Bienvenidos
😃 Básico
💼 Aplicaciones básicas
🧙‍♂️ Intermediate
🤖 Agentes
⚖️ Reliability
🖼️ Image Prompting
🔓 Prompt Hacking
🔨 Tooling
💪 Prompt Tuning
🎲 Miscellaneous
Models
📙 Referencia de Vocabulario
📚 Bibliography
📦 Prompted Products
🛸 Recursos adicionales
🔥 Hot Topics
✨ Créditos
💼 Aplicaciones básicas🟢 Compañero de estudio

Compañero de estudio

🟢 This article is rated easy
Reading Time: 1 minute

Last updated on August 7, 2024

Una de nuestras formas favoritas de utilizar los LLMs es como herramienta de estudio. En particular, es útil para explicar términos confusos, así como para hacerte preguntas sobre el contenido de los exámenes.

Explicando Términos

Recientemente estaba leyendo un libro de texto sobre cactus y vi este pasaje:

Debido a las adaptaciones a condiciones xéricas y la presencia de **maderas menos evolucionadas** en Pereskioideae, la familia Cactaceae es una de las más interesantes tanto anatómica como morfológicamente.

No tenía idea de lo que significaba maderas menos evolucionadas y Google solo mostraba artículos de investigación al respecto. Decidí usar ChatGPT para averiguar qué significaba. Le di la siguiente solicitud, que es simplemente el pasaje del libro y mi pregunta.

Debido a las adaptaciones a condiciones xéricas y la presencia de maderas menos evolucionadas en Pereskioideae, la familia Cactaceae es una de las más interesantes tanto anatómica como morfológicamente.

¿Qué significa la expresión "maderas menos evolucionadas"?

// highlight-start
En este contexto, "maderas menos evolucionadas" se refiere a la forma ancestral o primitiva de la madera que se encuentra en la evolución temprana de las plantas. Estas maderas carecen de estructuras y características especializadas que evolucionaron más tarde en las plantas más avanzadas o derivadas. En la subfamilia Pereskioideae de la familia Cactaceae, la madera es menos derivada en comparación con otras subfamilias y es más similar a la madera que se encuentra en las plantas no cactáceas. Se cree que la madera menos derivada en Pereskioideae es una adaptación a los ambientes más húmedos y menos xéricos en los que estas plantas crecen en comparación con otros cactus.
//highlight-end

El modelo pudo responder mi pregunta rápidamente y pude continuar con mi lectura.

Haciéndote preguntas a ti mismo

Otra forma de utilizar los LLM como herramienta de estudio es haciéndote preguntas a ti mismo. Si tienes un próximo examen de cálculo, podrías simplemente preguntar:

Genera 5 preguntas de quiz de Cálculo I para mí:

// highlight-start
1. ¿Cuál es la derivada de y = x3?
2. Evalúa la integral indefinida de x3 + 5x2 + 7x + 4.
3. ¿Cuál es la regla del producto para derivadas?
4. Encuentra la ecuación de la recta tangente a y = x2 en el punto (4, 16).
5. ¿Cuál es la segunda derivada de y = x4?
//highlight-end

Si estás estudiando un tema más específico, es posible que necesites proporcionarle al modelo información adicional, ¡por ejemplo, tus notas de clase!

3/20/2020 2:30 PM

Notas de Clase de Marketing

- Discutido los 4 P's del marketing: Producto, Precio, Plaza, Promoción
- Diferencia entre B2C y B2B: B2C es mercado directo al consumidor, B2B es negocio a negocio
- Diferentes tipos de investigación de mercado: cuantitativa y cualitativa, como encuestas y grupos focales
- Estrategias de precios: Skimming, Penetración, Competencia y Valor
- Segmentación: segmentar la base de clientes por edad, ingresos, etc.
- 4 tipos de segmentación: Demográfica, Geográfica, Psicográfica y Conductual
-  Discutido diferentes herramientas promocionales: Publicidad, Venta Personal, Relaciones Públicas, Marketing Directo y Promociones de Ventas.

Genera 5 preguntas de prueba de marketing basadas en mis notas:

// highlight-start
1. ¿Cuáles son las 4 P's del marketing?
2. ¿Cuál es la diferencia entre B2C y B2B?
3. ¿Cuáles son dos tipos de investigación de mercado?
4. ¿Cuáles son los 4 tipos de segmentación?
5. Nombra 5 herramientas promocionales.
//highlight-end

Conclusión

Probablemente hay otras formas de utilizar LLMs para estudiar. Muchas empresas de aprendizaje, como Duolingo y Quizlet, están implementando LLMs en sus productos.

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.

Footnotes

  1. Nobel, P. S., & others. (2002). Cacti: biology and uses. Univ of California Press.

Copyright © 2024 Learn Prompting.