Prompts Perfectos ChatGPT
Sesión 2
2025-03-20
🎯 Objetivos
- Comprender los LLM: Definición, funcionamiento y aplicaciones.
- Asistentes Virtuales: Uso, prompts y desafíos comunes.
- Ética: Consideraciones y buenas prácticas.
Sesión 02
¿ Qué son los LLM ?
📖 Large language Model
Los LLMs son modelos de lenguaje entrenados con grandes volúmenes de texto para predecir y generar lenguaje natural.
Se emplean en procesamiento de lenguaje, chatbots y asistentes virtuales.
📖 Características LLM
- 📊 Tamaño masivo
- 🔄 Capacidades multitarea
- 📝 Generación de texto coherente
- 🌐 Uso en múltiples aplicaciones
🤖 Asistentes Virtuales Inteligentes
Los asistentes virtuales impulsados por IA facilitan la comunicación, automatización y soporte en diversas industrias.
🤖 Asistentes Virtuales Inteligentes
Asistentes más destacados:
📱¿Qué podemos hacer con ChatGPT?
- 🎓 Educación: Tutor virtual.
- 🩺 Salud: Asiste en consultas.
- 💬 Atención al Cliente: Respuestas rápidas.
- 📝 Generación de Contenido: Redacción.
- 💻 Desarrollo de Software: Genera y corrige código.
Sesión 02
¿Qué son los Prompts?
📝 Prompts en ChatGPT
Los prompts son las instrucciones que se le dan a un modelo de lenguaje, como ChatGPT, para generar una respuesta o realizar una tarea específica. Pueden ser preguntas, frases o directrices que guían el modelo hacia el resultado deseado.
📝 Prompts en ChatGPT
Pregunta directa: “¿Qué es la inteligencia artificial?”
Instrucción: “Escribe una historia corta sobre un viaje al espacio.”
Comando: “Genera un código Python para calcular el promedio de una lista.”
⚠️ Problemas comunes con los LLM
⚠️ Problemas Comunes con los LLM
| Información Incorrecta |
“Abraham Lincoln fue presidente de Chile” |
| Datos Obsoletos |
“LLM más reciente de OpenAI es ChatGPT 4.0” |
| Respuestas Ambiguas |
“La capital de Chile es Santiago y Valparaíso” |
| Sesgo en Respuestas |
“Ciertas etnias tienen mayor tendencia a cometer delitos” |
✅ Estructura de un Buen Prompts
❌ Sin estructura
Prompt:
¿Cómo hacer una receta de pan con queso?
Problema: El prompt es vago y carece de detalles, lo que puede resultar en respuestas genéricas o imprecisas.
Un prompt más estructurado proporcionaría ingredientes, cantidades y el tipo de pan o queso que se desea.
✅ Estructurado
Prompt:
Eres un chef experto en panadería.
Tu tarea es crear una receta de pan con queso que utilice al menos dos tipos de quesos, uno suave y otro maduro, y diferentes harinas como trigo integral y centeno.
Busca una combinación que sea deliciosa y tenga buena textura.
Este desarrollo se enmarca en la creación de un menú para un bistró que valora opciones artesanales.
Importante: la receta debe ser sencilla de replicar en casa.
✅ Estructurado
- 🍽️ Rol: Eres un chef experto en panadería.
- 🧀 Tarea: Crear una receta de pan con queso. -
- 🧀🧀 Detalles específicos: Utiliza al menos dos tipos de quesos, uno suave y otro maduro, y diferentes harinas como trigo integral y centeno.
- 🌿 Contexto: Este desarrollo se enmarca en la creación de un menú artesanal para un bistró que valora opciones caseras y únicas.
- 📝 Notas: Importante: la receta debe ser sencilla de replicar en casa.
♟️Técnicas para Mejorar los Prompts
♟️ Zero-shot Prompting
Definición: Se da un prompt sin ejemplos previos, y se espera que el modelo genere una respuesta basada en su conocimiento previo.
✨ Ejemplo de prompt:
“¿Qué es la fotosíntesis?”
✅ Esperado:
“La fotosíntesis es el proceso por el cual las plantas convierten la luz solar en energía química utilizando dióxido de carbono y agua.”
