La Guía Definitiva de Optimización de AI Prompt para 2023

Herramientas de procesamiento de lenguaje natural y generadores de arte impulsados por inteligencia artificial, como ChatGPT y DALL-E2, están causando sensación en el mundo. En la primera semana de su lanzamiento, ChatGPT tuvo 1 millón de usuarios. DALL-E2 Beta tuvo más de 1,5 millones de usuarios que crearon más de 2 millones de imágenes diariamente en 2022.

Utilizando indicaciones, estos modelos de aprendizaje automático son capaces de generar resultados increíbles, desde contenido optimizado para búsquedas hasta obras de arte impresionantes. La creciente popularidad de estas herramientas, como las herramientas de marketing de IA, está abriendo una nueva era de oportunidad para creadores y empresas. También muestra las capacidades de estas herramientas para generar contenido generado por IA, optimizar campañas y generar contenido personalizado a través de funciones como la ingeniería de indicaciones.

Por ejemplo, la IA ya ha llegado a la industria del marketing de influencia, ayudando a los profesionales del marketing a resolver problemas urgentes como el fraude de los influencers y analizando el rendimiento de las campañas.

En este artículo, analizaremos más de cerca las indicaciones de IA y cómo se pueden optimizar las indicaciones de IA para obtener los mejores resultados.

Cómo optimizar las indicaciones de IA en 2023 + consejos y mejores prácticas a seguir:

¿Qué son las indicaciones de IA?

Simplificando, las indicaciones son la forma en que un usuario se comunica con las herramientas de IA. Con las indicaciones, puedes «decirle» a la IA lo que quieres y cómo quieres que se haga. A través de una indicación, básicamente estás describiendo lo que quieres ver como resultado.

Por ejemplo, si quieres crear una imagen pero no tienes una imagen para usar como referencia, puedes decirle a la IA que quieres que la imagen se vea de cierta manera. Piensa en ello como describir una imagen a un artista que puede recrear tu idea en una imagen real. Cuando describas la imagen que quieres obtener del artista, es probable que uses descripciones claras y específicas. El mismo principio se aplica a las herramientas de IA como DALL-E2 y ChatGPT.

Vale la pena señalar que aunque estas herramientas de IA son capaces de entender y procesar el lenguaje, tienen una forma diferente de comprender lo que el usuario intenta decir. Aquí es donde entra la ingeniería de indicaciones.

Las indicaciones de IA se pueden dividir en dos categorías: indicaciones de texto e indicaciones de imagen.

En las indicaciones de texto, estás «hablando» con un procesador de lenguaje natural como ChatGPT. Si ingresas una consulta general, como «¿cómo se hornea el pan?», es probable que obtengas una respuesta general. Si ingresas una consulta o declaración más específica, como «explica cómo hornear pan en términos simples», es probable que obtengas un resultado más detallado.

Ten en cuenta que al utilizar una herramienta de procesamiento de lenguaje natural, es posible que obtengas respuestas incorrectas o sin sentido. Además, puede que necesites intentarlo varias veces o utilizar diferentes frases para la misma indicación para obtener el resultado que deseas.

En las indicaciones de imagen, que se utilizan para generadores de imágenes de IA o modelos de texto a imagen como DALL-E2 y Stable Diffusion, utilizas palabras para describir la imagen que deseas crear. Por ejemplo, cuando utilizas una indicación como «una cabaña en el bosque», es probable que obtengas solo una imagen., Sin embargo, si cambias los descriptores o utilizas términos más específicos, como «una cabaña grande en el bosque oscuro», la imagen cambia en consecuencia y obtendrás resultados más óptimos y específicos.

¿Qué es la ingeniería de prompts de IA?

En la ingeniería de prompts, el usuario aprovecha los prompts adecuados para que la herramienta de IA sea capaz de generar los mejores resultados posibles. Un ingeniero de prompts es responsable de «traducir» tu concepto o idea en términos que la herramienta de IA pueda entender.

Los prompts de IA, que son básicamente comandos que el modelo de IA puede entender, pueden tener diversas formas. Pueden ser una cadena de códigos, una declaración completa o incluso solo unas palabras. A través del prompting, estás «enseñando» al modelo de IA a crear resultados específicos. Piensa en ello como el uso de prompts de escritura para ayudarte a dar inicio a una tarea de escritura o arte.

