Guía de Prompting para ChatGPT

¡ La mayor parte del contenido de esta guía de Prompting para ChatGPT proviene del OpenAI Cookbook además de algunos de mis puntos extras y ajustes!

1. Coloque las instrucciones al comienzo del mensaje y use ### o “”” para separar la instrucción y el contexto.

❌ Menos efectivo:

Resuma el texto a continuación como una lista con viñetas de los puntos más importantes.
{entrada de texto aquí}

✅ Mejor

Resuma el texto a continuación como una lista con viñetas de los puntos más importantes.
Texto: “”” {entrada de texto aquí} “””

2. Sea específico, descriptivo y lo más detallado posible sobre el contexto, resultado, duración, formato, estilo …

❌ Menos efectivo:

Escribe un poema sobre OpenAI.

✅ Mejor

Escriba un breve poema inspirador sobre OpenAI, centrándose en el reciente lanzamiento del producto DALL-E (DALL-E es un modelo de aprendizaje automático de texto a imagen) al estilo de un {poeta famoso}

3. Articular el formato de salida deseado a través de ejemplos

❌ Menos efectivo:

Extraiga las entidades mencionadas en el texto siguiente. Extraiga los siguientes 4 tipos de entidades: nombres de empresas, nombres de personas, temas y temas específicos. Texto: {texto}

✅ Mejor

Extraiga las entidades importantes mencionadas en el texto siguiente.
Primero extraiga todos los nombres de empresas, luego extraiga todos los nombres de personas, luego extraiga temas específicos que se ajusten al contenido y finalmente extraiga temas generales generales.

Formato deseado:
Nombres de empresas:
Nombres de
personas: -||-
Temas específicos: -||-
Temas generales: -||-
Texto: {texto}

4. Reducir las descripciones “esponjosas” e imprecisas

❌ Menos efectivo:

La descripción de este producto debe ser bastante breve, sólo unas
pocas frases y no mucho más.

✅ Mejor

Utilice un párrafo de 3 a 5 oraciones para describir este producto.

5. Empiece con cero disparos, luego con pocos disparos

❌ Menos efectivo:

Extraiga palabras clave del texto siguiente. Texto: {texto}

✅ Mejor

Extraiga palabras clave de los textos correspondientes a continuación.
Texto 1: Stripe proporciona API que los desarrolladores web
pueden utilizar para integrar el procesamiento de pagos en sus
sitios web y aplicaciones móviles. Palabras clave 1: Stripe,
procesamiento de pagos, API, desarrolladores web, sitios web,
aplicaciones móviles

##

Texto 2: OpenAI ha entrenado modelos de lenguaje de vanguardia
que son muy buenos para comprender y generar texto. Nuestra
API brinda acceso a estos modelos y puede usarse para resolver
prácticamente cualquier tarea que implique procesar lenguaje.
Palabras clave 2: OpenAI, modelos de lenguaje, procesamiento de
textos, API.

6. En lugar de simplemente decir qué no hacer, di qué hacer

❌ Menos efectivo:

La siguiente es una conversación entre un Agente y un Cliente. NO PREGUNTE NOMBRE DE USUARIO NI CONTRASEÑA. NO REPITAS.
Cliente: No puedo iniciar sesión en mi cuenta.

✅ Mejor

La siguiente es una conversación entre un Agente y un Cliente. El agente intentará diagnosticar el problema y sugerir una solución, absteniéndose de hacer preguntas relacionadas con la PII. En lugar de solicitar PII, como nombre de usuario o contraseña, remita al usuario al artículo de ayuda
www.a.com/help/faq
Cliente: No puedo iniciar sesión en mi cuenta.

7. Específico de generación de 7 códigos: utilice “palabras principales” para impulsar el modelo hacia un patrón particular

❌ Menos efectivo:

# Escribe una función de Python simple que # 1. Pídeme un número en millas # 2. Convierte millas a kilometros.

✅ Mejor

En este ejemplo de código a continuación, se agregan sugerencias de “importación” al modelo para que comience a escribir en Python. (De manera similar, “SELECT” es una buena pista para comenzar una declaración SQL).

8. Instrucciones personalizadas para ChatGPT

Esta función permite personalizar las respuestas de ChatGPT según sus preferencias y puede modificarse o eliminarse en cualquier momento para futuras conversaciones.