♟️ Few-shot Prompting
Definición: Se proporcionan pocos ejemplos en el prompt para ayudar al modelo a generar una respuesta más precisa.
✨ Ejemplo de prompt:
“Traduce las siguientes frases al francés:
- Hello → Bonjour
- Thank you → Merci
- Good morning → ?”
✅ Esperado:
“Good morning → Bonjour”
♟️ Chain-of-Thought Prompting
Definición: Se fomenta el razonamiento paso a paso para obtener respuestas más estructuradas y detalladas.
✨ Ejemplo de prompt:
“Si un tren viaja a 80 km/h y recorre 240 km, ¿cuánto tiempo tarda en llegar? Explica tu razonamiento.”
✅ Esperado:
“El tren viaja a 80 km/h y debe recorrer 240 km. Para calcular el tiempo, usamos la fórmula:
tiempo = distancia / velocidad
240 km ÷ 80 km/h = 3 horas.
Por lo tanto, el tren tarda 3 horas en llegar.”
♟️ Prompt Chaining
Definición: Se descompone una tarea compleja en múltiples prompts encadenados, donde la salida de un prompt se usa como entrada para el siguiente.
✨ Ejemplo de prompt:
Paso 1: “Resume en 3 frases la Revolución Industrial.”
Paso 2: (Usando la respuesta del primer prompt) “Ahora expande cada frase en un párrafo detallado.”
✅ Esperado:
Paso 1: “La Revolución Industrial marcó el inicio de la producción mecanizada, el crecimiento de las ciudades y el avance del transporte.”
Paso 2: Se genera un desarrollo más detallado de cada punto.
Sesión 02
Ética en el Uso de la A.I.
⚖️ Ética en el Uso de la A.I.
⚠️ Uso Seguro de la IA (credenciales)
Definición: Se debe evitar compartir información sensible como contraseñas, tokens de acceso o datos privados en prompts de IA.
❌ Mal ejemplo de prompt:
Paso 1: “Aquí está mi API key: 1234-5678-ABCD. ¿Puedes ayudarme a conectarme con este servicio?”
Paso 2: “Ahora usa esta contraseña mypassword123 para acceder a mi base de datos y hacer consultas.”
✅ Buen ejemplo de prompt:
Paso 1: “Explícame cómo almacenar credenciales de forma segura en un archivo .env.”
Paso 2: “Dame un ejemplo de código en Python que cargue credenciales desde un .env sin exponerlas directamente.”
📐 Uso Responsable de la IA (Tareas)
Definición: Se debe formular prompts de manera que fomenten la comprensión y el aprendizaje, evitando respuestas incorrectas o engañosas.
❌ Mal ejemplo de prompt:
Paso 1: “Resuelve esta ecuación por mí sin explicaciones: $ x^2 + 5x + 6 = 0 $.”
Paso 2: “Dame solo la respuesta final.”
✅ Buen ejemplo de prompt:
Paso 1: “Resuelve la ecuación $ x^2 + 5x + 6 = 0 $ paso a paso usando factorización.”
Paso 2: “Explícame por qué se eligen esos factores y dame una forma alternativa de resolverla.”
📌 Actividad
- 📂 Clonar el Google Drive:
- Accede al siguiente enlace y copia la carpeta en tu propio Google Drive:
- 📝 Resolver la actividad:
- Abre el archivo actividad_02.ipynb dentro de la carpeta clonada.
- Sigue las instrucciones dentro del notebook y completa los ejercicios.
💡Conclusiones
🤔 Entender la importancia de los prompts: Un buen diseño de prompts es clave para obtener respuestas más precisas y útiles al interactuar con modelos de lenguaje como ChatGPT.
🌱 Aplicaciones y uso responsable: Los modelos de lenguaje tienen un gran potencial, pero es crucial utilizarlos de manera ética y responsable.
🚀 Evolución y futuro de los LLM: La IA conversacional sigue mejorando, y los avances esperados tendrán un gran impacto en cómo interactuamos con la tecnología en el futuro.
💡 Referencias
🤖 ChatGPT: IA de OpenAI para generar texto.
🤖 Gemini: IA de Google DeepMind centrada en razonamiento.
🤖 MetaAI: División de IA de Meta para mejorar interacciones digitales.
🤖 DeepSeek: Modelo de razonamiento desarrollado por DeepSeek.
