ChatGPT, desarrollada por OpenAI, es una potente herramienta utilizada para diversas aplicaciones, como chatbots, generación de contenidos y atención al cliente. Su fuerza reside en generar textos similares a los humanos a partir de las indicaciones que recibe. En este tutorial, nos adentraremos en el arte y la ciencia de la ingeniería de avisos: la creación de avisos precisos y eficaces para obtener las mejores respuestas de ChatGPT.
Decidimos centrarnos en ChatGPT Prompt Engineering porque es una habilidad crucial cuando se trabaja con modelos lingüísticos. Entender cómo crear indicaciones eficaces conduce a respuestas más precisas, centradas y útiles. Consulta nuestro curso Introducción a ChatGPT para ponerte al día con los aspectos básicos de la herramienta.
Comprender ChatGPT
Antes de sumergirnos en la ingeniería de avisos, entendamos cómo funciona ChatGPT. Es un modelo basado en transformadores que utiliza el aprendizaje automático para producir texto. Se ha entrenado con una amplia gama de textos de Internet y otros recursos, pero no sabe qué documentos formaban parte de su conjunto de entrenamiento.
Cómo funciona ChatGPT
ChatGPT genera texto prediciendo la siguiente palabra de una frase. Lo hace varias veces para crear frases completas. Por ejemplo, dada la entrada "El sol está...", podría predecir la siguiente palabra como "brillando" o "saliendo".
Comprender esto es clave para la ingeniería rápida: básicamente estás guiando las predicciones del modelo. Lea nuestra guía sobre Qué es ChatGPT para comprender mejor cómo funciona el modelo de lenguaje de gran tamaño.
Fundamentos de la ingeniería ChatGPT Prompt
La ingeniería de avisos es el arte de crear avisos que instruyan eficazmente a ChatGPT para generar el resultado deseado. Se trata de comprender el comportamiento del modelo y ajustar los datos de entrada para orientar las respuestas del modelo.
Punto de partida
Supongamos que queremos que GPT-4 genere un breve informe de análisis de datos. Podríamos empezar con la pregunta : "Presente un informe de análisis de datos". Aunque esto puede dar una respuesta razonable, podemos optimizarlo aún más.
Una indicación más eficaz podría ser:
"Como analista de datos, describa el proceso que seguiría para analizar un conjunto de datos que contiene datos de ventas de una tienda minorista. Por favor, incluya los pasos para explorar las tendencias de ventas a lo largo del tiempo, identificar los productos más vendidos y evaluar el rendimiento de las ventas por región durante el último trimestre."
ChatGPT: ingeniería inmediata en el trabajo
Esta petición revisada es específica; establece un papel (analista de datos) y esboza la información exacta requerida, lo que conduce a un resultado más eficaz. Encarga a GPT-4 que no sólo resuma el conjunto de datos, sino que también analice las tendencias de ventas, los principales productos y el rendimiento regional, lo que proporciona un alcance más amplio al análisis.
Principios de una ingeniería de urgencia eficaz
Claridad
La pregunta debe definir claramente lo que quiere que haga el modelo. Evite la ambigüedad. Por ejemplo, en lugar de "Hábleme de los perros", utilice "Describa detalladamente las características, el comportamiento y los cuidados que requieren los perros domésticos".
Contexto
ChatGPT responde al contexto inmediato de la solicitud. Por lo tanto, establecer un contexto claro es crucial. Por ejemplo, la consulta "Traduzca el siguiente texto inglés al francés: Hola, ¿cómo estás?" proporciona un contexto y unas instrucciones claras.
Precisión
A preguntas precisas, respuestas precisas. Por ejemplo, si quiere una lista, pídala expresamente: "Enumera los 10 países más poblados del mundo".
Juego de rol
ChatGPT responde bien a los juegos de rol. Puedes asignarle una función para orientar sus respuestas: "Como historiador, explique la importancia de la Guerra Civil estadounidense".
Cómo escribir mensajes ChatGPT para escenarios de ciencia de datos
Apliquemos nuestros principios a la creación de instrucciones para escenarios de ciencia de datos, asegurándonos de que sean claras, contextuales, precisas y, en ocasiones, incluyan un juego de roles.
Escenario 1: Limpieza de datos
Prompt: "Como científico de datos, describa el proceso de limpieza de un conjunto de datos antes de utilizarlo para el análisis. Incluye pasos como la gestión de los datos que faltan, el tratamiento de los valores atípicos y la normalización de los datos".
Este aviso es claro, preciso y proporciona contexto. Establece un papel para ChatGPT (un científico de datos) y pregunta específicamente por los pasos en la limpieza de datos, asegurando una respuesta detallada.
Escenario 2: Explicación del modelo de aprendizaje automático
Prompt: "Como experto en aprendizaje automático, explique el concepto de 'Random Forest' a un principiante, incluyendo sus principios básicos, ventajas y casos de uso comunes".
Una vez más, vemos claridad, precisión y contexto. El elemento de juego de rol guía a ChatGPT para que responda de una determinada manera. La mención de "principiante" garantiza que la explicación sea sencilla y fácil de entender.
Escenario 3: Técnica de visualización de datos
Prompt: "Como experto en visualización de datos, explique el concepto y el proceso de creación de un 'Box and Whisker Plot' en el análisis de datos. Incluye su propósito y cómo interpretarlo".
Esta indicación es eficaz, ya que aclara la complejidad esperada y los aspectos específicos que deben cubrirse en la respuesta. También establece el papel del ChatGPT, orientando la profundidad y el tono de la explicación.
Depuración de avisos de ChatGPT
A veces, incluso las indicaciones bien elaboradas pueden no dar el resultado deseado. En estos casos, es útil depurar el aviso.
Ajustar el tono y la formalidad
Si el resultado es demasiado formal o informal, puedes orientar el tono añadiendo instrucciones como "Explícamelo como si tuviera cinco años" o "Escribe un informe formal sobre...".
Ajustar los detalles
Si el resultado es demasiado vago o demasiado detallado, ajuste la pregunta en consecuencia. Añade palabras como " brevemente" o "en detalle" para orientar la extensión y profundidad de la respuesta.
Experimentar e iterar
No tengas miedo de experimentar y repetir las sugerencias. A veces, una ligera reformulación o instrucciones adicionales pueden dar resultados mucho mejores. Para obtener más información sobre las preguntas de ChatGPT para la ciencia de datos, consulta nuestra completa hoja de trucos de ChatGPT, que contiene más de 60 preguntas para tareas de ciencia de datos.
Consulta nuestra hoja de trucos ChatGPT para saber más sobre ciencia de datos
Reflexiones finales
La ingeniería rápida es una habilidad crucial cuando se trabaja con ChatGPT. Requiere comprender el comportamiento del modelo y elaborar instrucciones claras, contextuales, precisas y, a veces, basadas en su función. Con la práctica, podrás dominar el arte de la ingeniería de avisos y aprovechar todo el potencial de ChatGPT.
Recuerda que la clave es ser explícito sobre lo que quieres que haga el modelo y cómo quieres que lo haga. Experimenta con diferentes estructuras e instrucciones, y aprende de los resultados para mejorar tus indicaciones.
Este tutorial es el comienzo de tu viaje en ChatGPT Prompt Engineering. A medida que vayas explorando, descubrirás más técnicas y matices que te ayudarán a elaborar avisos eficaces para cualquier situación.