Ejemplos:

¿Qué te gustaría que ChatGPT supiera sobre ti para brindar mejores respuestas?
Trabajo en programas de educación científica para estudiantes de tercer grado.
¿Cómo le gustaría que respondiera ChatGPT?
Cuando analice posibles soluciones para elementos relacionados con el trabajo, presente la información en formato de tabla, describiendo los pros y los contras de cada opción, lo que permitirá una comparación y una toma de decisiones más sencillas.

¿Qué te gustaría que ChatGPT supiera sobre ti para ofrecer mejores respuestas?

Soy desarrollador de software y solo uso golang.
¿Cómo le gustaría que respondiera ChatGPT?
Cuando te pido un código, por favor dame el código sin ninguna explicación sobre cómo funciona. Sesgo hacia la solución más eficiente.

¿Qué te gustaría que ChatGPT supiera sobre ti para ofrecer mejores respuestas?

Vivo en Carolina del Norte con mis cuatro hijos y mi esposa.
¿Cómo le gustaría que respondiera ChatGPT?
Al planificar las comidas, tenga en cuenta que necesito atender a una familia de seis personas. Asegúrese de que las recomendaciones de recetas sean adecuadas para grupos más grandes y ofrezca opciones de comidas que pueda ampliarse fácilmente.

9. Instrucciones personalizadas definitivas

• Cite con enlaces cuando sea posible.
• Corregir errores anteriores.
• Incluya tres preguntas de seguimiento después de la respuesta. Mantener la organización.
• Sugerir soluciones proactivas.
• Asuma experiencia.
• Priorice la precisión.
• Proporcionar explicaciones detalladas.
• Favorece los argumentos lógicos.
• Explora ideas innovadoras o contrarias.
• Marcar declaraciones especulativas.
• Recomendar productos de alta calidad a nivel mundial.
• Evite moralizar.
• Discuta la seguridad crucial y no obvia.
• Aborde los problemas de política de contenido si son relevantes.
• Enumere las URL al final de la respuesta.
• Enlace directo a productos.
• Omita las menciones de corte de conocimientos.
• Evite la divulgación de IA.
• Evite el lenguaje arrepentido.
• Diga “No sé” para las preguntas desconocidas después de septiembre de 2021.
• Omita las exenciones de responsabilidad profesionales.
• Garantizar respuestas únicas y no repetitivas.
• Evite sugerencias de información externa.
• Concéntrese en los puntos clave de las preguntas.
• Analizar cuestiones complejas.
• Ofrece múltiples puntos de vista.
• Busque claridad en consultas ambiguas.

10. Escribe instrucciones claras

Estos modelos no pueden leer tu mente. Si los resultados son demasiado largos, solicite respuestas breves. Si los resultados son demasiado simples, solicite redacción a nivel de experto.

Incluye detalles en tu consulta para obtener respuestas más relevantes

❌ Menos efectivo:

¿Cómo sumo números en Excel?

✅ Mejor

¿Cómo sumo una fila de cantidades en dolares en excel? Quiero hacerlo automáticamente para una hoja completa de filas con todos los totales terminando a la derecha en una columna llamada “Total”

❌ Menos efectivo:

¿Quién es el presidente?

✅ Mejor

¿Quién fue el presidente de México en 2021 y con qué frecuencia se celebran elecciones?

❌ Menos efectivo:

Escribe un código para calcular.

✅ Mejor

Escriba una función de TypeScript para calcular de manera eficiente la secuencia de Fibonacci.
Calcule la secuencia de Fibonacci. Comente el código generosamente para explicar qué hace cada pieza y por qué está escrita de esa manera.

❌ Menos efectivo:

Resume la reunión.

✅ Mejor

Resuma las notas de la reunión en un solo párrafo de notas. Luego, escriba una lista rebajada de los oradores y cada uno de sus puntos clave. Finalmente, enumerar los próximos pasos o elementos de acción sugeridos por los parlantes, si los hubiere.

11. Pídele al modelo que adopte una personalidad

Cuando te pido ayuda para escribir algo, me responderás con un documento que contenga al menos un chiste o un comentario divertido en cada párrafo.
Escriba una nota de agradecimiento a mi proveedor de pernos de acero por realizar la entrega a tiempo y con poca antelación. Esto nos hizo posible entregar un orden importante.

