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Trabajar con las últimas herramientas de IA es un poco como tener un Einstein de 10 años como asistente. Son increíblemente inteligentes, pero necesitas proporcionar mucha orientación estructurada si quieres respuestas útiles.
Esto es el arte de la ingeniería de indicaciones de IA.
Los expertos en IA generativa todavía están descubriendo exactamente cómo comunicarse con herramientas como ChatGPT para extraer las mejores respuestas. Sin embargo, los principios básicos ya están bastante establecidos.
En esta guía concisa, revelaremos las mejores prácticas para escribir indicaciones de IA efectivas, incluido el mejor lenguaje a utilizar, cómo entrenar modelos de IA y consejos sobre cómo refinar las salidas.
¿Suena bien? ¡Empecemos!
¿Qué es una Indicación de IA?
Básicamente, una indicación son tus instrucciones para el modelo de IA.
La mayoría de las herramientas de IA populares hoy en día aceptan indicaciones de texto, que puedes enviar a través de una interfaz tipo chat. Algunos modelos de IA generativa, como Claude, también pueden aceptar imágenes, datos y archivos de código.
En un nivel básico, la indicación es una forma de interactuar con el software. Simplemente estás utilizando instrucciones de texto en lugar de hacer clic en botones.
La diferencia clave es que la inteligencia artificial no tiene una causa y efecto simple. Las herramientas de IA requieren orientación porque no “entienden” verdaderamente las indicaciones de la forma en que lo hacen los humanos.
En lugar de eso, estos modelos generan respuestas basadas en probabilidades y patrones que han aprendido de grandes cantidades de datos. Esto significa que las instrucciones claras y precisas son esenciales para guiar a la IA hacia la provisión de las respuestas más precisas y útiles.
Es más como un juego interactivo que una herramienta simple.
¿Cómo Entienden las Indicaciones los Modelos de IA?
La mayoría de los modelos de IA generativa hoy en día son LLMs (modelos de lenguaje grandes). Utilizando vastas cantidades de datos, estos sistemas han sido entrenados para reconocer patrones en el lenguaje.
Cuando envías una indicación, el modelo estudia cada palabra y frase individualmente, así como dentro del contexto más amplio de tu indicación. Luego intenta evaluar el significado de lo que has escrito, basándose en todos los patrones de lenguaje que ha visto antes.
Por ejemplo, podrías pedirle a una herramienta de IA generativa que piense en algunos “títulos creativos” para un libro que estás escribiendo.
¿Qué significa “creativo” en este contexto? La IA considerará usos similares de la palabra que ha visto en los datos de entrenamiento y hará una suposición basada en la probabilidad de esas asociaciones.
¿Cómo se Traducen las Indicaciones de IA en Salidas?
Así como los modelos de IA utilizan el reconocimiento de patrones para entender tus indicaciones, también utilizan un enfoque similar para producir salidas.
Imagina que estudias cada pintura producida por Monet. Luego, alguien te pide que crees una nueva obra de arte en su estilo.
Probablemente no podrías reproducir una pintura específica perfectamente. Pero recordarías el estado de ánimo general y los elementos clave de algunas piezas. Saldría como un remix.
Básicamente, así es como funciona la IA generativa, excepto que la parte de remix es controlada por matemáticas. La mayoría de los modelos crean salidas basadas en probabilidades, un poco como un autocompletado avanzado.
Cómo Crear Indicaciones para IA (12 Técnicas Esenciales)
Suficiente con la teoría. ¿Quieres usar IA para lograr cosas, verdad?
Para ayudarte a expr
¿Cómo afectan las técnicas de guía de IA a la calidad de las respuestas? ¿Cuál es la importancia de la redacción específica en las instrucciones para la IA?
