Cómo interactuar con grandes modelos lingüísticos como ChatGPT, la relevancia de la escritura clara y eficaz.
¿Qué son los grandes modelos lingüísticos?
Vamos a empezar por el principio, cómo trabajan los modelos de lenguaje grandes. La respuesta sencilla es: “son capaces de generar palabras o tokens en respuesta a un estímulo”.
Es decir, aprenden patrones del lenguaje humano y de información contextual a partir de grandes cantidades de datos de texto. Utilizan el contexto y las relaciones entre las palabras para predecir la siguiente palabra en una secuencia.
A partir de ahí, generan la palabra predicha y le agregan al prompt original y repiten el proceso de predicción de la siguiente palabra en función del prompt actualizado. Continúan generando palabras o tokens hasta que consideran que han generado suficientes respuestas coherentes y relevantes en función del estímulo.
Esto les convierte en herramientas increíbles para aplicar en el procesamiento del lenguaje natural como la generación de texto, resúmenes, análisis de sentimientos, traducción, corrección gramatical y ortográfica, o respuesta a preguntas entre otras muchas posibilidades.
Por tanto, a la hora de interactuar con ellos, como ChatGPT, se ha vuelto indispensable poner en práctica nuestra creatividad, capacidad de experimentación y claridad en la escritura. Esto es ya básico y relevante si queremos obtener resultados en la relación con la IA. A priori parece que necesitamos tener conocimientos de informática, pero a la hora de realizar un buen prompt la experiencia en escritura, un enfoque creativo y la capacidad crítica pueden mejorar significativamente la interacción con estas herramientas.
No olvidemos, es importante, que estos modelos no son perfectos y pueden contener errores o variaciones en los resultados. Y como están preparados para contestar tienen siempre, hasta un 20% en su nivel de alucinación con tal de darte siempre una respuesta.
¿Qué debe tener un buen prompt?, que no deja de ser una “indicación”.
No olvides que se trata de una conversación, lanzo pregunta original lo mejor que puedo y luego puedo reformular según me va respondiendo. Ahí reside la capacidad de síntesis de cada uno y la de iterar. La relación va a ser siempre trabajando sobre la misma cuestión, pero cambiando o ampliando la perspectiva.
Se trata de una conversación, repito, es decir, debes aportarle información adicional, corregirle y trabajar sobre ello, para que te conozca y entienda lo que necesitas. Para que use su histórico, pero también aprenda. La retroalimentación es imprescindible si quieres profundizar, aprende a hacer preguntas.
Cuando escribes debes tener claro el contexto, si quieres que siga un patrón, una estructura y la pregunta. Si tus palabras son genéricas y amplias, es muy probable que obtengas un resultado que también sea genérico, de alto nivel, pobre...
Una vez que ya has definido la pregunta debes programar el resultado de la interacción y ahí es donde puedes decirle opciones como estas: que lo incluya en una tabla con determinado formato, que sea une CSV separado por comas, que lo quieres en un texto con bullets, que te hable en primera persona…
En resumen, mientras que hacer preguntas a ChatGPT te brinda respuestas basadas en su conocimiento previo, programar la interacción con prompts te permite tener un mayor control sobre los resultados generados y te permite programar la forma en que ChatGPT interpreta y utiliza tu entrada.
Algunos consejos:
- El patrón de personalidad, si en la vida real cuando necesitas un consejo concreto acudes a la persona que más sabe sobre la materia, haz lo mismo con los modelos. Indícale bajo que comportamiento o personalidad quieres que trabaje, de esta forma te dará las respuestas más ajustadas. “Actúa como un analista de datos, sé escéptico, sé creativo, sé un contable…”
Por tanto, lo importante es decirle cuál es su personalidad, su trabajo, su habilidad…, y qué tarea quieres que desempeñe. - La cantidad de datos importa, los "prompt" tienen un límite de tamaño. No podemos proporcionarle información ilimitada a ChatGPT y esperar que trabaje con ella sin haber sido entrenado. Esto supone que debemos trabajar antes la información que vamos a suministrarle y ser selectivos.
- Las reglas ocultas, "root prompts", es donde se definen las reglas para evitar comportamientos ofensivos o inapropiados y pueden ser personalizadas para cada modelo de lenguaje. Es la mejor manera de evitar comentarios no deseados.
En conclusión:
Los modelos de lenguaje grandes están entrenados en enormes cantidades de datos de texto, lo que les permite capturar una amplia gama de patrones y estructuras del lenguaje.
Utilizan técnicas de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, para aprender de los datos y mejorar su capacidad para generar respuestas coherentes y relevantes.
Tienen la capacidad de comprender el contexto en el que se encuentra una palabra o frase en un texto. Esto les permite generar respuestas que tienen en cuenta la información previa y las relaciones entre las palabras.
Utilizan técnicas de predicción de palabras siguientes para generar una secuencia de palabras coherente y relevante.
Pueden adaptarse a diferentes dominios y tareas. Pueden ser entrenados en conjuntos de datos específicos para mejorar su rendimiento en áreas particulares, como la traducción automática o la generación de texto en un campo específico.
Activa tu creatividad, tu capacidad crítica y la forma en que haces preguntas, sé curioso y experimenta con la IA.