¿Cómo Interpreta ChatGPT un Aviso?

Entender cómo ChatGPT procesa un aviso es crucial para crear entradas efectivas y obtener respuestas relevantes y de alta calidad. A continuación, desglosamos los pasos clave en este proceso:

1. Identificación del Tema

Cuando proporcionas un aviso, ChatGPT primero determina el tema principal analizando las palabras y frases incluidas. Los términos clave que representan el sujeto se resaltan visualmente en naranja para ayudar a la interpretación. Por ejemplo, en el aviso:

Explica a un científico de datos en Nueva York cómo usar la regresión lineal para predecir tendencias.

"regresión lineal" y "predecir tendencias" serían identificados como los conceptos principales que representan el tema.

2. Entendimiento de la Solicitud

Más allá de identificar el tema, ChatGPT interpreta las acciones específicas solicitadas. En este contexto, los términos en púrpura representan las tareas a realizar, como "explicar" (una acción explicativa). Frases contextuales como "científico de datos" y "Nueva York" ayudan a personalizar la respuesta.

3. Generando una Respuesta

Con el tema y la acción claramente identificados, ChatGPT elabora una respuesta adaptada a la intención del aviso, utilizando el contexto proporcionado para ofrecer información relevante y detallada.

Ingeniería de Avisos: Mejores Prácticas para Escribir Avisos Efectivos

La ingeniería de avisos es el arte de diseñar avisos para optimizar la relevancia y calidad de las respuestas de modelos de lenguaje grandes como ChatGPT. Considera estas mejores prácticas:

1. Sé Claro y Específico

Incluye todos los detalles necesarios en el aviso para asegurar una respuesta apropiada. Evita la ambigüedad.

Ejemplo poco claro:
Discute la inteligencia artificial.

Ejemplo específico:
Describe los beneficios de la inteligencia artificial en la salud, incluyendo diagnósticos más precisos.

2. Manténlo Conciso

Elimina cualquier información que no añada contexto útil.

3. Usa Gramática y Vocabulario Apropiados

Un aviso bien estructurado mejora la comprensión y la calidad de la respuesta.

4. Proporciona Ejemplos

Los ejemplos mejoran la especificidad y aclaran la salida deseada.

Ejemplo:
Proporciona una breve explicación sobre cómo implementar la regresión lineal en Python, incluyendo código de muestra.