He desarrollado una cadena de prompts que toma un documento de entrada o una página web y guía a la IA a través del proceso de enseñarte cualquier cosa. Este proceso hace que ChatGPT sea más completo, más preciso y más receptivo que un enfoque más tradicional. ¡Vamos allá!

Encuentra tu material de aprendizaje

Antes de empezar este proceso, busca un documento o una página web que contenga un concepto nuevo o algo difícil de aprender por tu cuenta. Puede tratarse de información antigua o nueva; no importa. En este caso, elegí este artículo de Anthropic AI sobre la identificación de características LLM a través de autocodificadores dispersos. Gran parte de este artículo va más allá de mis conocimientos de IA, así que me alegré de que ChatGPT me ayudara.

Input sobre material didáctico

Cuando tengas el material, descárgalo en PDF o, si se trata de una página web, copia el enlace. Haz clic en el icono del clip en ChatGPT, o simplemente pega el enlace en la casilla.

No envíes este enlace o archivo todavía; necesitamos incluir la primera indicación con nuestra primera solicitud.

Resumen + esquema prompt

Pulsa «Mayús-Enter» en tu teclado y pega la primera instrucción en el cuadro de entrada. Este es el mensaje (sirve para cualquier concepto):

Haz un resumen de este enlace [o documento adjunto]. A continuación, ofrece un resumen de las secciones que contiene y sus números de página, y luego resuma también cada una de las secciones principales. Cita siempre tus fuentes.

Pulsa enter y ya estás en camino.

Continuación de la cadena de prompts

Antes de hacer nada, introduce este mensaje:

A partir de este resumen, elabora un mapa conceptual basado en el documento (sin imágenes) para que yo pueda aprender de él. Asegúrate de incluir algunos conceptos básicos, con descripciones, y luego ve avanzando hacia los temas más difíciles. Piensa en esto como un plan de lecciones.

Este paso permite a ChatGPT pensar de forma crítica sobre los temas y construir un conjunto de temas básicos que debes comprender para entender el resto de los temas más complejos del documento. Este es el paso más importante, ya que te permitirá acelerar tu ritmo de aprendizaje al poder saltarte lo superficial y sumergirte de lleno en lo importante.

Se puede ver claramente lo eficaz que es para dividir los conceptos de alto nivel y reducirlos a un esquema digerible.

Aquí es donde realmente comienza el aprendizaje

Ahora puedes elegir lo que quieres que ChatGPT te enseñe. En este ejemplo, yo ya entendía bastante bien los modelos lingüísticos de IA. Sin embargo, necesitaba profundizar en la extracción de características. Así que utilicé este prompt:

Vamos a profundizar en [la sección que elijas] del plan de clase. Realiza una descripción detallada del concepto basándote en el texto. Después, te haré preguntas y tú las responderás citando tus fuentes.

Ahora puedes iniciar un proceso estándar de preguntas y respuestas con ChatGPT, y profundizar en el concepto tanto como quieras.

Aprendizaje posterior a las preguntas y respuestas

Supongamos que has seguido una pista de preguntas y respuestas y que estás en una buena posición para comprender ese tema. Ahora puedes preguntarle a la IA dónde deberías leer primero para ampliar tus conocimientos, o puedes pasar a las otras partes de la hoja de ruta de aprendizaje que la IA ha generado para ti. Este es un ejemplo de cómo pedirle que cite lugares específicos de lectura:

¿Qué secciones del texto debo leer para obtener más información sobre [insertar tema]?

Este es el resultado:

Así es como puedes seguir avanzando por el plan de la lección:

Vamos a profundizar en [la siguiente sección que desea aprender] parte del plan de lección. Realiza una descripción detallada del concepto basándote en el texto. Después, yo haré preguntas y tú las responderás y citarás tus fuentes.

Como última pregunta, te propongo este último prompt ya que es ideal para conseguir que la IA te proporcione información más detallada:

Ahora que tengo un conocimiento decente de [insertar tema], ¿puedes profundizar en el texto y contarme más cosas sobre él y su lugar en el texto, y por qué es importante para la idea general del artículo? Por favor, sea muy detallado.

A partir de aquí, puedes iterar por el resto del plan de lecciones que ChatGPT te dio, y puedes hacerle preguntas por el camino. Te insto a que leas tú mismo las secciones importantes del material que te sugiere, porque es arriesgado confiar en que la IA no haya alucinado. Por suerte, ahora que ya entiendes algo del tema, la lectura te resultará mucho más fácil.

