Prompt: Más allá de la definición, cómo funciona y cómo se opera

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Un “prompt” en el contexto de ChatGPT y la últimas tecnologías en la industria, se refiere a la entrada o instrucción proporcionada por los usuarios hacia la máquina o tecnología. El modelo utiliza ese prompt para generar respuestas contextualmente relevantes. La operación implica que el modelo interpreta y procesa el prompt, luego genera una respuesta basada en su comprensión del contexto y la información disponible hasta su última actualización.

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Prompt ai inteligencia artificial | Foto de Mojahid Mottakin: https://www.pexels.com/es-es/foto/telefono-inteligente-ordenador-portatil-internet-conexion-16115908/

Por lo tanto, en el fascinante reino de la inteligencia artificial, un “prompt” se revela como la llave maestra que desencadena la respuesta de modelos como ChatGPT. Más allá de su definición formal, el funcionamiento de un prompt es un ballet coreografiado entre usuario y máquina.

¿Qué es un Prompt?

Un prompt, en esencia, es la instrucción o consulta que el usuario presenta al modelo. Es la semilla desde la cual brotará la respuesta. Imagina al prompt como la pregunta que le haces a un asistente inteligente, pero con la particularidad de que aquí se revela el arte de la interacción.

Cómo Funciona un Prompt

La danza comienza cuando el modelo, como un virtuoso de la interpretación, analiza cada palabra del prompt. Captura la esencia, el contexto y las sutilezas del lenguaje humano. Tras este entendimiento, se sumerge en sus vastos conocimientos previos hasta la última actualización en enero de 2022. En ese mar de información, encuentra conexiones, patrones y relevancias para ofrecer una respuesta coherente.

Cómo se opera un Prompt

La operación del prompt implica una hábil ejecución. El modelo procesa la entrada del usuario, sopesando cada palabra con su conocimiento acumulado. A continuación, desencadena sus mecanismos internos para generar una respuesta que refleje tanto la lógica como la creatividad. La operación es como una sinfonía donde el prompt dirige la melodía, y el modelo la interpreta con sus propios matices.

En el contexto de programación y uso de modelos de lenguaje, como ChatGPT, la operación en prompt implica la interacción entre el código y el modelo para obtener respuestas específicas. Aquí hay un ejemplo simplificado de cómo podrías desarrollar y operar un prompt utilizando una biblioteca de inteligencia artificial, como OpenAI’s GPT-3, desde un lenguaje de programación como Python:

a) Configuración del Entorno: Antes de comenzar, necesitarás instalar la biblioteca o el SDK necesario para interactuar con el modelo. En el caso de GPT-3 de OpenAI, podrías utilizar la biblioteca OpenAI GPT.

b) Obtención de Credenciales: Si estás utilizando un modelo que requiere credenciales (como en el caso de GPT-3), necesitarás obtener una clave de API proporcionada por el proveedor del modelo.

c) Implementación en Python: Aquí hay un ejemplo básico utilizando Python y la biblioteca OpenAI GPT:

Fuente: Chatgpt Openai

Asegúrate de ajustar la clave de API y otros parámetros según tus necesidades y las especificaciones del modelo que estás utilizando.

d) Experimentación con Prompts: La “ingeniería en prompt” implica experimentar con la formulación del prompt para obtener mejores resultados. Puedes ajustar la redacción, probar diferentes preguntas o instrucciones, y ajustar los parámetros como max_tokens para controlar la longitud de la respuesta.

e) Manejo de Respuestas: Después de recibir la respuesta del modelo, puedes procesarla según las necesidades de tu aplicación. Podrías extraer información específica o realizar acciones adicionales en función de la respuesta generada.

Es fundamental revisar la documentación del modelo específico y seguir las mejores prácticas proporcionadas por el proveedor para optimizar la operación en prompt y obtener resultados más precisos y útiles.

Cuantos tipos de prompt existen

No hay una clasificación rígida de tipos de prompts, ya que varían según el contexto y el propósito. Sin embargo, se pueden considerar dos categorías generales:

Informativos: Solicitan información o explicaciones, como “Explícame…” o “Dime sobre…”.

Instructivos: Piden al modelo que realice una acción específica, como “Escribe un poema sobre…” o “Simula una conversación acerca de…”.

Estas categorías son amplias, y los prompts pueden abarcar una amplia gama dentro de cada una, dependiendo de la naturaleza de la interacción que desees tener con el modelo.

El prompt no es simplemente una cadena de caracteres; es la piedra angular de la comunicación entre humano y máquina. Su magia reside en la capacidad del modelo para descifrar, interpretar y crear respuestas que, en su mejor momento, parecen un diálogo fluido y coherente entre dos interlocutores inteligentes.

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