ChatGPT Prompts Consejos de nivel 10: De novato a experto

He invertido mucho tiempo investigando y probando diversas pistas para encontrar los mejores resultados. En este vídeo, he resumido todas estas experiencias en 10 niveles de técnicas de diseño de palabras clave. Empezaremos por lo básico y llegaremos hasta las técnicas expertas que ganaron el reciente Concurso de Diseño de Prompters de Singapur. Empecemos.

Nivel 1 - Solicitud básica

Nivel 1, expresa tus necesidades directamente. En este nivel, usted simplemente le dice al directo ChatGPT Lo que tú quieras. Sin pensar demasiado. A veces sale bien, a veces no. Por ejemplo, acabo de pedirle a ChatGPT que resuma un artículo de Wikipedia. Es una tarea bastante sencilla, y ChatGPT lo ha hecho bien. Pero hay muchas más formas de optimizar este proceso.

Nivel 2 - Formato de solicitud

Nivel 2, formato básico.

Unos pequeños retoques de formato pueden tener un impacto inesperadamente grande. Por ejemplo, añadir unos cuantos guiones a una palabra clave puede ayudar mucho a ChatGPT a entender el significado de las distintas partes de la palabra clave. Puede que ahora no parezca gran cosa, pero a medida que nuestras palabras clave se vuelvan más complejas, ese impacto aumentará.

Se ha demostrado que otros ajustes de formato sencillos, como ser amable, evitar los negativos e incluso "suplicar", mejoran la precisión de grandes modelos lingüísticos al ser amable en la palabra de referencia. Aunque ser amable no mejore la respuesta, probablemente lo haga de todos modos, sólo porque no quiero ser arrogante.

Nadie puede explicar exactamente por qué, pero el gran modelo lingüístico parece funcionar mejor cuando se le dice que haga algo que cuando se le dice que no haga algo. Mi teoría personal es que es como nuestro cerebro. Por ejemplo, si le dices que no se imagine un elefante, acabará imaginándoselo de todos modos.

No utilizo este método a menudo, pero se ha demostrado que suscitar emociones fuertes puede mejorar la eficacia de las respuestas en el Modelo del Gran Lenguaje. Algunos ejemplos incluyen cosas como: "Esto es crítico para mi trabajo, tienes que hacerlo bien". O "Voy a enseñarle tu respuesta a mi abuela y espero que se sienta orgullosa de mí, así que tienes que hacerlo bien". Expresiones así. Del mismo modo, puedes amenazar a ChatGPT. este enfoque también funciona. Dicho esto, yo personalmente no lo haría. Por si acaso la IA se apodera del mundo, quiero estar en el lado amistoso de los bots.

Nivel 3 - Solicitudes de precisión

En el tercer nivel, una petición claramente enfocada.

Es en esta fase cuando realmente empezamos a ver un aumento en la calidad de las respuestas. La clave del Nivel 3 es ser claro y centrarse en lo que se quiere del chatbot. Por ejemplo, debes evitar instrucciones vagas como "Haz que la respuesta sea bonita". En su lugar, puedes dar instrucciones claras como "Por favor, responde con títulos, subtítulos y tablas". O quizá sólo necesites cierta información específica. Dígale que quiere

Obtenga información sobre lo que consigue y lo que no quiere. Este es un ejemplo de una mala petición. Es demasiado vaga. Francamente, estoy tan acostumbrado a cómo enviar solicitudes de manera efectiva que llegar a una mala solicitud es un poco difícil. Verás, aquí he especificado las columnas que hay que hacer, y eso lo lleva a hacer una tabla. Así que mira este segundo ejemplo. Es muy claro. Aquí hay algunos datos. Organízalos en una tabla. Sólo necesito las columnas "nivel de clase", "nombre", "mayor". Ordena por "nivel de clase". Al final, dime cuál es la especialidad de Carl. Así obtendré los resultados que quiero.

Nivel 4 - Ejemplos ilustrativos

En el nivel 4, se dan ejemplos.

Esta es nuestra primera técnica de insinuación ligeramente más avanzada. Si alguna vez has oído hablar de "aprender con menos muestras", esto es lo que significa. Básicamente, vas a darle a ChatGPT algunas muestras de entrada y algunas muestras de salida.

Veamos un ejemplo. Aquí describiré directamente lo que quiero: "Extraer información del texto de esta página de LinkedIn".

Como ejemplo, utilizaré la página de LinkedIn de mi director general. A continuación, daré el ejemplo de salida en el formato que quiero. Por último, voy a copiar y pegar el contenido de la página de LinkedIn. Así es la mía, como ejemplo. Dado sólo un ejemplo, sin requisitos específicos, respondió perfectamente en el formato que yo quería. Si te fijas bien, te darás cuenta de que ha dejado fuera mi último trabajo, en el que trabajé en marketing durante un tiempo.

Hay algunas técnicas para asegurarse de que no omite ninguna información, una de las más fáciles es el nivel 5, la autorreflexión.

Nivel 5 - Autorreflexión

"Hola ChatGPT, ¿qué te has perdido?" Este método es casi demasiado simple para ser cierto. Los Big Language Models son mejores evaluando que generando. Así que, cuando haces esta pregunta, en realidad estás aprovechando ChatGPT.

Nivel 6 - Consejos sobre el sistema e instrucciones personalizadas

Nivel 6, punta del sistema de control de precisión.