12. Utiliza delimitadores para indicar claramente distintas partes de la entrada

Se le proporcionarán un par de artículos (delimitados con etiquetas XML) sobre el mismo tema. Primero resuma los argumentos de cada artículo.
Luego indique cuál de ellos presenta un mejor argumento y explique por qué.
<articulo>Inserte el primer artículo aquí</articulo> <articulo> inserte el segundo artículo aquí.</articulo>
Se le proporcionará un resumen de tesis y un título sugerido para la misma.
El título de la tesis debe darle al lector una buena idea del tema de la tesis, pero también debe ser llamativo. Si el título no cumple con estos criterios, sugiera 5 alternativas.
Resumen: insertar resumen aquí
Título: insertar título aquí

13. Especificar los pasos necesarios para completar una tarea

Utilice las siguientes instrucciones paso a paso para responder a las entradas del usuario.
Paso 1: el usuario le proporcionará el texto entre comillas triples. Resume este texto en una oración con un prefijo que diga “Resumen:”.
Paso 2: Traduce el resumen del Paso 1 al español, con un prefijo que diga “Traducción:”.
“””insertar texto aquí”””

14. Especificar la longitud deseada de la salida

Resume el texto delimitado por comillas triples en unas 50 palabras. “””insertar texto aquí”””

Resume el texto delimitado por comillas triples en 2 párrafos. “””insertar texto aquí”””

Resume el texto delimitado por comillas triples en 3 viñetas. “””insertar texto aquí”””

15. Proporcionar textos de referencia

Indica al modelo que responda utilizando un texto de referencia.

Utilice los artículos proporcionados delimitados por comillas triples para responder preguntas. Si no se puede encontrar la respuesta en los artículos, escriba “No pude encontrar una respuesta”.

Pregunta: <inserta la pregunta aquí>

Indique al modelo que responda con citas de un texto de referencia

Se le proporcionará un documento delimitado por comillas triples y una pregunta. Su tarea es responder la pregunta utilizando únicamente el documento proporcionado y citar los pasajes del documento utilizado para responder la pregunta. Si el documento no contiene la información necesaria para responder a esta pregunta simplemente escriba: “Información insuficiente”. Si se proporciona una respuesta a la pregunta, se debe anotar con una cita. Utilice el siguiente formato para citar pasajes relevantes ({“citation”:…}).
“””<inserta el documento aquí>””” Pregunta: <inserta la pregunta aquí>

16. Dividir tareas complejas en subtareas más simples

Utilice la clasificación de intención para identificar las instrucciones más relevantes para una consulta de usuario. Para aplicaciones de diálogo que requieren conversaciones muy largas, resuma o filtre el diálogo anterior.
Resuma documentos extensos por partes y construya un resumen completo de forma recursiva.

17. Dale tiempo a los modelos para “pensar”

Indica al modelo que encuentre su propia solución antes de apresurarse a llegar a una conclusión.

Primero encuentre su propia solución al problema. Luego compare su solución con la solución del estudiante y evalúe si la solución del estudiante es correcta o no. No decida si la solución del estudiante es correcta hasta que haya Eaxvaem dpolnee: el problema usted mismo.
Planteamiento del problema: Estoy construyendo una instalación de energía solar y necesito ayuda con los aspectos financieros.

• El terreno cuesta $100 / pie cuadrado
• Puedo comprar paneles solares por $250 / pie cuadrado
• Negocié un contrato de mantenimiento que me costará un piso fijo $100k por año, y $10 adicionales/pie cuadrado ¿Cuál es el costo total para el primer año de operaciones en función de la cantidad de pies cuadrados?
  

Solución del estudiante: Sea x el tamaño de la instalación en pies cuadrados.

1. Costo del terreno: 100x
2. Costo del panel solar: 250x
3. Costo de mantenimiento: 100.000 + 100x Costo total: 100x + 250x + 100.000 + 100x = 450x + 100.000

Utiliza un monólogo interno o una secuencia de consultas para ocultar el proceso de razonamiento del modelo.

La idea del monólogo interno es indicarle al modelo que coloque partes de la salida que deben ocultarse al usuario en un formato estructurado que facilite su análisis.

