¿Cómo usar ChatGPT? Guía de buenas prácticas para crear prompts

Crear prompts o solicitudes efectivas es absolutamente crucial para sacar el máximo partido a chatbots conversacionales avanzados como ChatGPT. Al fin y al cabo, sólo puede ser tan útil, específico y preciso como el prompt que se le proporciona. Es como hablar con un experto extremadamente conocedor pero que sólo puede responder a las preguntas específicas que se le hacen.

En este artículo, exploraremos las buenas prácticas para crear prompts, con las principales estrategias y sus correspondientes tácticas con técnicas concretas para formular prompts que realmente extraigan todo el potencial de inteligencia que modelos de lenguaje como ChatGPT tienen para ofrecer. ¿Interesado en formarte en Inteligencia Artificial? En SMiLE Comunicación ofrecemos cursos de formación, contáctanos para más información.

Índice

• Estrategia de instrucciones claras y específicas al usar ChatGPT 
• Estrategia de dar tiempo a ChatGPT para pensar
• Limitaciones de ChatGPT y prevención de alucinaciones

Estrategia de instrucciones claras y específicas al usar ChatGPT

Ante la pregunta cómo usar ChatGPT y al contrario de la creencia popular, un prompt largo puede ser más efectivo que uno breve si proporciona mayor claridad y contexto. Un aspecto crucial aquí es el uso de delimitadores para indicar distintas partes del input, como se muestra en el ejemplo con los backticks triples para resaltar un texto a resumir. Esta técnica no solo mejora la precisión de la respuesta, sino que también ayuda a prevenir inyecciones de prompt indeseadas.

Táctica de usar delimitadores en ChatGPT

Los delimitadores juegan un papel crucial a la hora de crear prompts efectivos para modelos de lenguaje como ChatGPT. Actúan como señales claras que separan y diferencian las distintas secciones y elementos de un prompt. Algunos ejemplos comunes de delimitadores incluyen comillas, corchetes, etiquetas o encabezados en negrita o subrayados. A la hora de usar ChatGPT, utilizar delimitadores de forma consistente te permitirá comunicar con más claridad y reducir ambigüedades sobre qué partes de tu texto son instrucciones destinadas al modelo, y cuáles son contenido o contexto para que las procese de forma adecuada.

Al segmentar debidamente las secciones con estos delimitadores, facilitas que el modelo se centre exclusivamente en el contenido relevante, reduciendo posibles confusiones o malinterpretaciones. También hace que resulte más sencillo editar o reformular prompts de forma iterativa, ya que puedes modificar secciones concretas dejando intacto el resto.

Usuario (Prompt incorrecto): Resume este texto: «La inteligencia artificial está transformando el mundo…»

Mejora con delimitadores 

Táctica de pedir salidas estructuradas en ChatGPT

Más allá de simples respuestas en lenguaje natural al analizar como se usa el ChatGPT, uno de los grandes puntos fuertes es su capacidad para generar salidas estructuradas como listas numeradas, tablas, diccionarios Python, objetos JSON e incluso código HTML entre otros muchos formatos. Aprovechar esta funcionalidad pedir explícitamente este tipo de salidas sistematizadas proporciona un valor tremendo, especialmente para propósitos técnicos o de integración con otros sistemas. Al fin y al cabo, las máquinas se comunican más fácilmente intercambiando datos en formatos estructurados que en simple texto plano.

Usuario (Prompt incorrecto): Dame una lista de países europeos y sus capitales.

Mejora con Estructura

Táctica de Verificar Condiciones

La verificación de condiciones previas es una táctica muy útil para mejorar la precisión y utilidad de las respuestas de ChatGPT. Permite incorporar comprobaciones y validaciones antes de generar una respuesta, para garantizar que ésta cumpla unos estándares mínimos de calidad, exactitud y relevance. En prompts más complejos, donde le estamos pidiendo al modelo que realice algún tipo de análisis, cálculo, redacción u otra tarea que conlleva múltiples pasos, tiene mucho sentido definir previamente qué condiciones se tienen que satisfacer para proceder.

