Cuáles son los comportamientos típicos de los gatos domésticos?».

  3. Contextualización: Si es relevante para tu consulta, proporciona contexto. Esto ayuda a guiar al modelo hacia el tipo de respuesta que estás buscando.

  4. Uso de ejemplos: Si no estás seguro de cómo formular tu pregunta, dar un ejemplo puede ayudar. Por ejemplo, «Dame una definición de inteligencia artificial, como si estuvieras explicando a un niño de 10 años».

  5. Evita ambigüedades: Intenta formular tus prompts de manera que reduzcas las ambigüedades. Los modelos pueden no manejar bien las preguntas vagas o ambiguas.

  6. Pregunta paso a paso: Si tienes una consulta compleja, puede ser útil descomponerla en varias preguntas más simples.

  7. Solicita justificaciones: Si estás buscando respuestas más detalladas o quieres entender el razonamiento del modelo, pide que justifique o explique su respuesta.

  8. Itera y reformula: Si no obtienes la respuesta que buscas en el primer intento, no dudes en reformular o hacer seguimiento con preguntas adicionales.

  9. Evita preguntas cargadas: Las preguntas que asumen una respuesta o que están formuladas de manera sesgada pueden llevar a respuestas menos objetivas.

  10. Experimenta: Sobre todo con modelos avanzados como GPT-3 o GPT-4, no dudes en experimentar con diferentes formulaciones. Estos modelos son altamente flexibles y, a menudo, responderán de maneras diferentes y a veces sorprendentes según cómo se formule el prompt.

Por último, siempre es bueno combinar la información obtenida de un modelo de lenguaje con otras fuentes y aplicar tu propio juicio crítico a las respuestas.

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