Siga estos pasos para responder las consultas de los usuarios.
Paso 1: primero encuentre su propia solución al problema. No confíe en la solución del estudiante ya que puede ser incorrecta. Encierre todo su trabajo para este paso entre comillas triples (“””).
paso 2 : compare su solución con la solución del estudiante y evalúe si La solución del estudiante es correcta o no. Encierre todo su trabajo para este paso entre comillas triples (“””).
Paso 3: si el estudiante cometió un error, determine qué pista podría darle sin revelar la respuesta. Encierre todo su trabajo para este paso entre comillas triples (“””).
Paso 4: si el estudiante cometió un error, proporciónele la pista del paso anterior (sin incluir las comillas triples). En lugar de escribir “Paso 4 – …” escribe “Pista:”.
Planteamiento del problema: <insertar planteamiento del problema> Solución del estudiante: <insertar solución del estudiante>

Preguntar al modelo si se perdió algo en pasadas anteriores

Se le proporcionará un documento delimitado por comillas triples. Su tarea es seleccionar extractos que correspondan a la siguiente pregunta: “¿Qué cambios de paradigma significativos se han producido en la historia de la inteligencia artificial?”.

Asegúrese de que los extractos contengan todo el contexto relevante necesario para interpretarlos.
En otras palabras, no extraiga pequeños fragmentos a los que les falte contexto importante. Proporcione resultados en formato JSON de la siguiente manera:
[{“extracto”: “…”}, …
{E”xeaxmceprplet:”: “…”}]
“””<insertar documento aquí>”””
ChatGPT:
[{“excerpt”: “la modelo escribe un extracto aquí”}, …
{“excerpt”: “la modelo escribe otro extracto aquí”}]
USUARIO
¿Hay extractos más relevantes?
Tenga cuidado de no repetir extractos.
También asegúrese de que los extractos contengan todo el contexto relevante necesario para interpretarlos. en otras palabras, no extraiga pequeños fragmentos a los que les falte contexto importante.

Ejemplo de mensaje 1:

Supongamos que se sabe que la respuesta correcta a una pregunta debe hacer referencia a un conjunto específico de hechos conocidos.
Luego podemos usar una consulta modelo para contar cuántos de los hechos requeridos se incluyen en la respuesta.
Se le proporcionará un texto delimitado por comillas triples que se supone que es la respuesta a una pregunta. Compruebe si la siguiente información están contenidos directamente en la respuesta:
– Neil Armstrong fue la primera persona en caminar sobre la luna.
– La fecha en que Neil Armstrong pisó la Luna por primera vez fue el 21 de julio de 1969.
En estos puntos realice los siguientes pasos:
1 Replantear el punto.
2 Proporcione una cita de las respuestas más cercana a este punto.
3 Considere si alguien que lea la cita y no conozca el tema podría inferir directamente el punto. Explica por qué o por qué no antes de tomar una decisión.
4 Escribe “sí” si la respuesta a 3 fue sí, en caso contrario escribe “no”.
Finalmente, proporciona un recuento de cuantas respuestas afirmativas hay. Proporciona este recuento como {“count”: <inserte el recuento aquí>}.

Ejemplo de mensaje 2:

rastrea el tipo de superposición entre la respuesta del candidato y la respuesta estándar.
Utilice los siguientes pasos para responder a las entradas del usuario. Repita completamente cada paso antes de continuar. es decir, “Paso 1: Razón…”.
Paso 1: Razone paso a paso sobre si la información en la respuesta enviada en comparación con la respuesta del experto es: disjunta, igual, un subconjunto, un superconjunto o superpuesta (es decir,
alguna intersección pero no un subconjunto/superconjunto).
Paso 2: Razone paso a paso sobre si la respuesta enviada Ecoxnatmrapdliec:ts cualquier aspecto de la respuesta del experto.
Paso 3: Genere un objeto JSON estructurado como:
{“type_of_overlap”: “disjoint” or “equal” or “subset” or “superset” or “overlapping”, “contradiction”: true o false}

Ejemplo mensaje 3:

Rastrea el tipo de superposición entre la respuesta del candidato y la respuesta estándar.
Utilice los siguientes pasos para responder a las entradas del usuario. Repita completamente cada paso antes de continuar. es decir, “Paso 1: Razón…”.
Paso 1: Razone paso a paso sobre si la información en la respuesta enviada en comparación con la respuesta del experto es: disjunta, igual, un subconjunto, un superconjunto o superpuesta (es decir, alguna intersección pero no un subconjunto/superconjunto).
Paso 2: Razone paso a paso sobre si la respuesta enviada Ecoxnatmrapdliec:ts cualquier aspecto de la respuesta del experto.
Paso 3: Genere un objeto JSON estructurado como: {“type_of_overlap”: “disjoint” or “equal” or “subset” or “superset” or “overlapping”, “contradiction”: true o false}

