EVALUACION 3 INGENIERIA DE PROMPT. CON RESPUESTAS

 Evaluación del Módulo 3: Estructura Básica de un Prompt Optimizado

Preguntas y Respuestas

  1. ¿Cuál es el enfoque principal del Módulo 3 respecto a la interacción con un modelo de IA? El Módulo 3 se centra en cómo organizar y redactar el prompt para guiar al modelo de IA de manera efectiva desde el inicio.

  2. Según el módulo, ¿qué principios fundamentales se deben aplicar al organizar y redactar un prompt para guiar la respuesta del modelo de IA? Se deben aplicar los principios de claridad, especificidad y provisión de contexto relevantes para guiar la respuesta del modelo.

  3. Nombra los cuatro componentes básicos que, en combinación, forman un prompt efectivo. Los cuatro componentes básicos son: Instrucción, Contexto, Entrada de Datos (Input) e Indicador de Salida / Especificaciones / Restricciones (Output).

  4. Define qué es el componente "Instrucción" dentro de un prompt y menciona las dos cualidades primordiales que debe tener. La Instrucción es la tarea específica o la acción que deseas que el modelo realice, es el objetivo de la acción. Para que sea efectiva, la claridad y la especificidad son primordiales.

  5. Explica la función del componente "Contexto" en un prompt y por qué se considera crucial para orientar la respuesta de la IA. El Contexto se refiere a la información externa o adicional que ayuda al modelo a comprender el propósito y la relevancia de la tarea, y a guiar sus respuestas. Es el marco de información que la IA generativa utiliza como referencia y es crucial para orientar la respuesta de la IA.

  6. Proporciona un ejemplo específico de cómo se podría añadir "Contexto" al pedir a la IA que explique la fotosíntesis. Al explicar la fotosíntesis, se puede añadir "a un estudiante de secundaria utilizando ejemplos concretos con plantas y luz solar" para proporcionar contexto.

  7. ¿Qué tipo de información se incluye en el componente "Entrada de Datos (Input)" y qué aspecto es vital con respecto a su presentación? La Entrada de Datos es el texto, los datos o la información específica que se le proporciona al modelo para que procese. La claridad en cómo se presenta esta información es vital.

  8. ¿Qué propósito tiene el componente "Indicador de Salida / Especificaciones / Restricciones" en un prompt y por qué es fundamental especificarlo? Define el formato, estilo, longitud, tono u otras características deseadas para la respuesta del modelo, actuando como instrucciones clave sobre cómo llevar a cabo la tarea principal. Especificarlo es fundamental para obtener respuestas que se ajusten a tus necesidades, controlando su formato y estilo.

  9. Da dos ejemplos diferentes de cómo se pueden especificar las características deseadas para la respuesta del modelo mediante el "Indicador de Salida". Dos ejemplos son: "Proporciona esta lista en una tabla con las siguientes columnas..." y "Resume en menos de 50 palabras" o "Mantener un tono amable y profesional". Otro ejemplo es "Presenta la información en formato de lista con viñetas".

  10. Según las recomendaciones del módulo, ¿cuál es una buena práctica y recomendación general para el inicio de un prompt? Una buena práctica y recomendación general es comenzar el prompt con las instrucciones claras.

  11. ¿Qué "efecto" se busca aprovechar al colocar las instrucciones cruciales al principio del prompt? Se busca aprovechar el "efecto perdido en el medio", donde los modelos tienden a procesar mejor la información al principio y al final del contexto de entrada.

  12. ¿Por qué se recomienda el uso de separadores o delimitadores al estructurar un prompt? Menciona al menos tres ejemplos de estos delimitadores. Se recomienda para delimitar claramente las diferentes partes de la entrada, como las instrucciones del texto a procesar, o distintas secciones del prompt. Ayudan al modelo a comprender mejor la información y el tipo de respuesta solicitada. Ejemplos de delimitadores son comillas triples (""" ""), hashtags (###), o corchetes (<>). También se puede usar uno o más saltos de línea para separar secciones.

  13. ¿Qué representa el acrónimo ASPECT y cuál es la idea principal de este framework para diseñar prompts? ASPECT es un acrónimo que representa un framework para diseñar prompts efectivos. La idea principal es asegurar que el prompt sea claro, conciso y específico.

  14. En la técnica ASPECT, ¿qué significa la letra "A" y qué tipo de elementos se especifican con ella? Proporciona un ejemplo. La letra "A" significa "Action" (Acción). Especifica la acción o el verbo que el modelo debe realizar. Ejemplos incluyen "Explica", "Resume", "Genera".

  15. En la técnica ASPECT, ¿qué significa la letra "S" y qué define? La letra "S" significa "Subject" (Sujeto). Define el tema o contexto principal del prompt.

  16. En la técnica ASPECT, ¿qué significa la letra "P" y qué indica? La letra "P" significa "Purpose" (Propósito). Indica el propósito o la intención detrás del prompt, es decir, qué se busca lograr con la respuesta.

  17. ¿Por qué es fundamental utilizar verbos de acción directos, como "crea" o "resume", al redactar instrucciones para la IA? Es fundamental para que la IA entienda exactamente lo que se espera de ella, ya que contribuye a la claridad y especificidad de las instrucciones y orienta al modelo hacia una tarea precisa.

  18. Al dar instrucciones a la IA, ¿es más efectivo emplear directivas afirmativas o lenguaje negativo? Explica la razón de tu elección. Es más efectivo emplear directivas afirmativas (decirle a la IA qué debe hacer). La razón es que la IA puede interpretar mal las negaciones, por lo que es mejor ser directo y afirmativo para obtener una respuesta más clara.

  19. Según el módulo, si se quiere evitar que la IA utilice números imaginarios o raíces cuadradas en una ecuación, ¿cómo sería mejor reformular la instrucción para que sea afirmativa? En lugar de "crea una ecuación que no utilice números imaginarios ni raíces cuadradas", es mejor decir "crea una ecuación que utilice matemáticas de educación media superior".

  20. ¿Es necesario ser cortés con un LLM utilizando frases como "por favor" o "gracias"? ¿Qué aspecto es, en realidad, lo más importante para la IA al recibir una instrucción y qué sucede si el prompt es ambiguo? No, no es necesario ser cortés con el LLM utilizando frases como "por favor" o "gracias". Lo más importante para la IA es la claridad y especificidad de la instrucción. Si el prompt es ambiguo, la IA no pedirá aclaración; intentará adivinar, por lo que aclarar el significado en el prompt desde el principio es crucial para obtener respuestas de mejor calidad.