Esta estrategia cambió mi forma de aprender

Leer un texto denso después de pasar por una sesión de aprendizaje como ésta da un impulso increíble en términos de comprensión y retención. Esta estrategia ha cambiado para siempre mi forma de aprender conceptos de alto nivel.

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Ahora que ChatGPT se utiliza desde hace más de un año, hay muchas técnicas respetadas que han demostrado aumentar la calidad de los resultados. He combinado algunas de estas técnicas con mis propias estrategias aprendidas para crear una GPT que te convierta en un experto.

Cómo funciona el ChatGPT Prompt Engineer

Para crear al mejor escritor de prompts, tuve que hacer algunos prompts (imagínate). En un alto nivel, este es el proceso que le di a GPT para convertirlo en un prompt wizard:

1. Digerir el prompt del usuario.
2. Hacer al usuario las preguntas necesarias para reunir toda la información requerida para cumplir con las reglas de la solicitud (que se encuentran más abajo).
3. Evaluar si este prompt se beneficiaría de ser un prompt multi-paso o un prompt único.
4. Reescribir el prompt (o cadena de prompt) usando las reglas del prompt.

Después de este proceso, podemos inyectar el prompt resultante en una nueva instancia de ChatGPT, y voila, tenemos un excelente resultado optimizado.

Las reglas de prompt

Como mencioné anteriormente, las reglas de prompting que le di a ChatGPT combinan las mejores prácticas basadas en la investigación y mi propia salsa especial. Muchas de estas reglas están inspiradas en este increíble artículo de Sheila Teo.

Aquí está la lista completa de las reglas, ¡así que siéntete libre de usarlas si todavía estás interesado en escribir tus propios prompts!

1. Utiliza siempre el marco de referencia COSTAR (por sus siglas en inglés):

• Contexto (C): Proporciona información de fondo esencial o el escenario de la tarea. Esto ayuda al LLM a entender el escenario o dominio específico que está tratando, lo que conduce a respuestas más relevantes.
• Objetivo (O): Expresa claramente la meta o propósito de la tarea. Especifica lo que deseas que el LLM logre, asegurándote de que tu enfoque se mantenga en el logro de este objetivo en particular.
• Estilo (S): Define el estilo deseado para la respuesta. Puede ir desde imitar el estilo de escritura de una profesión específica, como un científico o un periodista, hasta emular el tono narrativo de ciertos géneros, como los informes formales o la ficción creativa.
• Tono (T): Determina el color emocional o actitudinal de la respuesta. Ya sea formal, informal, entusiasta o empática, establecer el tono garantiza que la respuesta del LLM se ajuste al sentimiento pretendido.
• Audiencia (A): Identifica la audiencia a la que va dirigida la respuesta. Adaptar el contenido y la complejidad de la respuesta del LLM a la audiencia, como expertos, principiantes o lectores en general, garantiza una mejor comprensión y compromiso.
• Formato de la respuesta (R): Especifica el formato en el que desea la respuesta. Puede ser una lista, un informe estructurado, un objeto JSON, una narración, etc. Definir el formato ayuda a generar respuestas adecuadas para su uso posterior, ya sea para el análisis, la presentación o el procesamiento posterior.

2. Desglosar tareas complejas en una secuencia de prompts más complejos en una conversación interactiva.
3. Emplear directivas afirmativas como «hazlo», evitando el lenguaje negativo como «no lo hagas».
4. Pon en práctica instrucciones basadas en ejemplos (utiliza pocas instrucciones).
5. Utiliza las siguientes frases: «Tu tarea es» y «DEBES».
6. Utiliza siempre palabras clave como «piensa paso a paso».
7. Asigna un papel al modelo: «eres un experto _«.
8. Repetir palabras o frases específicas varias veces dentro de una indicación.
9. Trata de inducir la Cadena de Pensamiento (CoT) cuando sea posible, guiando al LLM para que profundice en cada paso.
10. Utiliza cebadores de salida, que consisten en concluir su instrucción con el comienzo de la salida deseada. Utilice cebadores de salida, que implican concluir su indicación con el comienzo de la respuesta anticipada.
11. Para escribir un ensayo /texto /párrafo /artículo o cualquier tipo de texto que deba ser detallado: «Escríbame un [ensayo/texto /párrafo] ultra detallado sobre [tema] añadiendo toda la información necesaria».

El ChatGPT Prompt Engineer en acción

Ahora que tenemos GPTs que. sepueden transferir, puedo compartir con vosotros mi propio GPT prompt engineer personalizado, que sigue este proceso.

Puedes encontrarlo aquí.

Si quieres usar esto en tus propias instancias de GPT, simplemente copia las directrices y las reglas de prompts de arriba y podrás convertir fácilmente cualquiera de tus conversaciones de ChatGPT en una sesión de prompt engineering.