Este es un punto muy crítico. No voy a entrar en demasiada profundidad porque estoy trabajando en un video enteramente sobre los avisos del sistema. Pero lo esencial es que se trata de un conjunto especial de instrucciones que guían ChatGPT para responder de la manera que usted espera. Yo uso las instrucciones del sistema de forma diferente a cualquier otra persona que haya visto. Dejaré un enlace al formato en la introducción más abajo. Pero lo esencial es que intento proporcionar a ChatGPT toda la información posible sobre mí y lo que espero obtener de él. Le digo que soy ingeniero informático, que prefiero un determinado lenguaje de programación, que prefiero recibir respuestas cortas y preguntas de seguimiento en lugar de un texto prolijo, etcétera. Así que asegúrate de incluir este paso. Sólo te llevará 5 minutos y mejorará todas las respuestas.

Nivel 7 - Aplicaciones de la personalidad

Nivel 7, utilizando el juego de caracteres.

Supongamos que tienes un acertijo sencillo". Veo una puerta de cristal con la palabra "empujar" escrita en imagen especular. ¿Debo empujar o tirar de la puerta?". La mayoría de la gente pensaría intuitivamente que, como son palabras reflejadas, deberían tirar de la puerta. Pero ChatGPT da con seguridad la respuesta equivocada. De hecho, a veces basta con decirle a ChatGPT que imite el papel del experto al que estamos consultando para obtener una respuesta satisfactoria. Algunas de las investigaciones que he revisado sugieren que con sólo utilizar personajes, el Big Language Model mejora la precisión de la respuesta en un 6-20%. Me sorprende lo mucho que se puede mejorar con sólo decirle que "desempeñe un papel".

Nivel 8 - Cadena de pensamiento

Nivel 8, Cadena de pensamiento. Otra forma de conseguir que ChatGPT maneje problemas complejos es hacer que explique el proceso de pensamiento. Yo utilizo este método en casi todas mis indicaciones y funciona muy bien. Hay muchas investigaciones sobre este método, y una de las más sencillas y efectivas parece ser añadir la frase "Pensemos paso a paso". He descubierto que decirle a ChatGPT que piense de forma holística también da mejores resultados.

Nivel 9 - Conseguir que el modelo Big Language escriba sus propias indicaciones

En el Nivel 9, pida al modelo de lengua grande que escriba sus propias palabras.

Si te has aprendido todos estos consejos y sigues escuchándome, ya puedes olvidarte de ellos. Porque, en realidad, los grandes modelos lingüísticos hacen mejor trabajo que los humanos cuando se trata de formular pistas por sí mismos. Así que sólo tenemos que dejar que ChatGPT formule una palabra de pista para obtener la respuesta que queremos. Aquí tienes una palabra clave muy detallada que genera para responder a un enigma dado. Voy a copiar la pista, abrir una nueva ventana de chat, pegarla, reemplazar el puzzle y ver cómo funciona. Hizo un razonamiento excelente y dio con la respuesta correcta.

Nivel 10 - Marco CO-STAR

El nivel 10 es el marco CO-STAR. Esta es mi recomendación final.

Hay muchas maneras de construir una palabra clave pero, en mi opinión, la mejor es CO-STAR, que es la estructura que Sheila Teo utilizó para ganar el Concurso de Ingeniería de Taco GPT-4 de Singapur. Funciona así: cada letra de CO-STAR representa una parte específica de la palabra clave. Veámoslas una a una.

- La "C" significa "Contexto", donde puedes dar cualquier información relevante sobre ti o sobre la tarea que quieres que haga.
- La "O" significa "Objetivo", donde tienes que dar instrucciones muy claras sobre lo que quieres que haga ChatGPT. Esto ya lo hemos aprendido en el nivel 3.
- La "S" significa "Estilo" En esta sección, tenemos que decirle a ChatGPT que el estilo de escritura que queremos puede ser divertido, por ejemplo, queremos que esté escrito al estilo del rap de Snoop Dogg o como un alto ejecutivo.
- La "T" significa "Tono". ¿Cuál es el tono que quieres que tenga tu respuesta? ¿Humorístico? ¿Emocional? ¿Amenazador? Tú decides.
- La "A" significa "Audiencia", es decir, quién es el público objetivo de ChatGPT. Por ejemplo, si el público objetivo es un niño de cinco años, los resultados serán muy diferentes que si el público objetivo es un físico de talla mundial.
- La última letra, "R", significa "Respuesta": el tipo de respuesta que queremos. ¿Necesitamos un informe de investigación detallado? ¿O necesitamos una tabla? ¿Necesitamos un formato de programación complejo como JSON? ¿O sólo un montón de texto? Puede encontrarlo todo aquí.

Veamos un ejemplo. He aquí un ejemplo de publicación en Facebook para promocionar la nueva Flying Magic Carpet. Necesidad básica, respuesta básica. Este post es engorroso, tiene poco estilo y, desde luego, no atraerá a tu público objetivo. Probemos el método CO-STAR. En primer lugar, presenté los antecedentes de mi negocio de alfombras mágicas. A continuación, me propuse escribir un post para Facebook que incitara a la gente a comprar. Fijé el estilo que necesitaba, básicamente imitando la forma en que lo hacen las empresas de éxito. Pedí un tono elegante y persuasivo. Establecí que el público objetivo fueran personas de unos 30 años. Por último, especifiqué el formato de la respuesta. Cuatro frases, sin hashtags, pero había que incluir algunos emoticonos. Vaya, así está mucho mejor.

Básicamente, utilizando las directrices de CO-STAR, toda la información que necesita proporcionar ChatGPT puede procesar con el fin de responder con precisión a sus preguntas.

Eso es todo. Publicaré más vídeos sobre cómo utilizar la IA de forma inteligente. Así que si te ha gustado este vídeo, puede que también te interese el siguiente.