26 PRINCIPIOS PARA PROMPTING

Tal vez ya hayas visto esta lista de principios para diseñar #prompts efectivos, pero ahora la comparto en español gracias a DeepL. Abajo de cuento las categorías y un poco más de información 👇 

En la era de la #IA generativa, la habilidad para formular #prompts efectivos es crucial. Un estudio reciente ha establecido principios clave para diseñar #prompts que generen respuestas de alta calidad en los #LLM. Estos principios son esenciales para cualquier profesional en el campo de la #IA. Las categorías son:

🎯 Principios de diseño de #prompts

1. Concisión y Claridad: Evita la verbosidad o ambigüedad que pueda confundir al modelo. Los prompts deben ser concisos y específicos.

2. Relevancia contextual: Proporciona contexto relevante, incluyendo palabras clave y terminología específica del dominio.

3. Alineación con la tarea: Asegúrate de que el #prompt esté estrechamente alineado con la tarea, utilizando un lenguaje y una estructura adecuados.

4. Demostraciones con ejemplos: Para tareas complejas, incluir ejemplos en el #prompt puede demostrar el formato o tipo de respuesta deseado.

5. Evitar sesgos: Diseña #prompts que minimicen los sesgos inherentes al modelo, usando un lenguaje neutral y considerando implicaciones éticas.

6. Prompting incremental: Para tareas secuenciales, estructura los prompts para guiar al modelo a través del proceso paso a paso.

7. Retroalimentación: Los prompts deben ser ajustables basados en el rendimiento del modelo y la retroalimentación iterativa.

La ingeniería de #prompts no es solo una técnica, sino un arte que requiere comprensión, precisión y creatividad. Aplicando estos principios, podemos desbloquear el potencial de los modelos de lenguaje, abriendo puertas a soluciones innovadoras y eficientes en el mundo de la #IA.

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