Promot engineering es la forma en que nosotros como usuarios de AI hacemos solicitudes a estos modelos utilizando un lenguaje preciso minimizando la ambiguedad y maximizando los resultados que dichos modelos nos pueden brindar por medio del uso de prompts (instrucciones)
¿Cuáles son las diferencias clave entre las técnicas de zero-shot prompting, one-shot prompting y few-shot prompting, y en qué situaciones es más efectivo cada uno?
- Zero-shot: Ideal para tareas simples y rápidas.
- One-shot: Mejor para tareas más específicas, con una referencia clara.
- Few-shot: Más preciso para tareas de mayor complejidad, con múltiples ejemplos relevantes como referencia.
¿Cómo puede la claridad y especificidad en la formulación de un prompt influir en la calidad de las respuestas generadas por un modelo de IA?
Brindando prompts con buena claridad y especificidad influye en la calidad de las respuestas ya que el modelo no obtendrá preguntas ambiguas ya que sabrá con mayor claridad qué es lo que quieres y cómo lo quieres. Si se brinda prompts claros, el entendimiento sería preciso,menos ambiguo lo cual nos daría respuestas más relevantes. Así mismo, si brindamos prompts específicos obtendremos más detalles sobre la solicitud, respuestas más precisas lo cual como resultado nos daría un mayor control del resultado final. De modo que, el modelo se ajuste y entienda qué es lo que realmente queremos.
¿Cuál es la importancia del prompting iterativo en el refinamiento de las respuestas generadas por un modelo de IA?
La importancia de este tipo de prompting iría por el proceso interactivo y refinamiento según se le vaya ajustando los parámetros de entrada, dando como resultado respuestas más precisas a lo que buscamos y en el proceso, el modelo entiende y aprende qué es lo que estamos buscando mientras nos da opciones extra que podrían ir relacionados con el tema. Lo que en otra palabras vendría a ser un diálogo entre el usuario y el modelo, donde ambos se acercan cada vez más a la respuesta ideal a más interacción se tenga mutuamente.