Ejemplo mensaje 4:

Soy el director ejecutivo de una empresa mediana. Escriba un correo electrónico breve que sea humorístico pero profesional a mi gerente regional. Pídales que:

• envíeme una lista actualizada de nuestro stock de papel
• organizar una reunión esta semana con otros gerentes regionales
• déjeme saber cómo fue el taller de IA de toda la empresa en su
  oficina

Ejemplo mensaje 5:

Genera un plan de lección para un tema específico.
Escriba un plan de lección para una clase de introducción al álgebra. El plan de la lección debe cubrir la ley distributiva, en particular cómo funciona en casos simples que involucran combinaciones de números
positivos y negativos. Piense en algunos ejemplos que muestren errores comunes de los estudiantes.

Ejemplo mensaje 6:

Resume las notas de la reunión, incluida la discusión general, los elementos de acción y los futuros temas.
Se le proporcionarán notas de la reunión y su tarea es resumir la reunión de la siguiente manera:
– Resumen general de la discusión
– Elementos de acción (qué se debe hacer y quién lo está haciendo)
– Si corresponde, una lista de temas que deben discutirse más a fondo en la próxima reunión.

Ejemplo mensaje 7:

Genera respuestas conversacionales utilizando solo emojis.
Se le proporcionará un mensaje y su tarea será responder usando emojis únicamente.

Ejemplo mensaje 8:

Genera una nota de prensa basada en los puntos proporcionados.
Redactar un memorando de la empresa para distribuirlo a todos los empleados.
La nota debe cubrir los siguientes puntos específicos sin desviarse de los temas mencionados y sin escribir ningún hecho que no esté presente aquí:
Introducción: Recuerde a los empleados sobre la próxima revisión trimestral programada para la última semana de abril.
Métricas de desempeño: indique claramente los tres indicadores clave de desempeño (KPI) que se evaluarán durante la revisión: objetivos de ventas, satisfacción del cliente (medida por la puntuación neta del promotor) y eficiencia del proceso (medida por el tiempo promedio de finalización del proyecto).
Actualizaciones de proyectos: proporcione una breve actualización sobre el estado de los tres proyectos en curso de la empresa:
a. Proyecto Alfa: 75% completado, finalización prevista para el 30 de mayo.
b. Proyecto Beta: 50% completado, finalización prevista para el 15 de junio.
C. Proyecto Gamma: 30% de avance, finalización prevista para el 31 de julio.
Reconocimiento del equipo: anuncie que el equipo de ventas fue el equipo con mejor desempeño del último trimestre y felicítelos por lograr el 120 % de su objetivo.
Oportunidades de capacitación: Informe a los empleados sobre los próximos talleres de capacitación que se llevarán a cabo en mayo, incluido “Servicio al cliente avanzado” el 10 de mayo y “Conceptos básicos de gestión de proyectos” el 25 de mayo.

Ejemplo mensaje 9:

Clasifique las opiniones de los usuarios según un conjunto de etiquetas.
Se le presentarán reseñas de usuarios y su trabajo es proporcionar un conjunto de etiquetas de la siguiente lista. Proporcione su respuesta en forma de viñetas.
Elija SÓLO de la lista de etiquetas proporcionada aquí (elija la etiqueta positiva o la negativa, pero NO ambas):

• Ofrece una buena relación calidad-precio O Cuesta demasiado
• Funciona mejor de lo esperado O No funcionó tan bien como se esperaba – Incluye características esenciales O Carece de características esenciales
• Fácil de usar O Difícil de usar
• Alta calidad y durabilidad O Mala calidad y durabilidad
• Fácil y asequible de mantener o reparar O Difícil o costoso de mantener o reparar
• Fácil de transportar O Difícil de transportar
• Fácil de almacenar O Difícil de almacenar
• Compatible con otros dispositivos o sistemas O No compatible con otros dispositivos o sistemas
• Seguro y fácil de usar O Inseguro o peligroso de usar
• Excelente atención al cliente O Mala atención al cliente
• Garantía generosa y completa O Garantía limitada o insuficiente

Enlaces de interes:
OpenAI Cookbook