Prompts para IA


En este episodio del podcast, estamos hablando sobre el tema de interés de todo mundo: ¿cómo hacer más efectivos los resultados que entregan ChatGPT y Bard? El secreto son los prompts. 

Si bien no podemos hablar realmente de una Inteligencia Artificial, porque no es su objetivo apoderarse de nuestros trabajos y del mundo, podemos hablar de sistemas generativos, cuya función es "completar" casi lo que sea que le pidamos. Los Modelos grandes de lenguaje LML por le momento es lo que hacen. y están entrenados para solamente completar cosas a partir de una base.

Aún estamos en los primeros segundos de nacidos en este tema, por poner un símil. Aún es impreciso el resultado que nos entregan estas plataformas, en el caso de los lenguajes de programación todavía hay que hacer revisiones de código porque declara clases o librerías que no existen o que no deberían estar ahí, aunque comenta y documenta el código, algunas explicaciones no tienen mucho sentido. 

En el tema de creación de textos, también tiene mucho que aprender, hay que tomar en cuenta que muchas veces le pedimos a estas plataformas cosas que nos son de "valor" para seguir entrenándoles, solemos pedir cosas como chistes, poemas a los tacos (ese fui yo), por lo que muchas de las solicitudes no ayudan en mucho a que se logren los resultados que tanto tememos y que imploramos tener.

Por otro lado, los resultados artísticos que obtenemos, al menos en los Estados Unidos se debate si son completamente registrables como propiedad intelectual, aunque la primer respuesta es que NO, que además pueden caer en el ámbitos del dominio público, algunas plataformas dicen que el derecho corresponde a la persona que ha creado el prompt...ya hablaremos más sobre el tema en otro momento.

Una de las formas que tenemos para resolver en lo posible lo inexacto en los resultados obtenidos por un sistema de Inteligencia artificial son los prompts. Un Prompt es una forma de dar instrucciones específicas y en contexto, para esto hay que tomar algunas reglas que muestro en el video.

Prompts


Arte

60 palabras o 380 caracteres

[contenido/tema de la imagen, descripción de la acción, estado y estado de ánimo], 

[forma de arte, estilo y referencias de artistas], 

[configuraciones adicionales, como iluminación, colores y encuadre]


Contenido de la imagen

Acciones que realiza el sujeto (p. ej., mirar hacia arriba, jugar o correr) 

Cómo están haciendo estas acciones (por ejemplo, con alegría, con miedo o con valentía) 

El estado de ánimo de la imagen (por ejemplo, lluvia matutina siniestra, montañas peligrosas al atardecer, mesa de café nostálgica)


Técnica/estilo

Técnicas (por ejemplo, pintura al óleo o acuarela) 

Movimientos artísticos (por ejemplo, impresionismo o fauvismo) 

Nombres de artistas (por ejemplo, Cézanne o Kahlo)


Framing o encuadre

Iluminación

paleta de colores

Nivel de detalle o realismo


No, you can’t copyright images made by A.I., says the U.S. Copyright Office



Elementos de un prompt


Una prompt puede contener cualquiera de los siguientes componentes:

Instrucción - una tarea o instrucción específica que deseas que el modelo realice

Contexto - puede involucrar información externa o contexto adicional que puede dirigir al modelo a respuestas mejores

Datos de entrada - es la entrada o pregunta para la que nos interesa encontrar una respuesta

Indicador de salida - indica el tipo o formato de la salida


Prompt:

/*

Ask the user for their name and say "Hello"

*/

Salida:

let name = prompt("What is your name?");

console.log(`Hello, ${name}!`);


Prompt:

Clasifique el texto en neutral, negativo o positivo.


Texto: Creo que las vacaciones están bien.

Sentimiento: neutral


Texto: Creo que la comida estuvo bien.

Sentimiento:

Output:

neutral



Principio 1: Redactar instrucciones claras y específicas


Use delimitadores como ```, “““, < >, <tag> </tag> para indicar claramente distintas partes de la entrada.

Pida salida estructurada.

Comprobar si se cumplen las condiciones.

Pocos disparos (intentos)


Principio 2: Dar tiempo al modelo para “pensar”


especifique los pasos necesarios para completar una tarea y solicite la salida en un formato específico.

instruir al modelo para que encuentre su propia solución antes de apresurarse a llegar a una conclusión.



Desarrollo rápido iterativo 


El proceso de desarrollo rápido iterativo es muy similar a cómo codificamos. 

Probamos algo y si no funciona, refinamos y volvemos a intentar:

• probar algo• analizar dónde el resultado no da lo que desea

• aclarar las instrucciones, dar más tiempo para pensar

• refinar las indicaciones con un lote de ejemplos

• repetir




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