- Escribir un mensaje GPT eficaz es crucial para obtener los resultados deseados. Aqu铆 hay 10 consejos que le ayudar谩n a elaborar indicaciones efectivas:
Sea claro y espec铆fico:
Defina claramente su solicitud. Especifica el tipo de informaci贸n o respuesta que est谩s buscando. Cuanto m谩s espec铆fica y clara sea su sugerencia, mejor podr谩 comprender el modelo y generar una respuesta relevante.
Proporcionar contexto:
Explique brevemente el contexto o antecedentes de su solicitud. Esto ayuda al modelo a comprender el contexto y generar una respuesta m谩s relevante. Proporcionar contexto puede ser especialmente importante para consultas ambiguas.
Utilice palabras clave descriptivas:
Utilice palabras clave espec铆ficas y descriptivas en su mensaje. Estas palabras clave gu铆an al modelo para comprender el enfoque de su solicitud. Por ejemplo, en lugar de decir "H谩blame de los perros", puedes decir "Brinda informaci贸n sobre el comportamiento de los golden retrievers".
Experimente con fichas de temperatura y m谩ximas:
Experimente con los par谩metros "temperatura" y "tokens m谩ximos". Una temperatura m谩s alta (p. ej., 0,8) puede dar lugar a respuestas m谩s creativas y variadas, mientras que una temperatura m谩s baja (p. ej., 0,2) tiende a producir respuestas m谩s centradas y deterministas. Ajustar los "tokens m谩ximos" puede ayudar a controlar la duraci贸n de la salida.
Utilice indicaciones o instrucciones del sistema:
Considere incluir instrucciones a nivel de sistema en su mensaje. Puedes guiar el modelo expl铆citamente pidi茅ndole que piense paso a paso o que considere diferentes perspectivas. Esto puede resultar especialmente 煤til cuando se buscan tipos espec铆ficos de respuestas.
Iterar y refinar:
Si la respuesta inicial no es satisfactoria, repita y refine su mensaje. Experimente con diferentes redacciones, estructuras o contexto adicional hasta lograr el resultado deseado. Los modelos GPT suelen responder bien a mejoras incrementales en la calidad inmediata.
Incluir restricciones:
Si desea que el modelo cumpla con ciertas restricciones o reglas, menci贸nelas expl铆citamente en su mensaje. Esto ayuda a garantizar que el contenido generado se alinee con sus requisitos. Por ejemplo, puede especificar que la respuesta debe estar dentro de un l铆mite de palabras determinado.
Prueba con Solicitudes Progresivas:
Divida las consultas complejas en varias m谩s simples. Comience con una pregunta amplia y, seg煤n la respuesta del modelo, haga preguntas de seguimiento m谩s espec铆ficas. Este enfoque iterativo puede ayudar a guiar el modelo hacia el resultado deseado.
Equilibrio de apertura y especificidad:
Encuentre un equilibrio entre proporcionar suficiente informaci贸n para que el modelo comprenda su solicitud y dejar espacio para la creatividad. Ajustar este equilibrio puede influir en el nivel de detalle y relevancia de las respuestas generadas.
Revisar y editar resultados:
Despu茅s de recibir una respuesta, revise y, si es necesario, edite el resultado generado. En ocasiones, los modelos GPT pueden producir contenido que requiera ligeras modificaciones para mayor claridad o precisi贸n. Al revisar el resultado, puede asegurarse de que el resultado final cumpla con sus expectativas.
Recuerde que los modelos GPT aprenden de los datos con los que se entrenan, por lo que elaborar indicaciones efectivas implica una combinaci贸n de comprensi贸n de las capacidades del modelo y experimentar con diferentes enfoques.