Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) representan una evolución de los lenguajes de programación convencionales, ya que permiten la interacción mediante lenguaje natural. A través de instrucciones o consultas formuladas por el usuario, estos modelos interpretan el contexto de la solicitud y procesan grandes volúmenes de información para generar respuestas coherentes.
Al recibir un comando, el modelo analiza patrones lingüísticos aprendidos durante su entrenamiento y produce respuestas basadas en el conocimiento contenido en sus datos de aprendizaje. Esta capacidad facilita la realización de tareas como análisis de información, generación de contenido, resolución de consultas y asistencia en procesos de investigación y toma de decisiones.
Aunque estos modelos son altamente avanzados, presentan limitaciones inherentes a su funcionamiento probabilístico y estadístico. En determinadas situaciones, pueden generar respuestas basadas en inferencias o patrones identificados en los datos de entrenamiento, lo que puede dar lugar a información imprecisa o no verificable si no se aplican mecanismos de control adecuados.
Por esta razón, es fundamental delimitar claramente su ámbito de ejecución mediante la definición de parámetros específicos para las entradas y salidas del sistema. La correcta estructuración de los datos de entrada, junto con reglas de validación y restricciones sobre el formato y contenido de las respuestas, permite reducir la generación de información errónea y mejorar la confiabilidad de los resultados obtenidos.
Comandos Avanzados Input para mejorar el resultado de los prompts
- eres un experto en programación
- eres un experto en redacción académica
Comandos avanzados inputs para delimitar la información utilizada
- Responde únicamente con información sustentada en las fuentes académicas.
- Utiliza las siguientes fuentes : Fuente 1, Fuente 2, .....
- Utiliza el siguiente modelo para la respuesta : <<Modelo>>
Comandos Avanzados Output para mejorar el resultado de los prompts
- Mostrar el resultado en un párrafo de hasta 100 palabras
- Mostrar el resultado en una tabla
- Mostrar en una lista
- Mostrar un resumen y un detalle
- Validación: Si no existe evidencia suficiente, indica "información no disponible" y cita las fuentes utilizadas.
- Restricciones: No infieras, no supongas, no completes información faltante.
Otra estrategia es aplicar los cambios en fases controladas
- Primero corrige la ortografía del texto
- Segundo dame sugerencias para mejorar la claridad
- Personaliza el texto para ser usado en FACEBOOK, y en un BLOG
Plantillas:
Rol: Actúa como especialista en [área de conocimiento].
Contexto: Utiliza únicamente la información proporcionada o fuentes académicas verificables sobre [tema].
Tarea: Realiza [acción específica].
Formato de salida: Presenta el resultado en [estructura requerida].
Para minimizar alucinaciones, se recomienda añadir dos parámetros adicionales: restricciones y criterios de validación. Las restricciones indican qué no debe hacer el modelo, mientras que la validación obliga a reconocer la ausencia de evidencia cuando corresponda
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