Ahora, te mostraré cómo funciona el proceso. En primer lugar, tenemos que pensar en algo que queremos preguntar. En este caso, vamos a intentar algo que requiera que GPT sea un poco creativo.

Esta es mi idea inicial, que se transformará en un hermoso prompt ante nuestros ojos:

Soy crítico musical, quiero que me ayudes a crear mi propia escala de notas para la música.

Esta es la fase de preguntas, en la que se le pedirá más información necesaria para crear un mejor prompt. Como puedes ver, respondí las preguntas en mi siguiente mensaje.

Ahora, el asistente de prompt reescribirá mi prompt por mí:

Este tema está bien escrito y preparado para un gran resultado. El siguiente paso es pasar este mensaje a un nuevo chat:

No me cabía toda la respuesta en una captura de pantalla, pero me pareció lo suficientemente buena como para compartirla:

ChatGPT: Crear una escala de calificación única y atractiva para las críticas musicales requiere una mezcla de perspicacia profesional y creatividad extravagante. Para que destaque, hagamos primero una lista de los elementos musicales clave que se van a evaluar y luego asignemos a cada uno un sistema numérico creativo.

Elementos musicales clave:

Melodía y armonía: El grado de pegadizo, originalidad y riqueza armónica de la música.
Ritmo y tempo: eficacia del ritmo, complejidad rítmica y elección del tempo.
Letra y narración: Profundidad, creatividad e impacto de la letra.
Interpretación vocal: Calidad, alcance y expresión de la voz.
Instrumentación y arreglos: La elección y el uso de los instrumentos, y lo bien que están dispuestos.
Calidad de la producción: La calidad de la producción de audio, la mezcla y la masterización.
Impacto emocional y atmósfera: La capacidad de la música para evocar emociones y crear una atmósfera.
Innovación y creatividad: Cómo destaca la pieza en términos de originalidad y creatividad.
Ejecución del género: Hasta qué punto la pieza representa y eleva su género.
Atracción del público: El potencial de la música para conectar con el público.

Sistema de calificación numérica único:

Melodía y armonía: escala de 1 a 5 “Earworms”
Ritmo y tempo: 1–5 “Latidos del corazón”
Letras y narración: 1 a 5 “Plumas”
Interpretación vocal: 1 a 5 “Micrófonos dorados”
Instrumentación y arreglos: 1 a 5 “Arcos orquestales”
Calidad de producción: 1 a 5 “ondas sonoras”
Impacto emocional y atmósfera: 1 a 5 “Chispas del alma”
Innovación y creatividad: 1 a 5 “musas”
Ejecución de género: 1–5 “Gemas de género”
Participación del público: 1 a 5 “señales de aplauso”

Cada elemento se puntuará según esta escala, con la posibilidad de obtener hasta 5 en cada categoría. La puntuación total será sobre 50, pero en lugar de una simple suma, la puntuación final se presentará como una «Paleta musical», un espectro codificado por colores que representa visualmente los puntos fuertes y débiles del álbum o la pista de un solo vistazo.

Por ejemplo, una puntuación podría ser la siguiente

Puntuación total: 38/50

Paleta musical: Una vibrante gama de colores con tonos dominantes que indican puntos fuertes en «Letra y narración» (Quills: 4/5) e «Impacto emocional» (Soul Sparks: 5/5), pero un tono más suave en «Ritmo y tempo» (Heartbeats: 2/5).

Este sistema no sólo cuantifica la calidad de la música, sino que también ofrece una forma visualmente atractiva e intuitiva de entender la crítica de un vistazo. El uso de símbolos únicos y una puntuación final codificada por colores añade un toque peculiar, que hace que las críticas destaquen y resulten atractivas para un público amplio, desde oyentes ocasionales hasta aficionados a la música.

Por qué deberías utilizar este sistema

Hay muchas razones por las que este sistema aumentará tu productividad ChatGPT; aquí están sólo algunos:

1. Este sistema funciona para cualquier tipo de solicitud, para cualquier tipo de petición.
2. Ahorras enormes cantidades de «tiempo de iteración» (es decir, cuando ChatGPT está muy equivocado y tratas desesperadamente de llevarlo por el buen camino).
3. Te obliga a dar a ChatGPT suficiente información (respondes a las preguntas que GPT te hace).
4. Hace que GPT sea más declarativo y menos sugestivo (ChatGPT toma las riendas con indicaciones más definidas y es más decisivo).
5. Te enseña las mejores prácticas de prompting.

