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Sigamos con nuestra guía paso a paso sobre cómo refinar y depurar los prompts para obtener resultados más eficaces. Cada paso es parte integrante del proceso, y se recomienda seguirlos secuencialmente. Con el tiempo, estos pasos se volverán instintivos, ¡pero eso requiere práctica!
<aside> ▫️ Paso 1: Entender el prompt y su salida
El primer paso para refinar y depurar prompts consiste en comprender el prompt que has creado y su salida actual. Analiza la intención del prompt y la salida que deseabas frente a la que produce GPT-4.
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<aside> ▫️ Paso 2: Identificar el problema
Una vez que hayas entendido el prompt y su resultado, identifica el problema. El problema puede ser una salida incorrecta, respuestas fuera de tema, verborrea, falta de conocimiento del contexto, etc.
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<aside> ▫️ Paso 3: Ajustar el prompt
Una vez identificado el problema, ajusta el prompt en consecuencia. Esto podría significar añadir más contexto, ser más específico o incluir fichas de instrucción.
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<aside> ▫️ Paso 4: Probar el prompt ajustado
Después de ajustar el prompt, pruébalo. Analiza el resultado para saber si el ajuste ha mejorado el resultado.
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<aside> ▫️ Paso 5: Refinamiento iterativo
Perfeccionar y depurar un prompt es un proceso iterativo. Si el resultado sigue sin ser satisfactorio, repite el proceso desde el Paso 2. Se trata de ajustar y probar hasta que obtengas el resultado deseado.
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<aside> ▫️ Paso 6: Documentación
Una vez que hayas perfeccionado tu prompt hasta un nivel satisfactorio, documenta el proceso y los cambios realizados. Esto ayuda a seguir el progreso y también puede ser un recurso valioso para el perfeccionamiento de futuros prompts.
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Recuerda que el perfeccionamiento de los prompt es un arte y, como todo arte, requiere práctica. Cuanto más perfecciones y depures, más intuitivo te resultará este proceso. ¡Feliz ingeniería de prompts!
Comprender el proceso de evolución y perfeccionamiento de los prompts desde un nivel intermedio hasta un nivel experto puede resultar difícil. Aquí mostramos la progresión de un prompt, detallando el proceso de perfeccionamiento en cada paso.
<aside> ▫️ Proceso de perfeccionamiento:
"Redacta un escrito sobre el cambio climático".
Este prompt es bastante amplio y puede dar lugar a un resultado genérico. Vamos a afinarla.
"Redacta un escrito sobre el impacto del cambio climático en la seguridad alimentaria mundial".
Al añadir contexto sobre el impacto concreto, el prompt se vuelve más directo, pero puede que siga careciendo de una perspectiva o ángulo concretos.
"Redacta un escrito sobre el impacto del cambio climático en la seguridad alimentaria mundial, centrándote en las posibles soluciones y adaptaciones".
Aquí especificamos el ángulo del texto, pidiendo a GPT-4 que se centre en soluciones y adaptaciones, dando a la salida un tono más esperanzador y orientado a la acción.
"Como destacado científico del clima, redacta un informe para los responsables políticos sobre el impacto del cambio climático en la seguridad alimentaria mundial. Discute las posibles soluciones y medidas de adaptación que podrían adoptarse para mitigar estos efectos.”
Este prompt de nivel experto proporciona un contexto específico de función y audiencia (científico del clima que escribe para responsables políticos), animando al modelo a producir información más detallada y especializada.
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Con cada refinamiento, los prompts se vuelven más dirigidos y específicos, dando lugar a resultados más relevantes y precisos. Éste es el poder del perfeccionamiento de los prompts, que te permite pasar del nivel intermedio al experto en el diseño de prompts.
Recuerda que es esencial comprender el resultado deseado, el contexto y la audiencia para crear prompts de nivel experto.