📄️ 🟢 Introducción
Este artículo está diseñado para personas con poca o ninguna experiencia en PE
📄️ 🟢 Prompting
En el capítulo anterior, discutimos la IA y cómo los humanos pueden instruir a las IA para que realicen tareas.
📄️ 🟢 Dando Instrucciones
Uno de los métodos de indicaciones más simples es dar instrucciones. Ya vimos una instrucción simple
📄️ 🟢 Rol Prompt
Otra técnica de enfoque es asignar un rol a la IA. Por ejemplo, tu enfoque podría comenzar con "Eres un médico" o "Eres un abogado" y luego pedirle a la IA que responda algunas preguntas médicas o legales. Aquí hay un ejemplo:
📄️ 🟢 Few shot prompting
Otra estrategia es la de los few shot prompting, que consiste básicamente en mostrar al modelo algunos ejemplos (llamados shots) de lo que quieres que haga.
📄️ 🟢 Combinando técnicas
Como hemos visto en las páginas anteriores, los prompts pueden tener distintos formatos y complejidad. Pueden incluir contexto, instrucciones y múltiples ejemplos de entrada-salida. Sin embargo, hasta ahora sólo hemos examinado distintos tipos de prompts. La combinación de estas técnicas puede dar lugar a instrucciones más potentes.
📄️ 🟢 Formalización de Prompts
Ya hemos cubierto varios tipos de prompts, así como formas de combinarlas. Esta página le proporcionará términos para explicar los distintos tipos de prompts. Aunque ha habido enfoques para formalizar el discurso en torno a la ingeniería de prompt(@white2023prompt), el campo está en constante cambio, por lo que le proporcionaremos la información suficiente para empezar.
📄️ 🟢 Prompt Engineering
- What is prompt engineering?
📄️ 🟢 Learn Prompting Embeds
- Set up the Learn Prompting Embed
📄️ 🟢 Fundamentos de Chatbot
Una de las formas más comunes en que puede ser útil el prompting es al interactuar con los numerosos chatbots disponibles para el público, como [ChatGPT] (https://chat.openai.com). Tenga en cuenta que ChatGPT es diferente de GPT-3. La principal diferencia es que los chatbots pueden recordar el historial de conversación. Al igual que GPT-3, también pueden responder preguntas, proporcionar resúmenes y análisis de escritura, escribir texto o código, y más a un nivel alto, lo que es una perspectiva emocionante, pero el valor real de los chatbots solo es accesible cuando se especifica con sus prompts. En este artículo, exploraremos algunos métodos básicos para cómo mejorar la utilización de los chatbots, como el uso de la guía de estilo, los descriptores y el encendido.
📄️ 🟢 Trampas de los LLMs
Los LLMs son extremadamente poderosos, pero no son perfectos. Hay muchos aspectos que debes tener en cuenta a la hora de utilizarlos.
📄️ 🟢 Priming Chatbots
- Control the style and structure of a conversation
📄️ 🟢 OpenAI Playground
- Set up the OpenAI Playground
📄️ 🟢 Ajustes del LLM
Los resultados de los LLM pueden verse afectados por los hiperparámetros de configuración, que controlan varios aspectos del modelo, como su grado de "aleatoriedad". Estos hiperparámetros pueden ajustarse para producir resultados más creativos, diversos e interesantes. En esta sección, discutiremos dos hiperparámetros de configuración importantes y cómo afectan a los resultados de los LLM.
📄️ 🟢 Entender la mente de la IA
Hola lector, felicidades por haber terminado el capítulo introductorio. Estás dando un gran comienzo en este campo tan emocionante. Hay algunas cosas simples que deberías saber acerca de los diferentes tipos de inteligencia artificial y cómo funcionan antes de continuar leyendo el resto del curso.
📄️ 🟢 The Learn Prompting Method
- Learn our method for Gen AI/prompt engineering
📄️ 🟢 Comienza tu viaje
Ahora que ha aprendido los fundamentos de la ingeniería de prompting, está listo para empezar a hacer ingeniería de prompting por su cuenta. El resto de este curso contendrá técnicas y recursos adicionales, pero la mejor manera de aprender PE es empezar a experimentar con tus propios prompt. Esta página te mostrará cómo empezar a resolver un problema arbitrario de ingeniería de prompting.