Espero que esto te ayude en tu viaje de ingeniería de prompts y te ahorre mucho tiempo.

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Cuando le presenté por primera vez a mi hermano las maravillas de ChatGPT, tardó menos de cinco minutos en decir: «Esto es tonto e inútil». Esto ocurrió hace unos ocho meses. Recuerdo que le pidió a GPT que le escribiera un informe de laboratorio desde cero, y yo le aseguré que haría un trabajo excelente. Puso las instrucciones del laboratorio, las preguntas del informe y sus datos experimentales.
El informe de laboratorio producido por ChatGPT, por decirlo amablemente, era basura caliente. El informe estaba plagado de secciones mal conectadas, plagado de alucinaciones y repleto de datos torpes. El informe era totalmente inutilizable desde el principio, hasta el punto de que ni siquiera valía la pena pedir otro. En ese momento, mi hermano perdió inmediatamente toda fe en ChatGPT, y volvió a escribir manualmente. Tengo que admitir que a mí también me decepcionó.

Una constatación contextual

Reflexioné sobre esta experiencia y me pregunté por qué tuvo tan poco éxito cuando le aseguré que no lo tendría. Pensé en todas las veces que había tenido un gran éxito con GPT, y de repente me di cuenta de algo. ChatGPT se nutre de la información.

ChatGPT es un maestro de la semántica; entiende las profundas interrelaciones entre casi toda la información textual. Sin embargo, tiene un gran defecto: no puede inferir con precisión.

El verdadero propósito de ChatGPT es producir un texto que imite al de un ser humano real, y hará todo lo posible para conseguirlo (incluso alucinar falsedades). Pedirle a ChatGPT que escriba algo, especialmente algo delicado y complejo como un informe de laboratorio, sin darle suficiente información es una receta para el desastre.

Pero aquí está el truco: ¿cómo sabes cuándo le has dado suficiente información? ChatGPT casi siempre asumirá que tiene la información necesaria para completar tu solicitud, incluso si no la tiene.
Y aquí está el quid de la cuestión: sólo ChatGPT sabe lo que no sabe. Así que, ¿por qué no preguntarle?

Formular las preguntas adecuadas

Me di cuenta de que una sola indicación era la respuesta a este problema (y a infinidad de problemas similares). Una sola línea al final de casi cualquier solicitud puede hacer que ChatGPT produzca una escritura más informada, más densa y más objetiva.

Este artículo está empezando a parecerse a una receta de cocina con la insoportablemente detallada historia de la vida de alguien al principio, así que iré directamente al grano: ChatGPT sabe lo que no sabe. Tú no sabes lo que ChatGPT no sabe porque no te lo dice. Podemos solucionar esta desconexión con una simple pregunta:

«Antes de empezar, pregúntame cualquier duda que tengas al respecto para que pueda darte más contexto. Sea extremadamente exhaustivo».

¿Por qué funciona esto?

Como he dicho antes, ChatGPT emitirá algo que parece bueno, incluso si no tiene la información que necesita. Así que, ¿por qué no forzarlo a recopilar información que no conoce de la única persona que sí la conoce?

Después de usar esta opción, ChatGPT te hará entre 10 y 15 preguntas muy interesantes, preguntándote por información que habías olvidado por completo que necesitaba. En la siguiente pregunta, simplemente enumera los números de las preguntas y respóndelas secuencialmente.

Ahora que tiene toda la información que necesita, puede escribir un resultado mucho más informado, con infinitamente menos conjeturas. Le sorprenderá el salto de calidad.

El prompt en acción

A continuación se muestra una comparación de los resultados de ChatGPT, primero sin el aviso y luego con él:

Sin utilizar el prompt de la pregunta

Mismo aviso, nuevo chat, ahora usando el prompt de pregunta:

A continuación, respondí a estas preguntas, y puedes ver lo mucho que mejoró el resultado:

Aunque se trata de un ejemplo bastante extremo (casi no le di información desde el principio), puedes ver lo increíble que se vuelve el resultado en el segundo escenario (que, por cierto, sólo era el primer conjunto de tres).

Lo bueno de esta sugerencia es que sirve para casi cualquier petición que le hagas a ChatGPT. ¿Estás escribiendo una entrada para un blog? Dale más información a través de preguntas. ¿Estás escribiendo el resumen de un artículo? Pídele que te haga preguntas sobre información que no se encuentra en el artículo. ¿Necesitas consejo sobre un asunto interpersonal complejo con un amigo? Utiliza las preguntas.

No lo digo a la ligera: es un poco la panacea. Durante los últimos ocho meses la he utilizado a diario, y espero que tú también lo hagas.

Gracias por leerme.

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