De esta forma nos aseguramos de evitar respuestas fragmentarias, especulativas o potencialmente erróneas cuando no se satisfacen unos prerrequisitos mínimos. Es una medida preventiva que refuerza la fiabilidad. También sirve como mecanismo de feedback en caso de no poder completar satisfactoriamente lo que le estamos pidiendo, permitiéndonos reformular el prompt de forma más efectiva.

Usuario (Prompt incorrecto): Traduce este texto al francés: «Hola, ¿Cómo estás?»

Mejora con Verificación

Táctica de Few-Shot Prompting

El few-shot prompting es una técnica tremendamente efectiva para moldear las respuestas de ChatGPT de acuerdo a nuestras necesidades. La idea es proporcionar unos cuantos ejemplos ilustrativos antes de establecer la solicitud o pregunta principal que queremos que responda el modelo.

Al exponerle previamente a casos concretos donde muestra el formato, estilo, nivel de detalle u otro tipo de atributo deseado, podemos entrenar rápidamente a ChatGPT para que replique ese patrón al generar la respuesta target. Es como si lo estuviéramos calibrando específicamente para una tarea, objetivo y contexto determinados.

Usuario (Prompt incorrecto): Escribe un chiste.

Mejora con Few-Shot

Estrategia de dar tiempo a ChatGPT para pensar

Dar tiempo a ChatGPT para razonar y construir una respuesta meditada, especialmente ante solicitudes que requieren análisis complejos o cadenas de inferencia elaboradas, puede marcar una gran diferencia en la calidad y utilidad del output final. Los humanos solemos valorar la velocidad y fluidez al interactuar con ChatGPT. Sin embargo, en determinados contextos tener paciencia y conceder esos segundos extra de procesamiento interno merecen mucho la pena para alcanzar otro nivel de sofisticación. Se trata de encontrar un equilibrio y saber discernir cuándo priorizar velocidad frente a prudencia reflexiva.

Táctica de especificar pasos

Especificar de forma clara y meticulosa los pasos concretos que queremos que ChatGPT ejecute para abordar o resolver una tarea compleja es otra poderosa táctica para maximizar la precisión y utilidad de sus respuestas. Permite mantener al modelo enfocado y reducir ambigüedades.

Usuario (Prompt incorrecto): Resume y traduce este texto al inglés: «La gastronomía española es muy variada…»

Mejora especificando pasos

Táctica de razonamiento propio

El razonamiento propio es una habilidad cognitiva crucial que también conviene incentivar en modelos de lenguaje como ChatGPT si queremos respuestas matizadas y bien fundamentadas. En lugar de una mera replicación o paráfrasis de fuentes externas, podemos pedirle explícitamente que despliegue su capacidad analítica ofreciendo una solución original antes de contrastarla con otros enfoques.

Usuario (Prompt incorrecto): ¿Este argumento es válido? «Si llueve, la calle se moja. La calle está mojada. Por lo tanto, ha llovido.»

Mejora con razonamiento propio

Limitaciones de ChatGPT y prevención de alucinaciones

Finalmente, destacamos la importancia de ser consciente de las limitaciones de ChatGPT, como su tendencia a «alucinar» o fabricar respuestas. Para mitigar esto, se recomienda usar técnicas como pedir al modelo que encuentre citas relevantes antes de responder preguntas basadas en un texto.

Usuario (Prompt incorrecto): Describe el último libro de un famoso autor que no existe.

Mejora para prevenir alucinaciones con ChatGPT 

Estas prácticas te permitirán interactuar de manera más eficaz con ChatGPT, mejorando la calidad y precisión de las respuestas obtenidas. Recordando siempre ser claro, específico, y considerar las limitaciones del modelo, podrás aprovechar al máximo las capacidades de esta poderosa herramienta de IA.