Además de declaraciones o instrucciones, los prompts también pueden ser en forma de pregunta, ejemplos o incluso datos.

Con la ingeniería de prompts de IA, estás diseñando o creando prompts para entrenar modelos de IA para una tarea específica, como crear un chiste o darte instrucciones paso a paso sobre cómo hornear un pastel. Además, estás entrenando al modelo de IA, ayudándolo a obtener resultados más precisos. Además, la ingeniería de prompts permite que los sistemas de IA sean más fáciles de usar. Esto se debe a que la ingeniería de prompts ayuda a estos sistemas a entender mejor la solicitud del usuario, que a menudo está escrita en lenguaje natural o simple, y qué resultados espera el usuario de ella.

Por lo tanto, estás entrenando al sistema de IA para que sea más fácil de usar y para producir resultados que puedan adaptarse a diferentes casos de uso.

Por ejemplo, un prompt como «cuéntame un chiste» probablemente obtendrá resultados variados o incluso abiertos, pero cuando utilizas prompts de IA optimizados, especialmente aquellos que aprovechan la progresión del pensamiento, es más probable que obtengas mejores resultados.

Al aprovechar la ingeniería de prompts, podrás ahorrar mucho tiempo y esfuerzo. Por ejemplo, en lugar de analizar datos manualmente o buscar palabras clave, puedes utilizar prompts de IA para automatizar estas tareas. También puedes utilizar prompts de IA para generar nuevas ideas para tu próximo proyecto.

Por ejemplo, los escritores pueden utilizar prompts de IA para crear contenido más optimizado. Algunos de los desafíos más comunes a los que se enfrentan los escritores incluyen la creación de grandes títulos y la redacción de textos extensos. Una herramienta de IA, siempre que utilices los prompts correctos, puede ayudarte a generar títulos únicos y optimizados para búsquedas. Por ejemplo, puedes pedirle a la herramienta de IA que cree un titular con las palabras clave «pastel» y «vacaciones». Si deseas tener títulos más específicos, complementa el prompt con más información.

En el caso de contenido extenso, puedes utilizar la ingeniería de prompts para generar ideas o los primeros párrafos de tu tarea. Por ejemplo, si ya tienes un título, simplemente optimiza aún más tu prompt de IA incluyendo información relevante, como el tema del artículo, el público objetivo y el tono del artículo.

Desafíos comunes en la ingeniería de prompts de IA

La ingeniería de prompts puede parecer relativamente simple, pero tiene sus propios desafíos., Desafíos. En primer lugar, un usuario necesitaría crear indicaciones precisas y naturales. Crear una indicación muy específica puede resultar en resultados demasiado específicos, mientras que crear indicaciones generales puede dar resultados poco precisos.

Además, sus indicaciones deben ser comprendidas por los humanos, dado que está buscando resultados que puedan ser utilizados en el mundo real.

Otro desafío en la ingeniería de indicaciones es encontrar los datos de entrada adecuados. El tipo y la calidad de sus datos de entrada, como texto o imágenes, jugarán un papel importante en el tipo de resultado que el modelo de IA podrá generar.

Además, los modelos de IA no son inmunes a las inconsistencias. A pesar de incorporar toda la información necesaria en su indicación, es posible que obtenga un resultado válido o completamente absurdo. Este es uno de los riesgos al utilizar tecnologías emergentes. También es posible que las herramientas de IA fabriquen conceptos, por lo que es crucial que configure sus indicaciones solo a los parámetros necesarios.

Sin embargo, a través de la ingeniería de indicaciones, es posible minimizar el riesgo de obtener resultados vagos, sesgados o poco confiables.

Cómo optimizar las indicaciones de IA

Poder escribir indicaciones optimizadas de IA le permitirá obtener los resultados que busca. Si bien puede utilizar herramientas de interfaz de usuario para hacer el trabajo, saber cómo escribir indicaciones optimizadas de IA es una habilidad valiosa y útil.

Sí, aún puede obtener resultados impresionantes incluso sin la ingeniería de indicaciones, pero es probable que no obtenga los resultados exactos que desea. Por eso es importante saber cómo optimizar sus indicaciones de IA. Además, saber cómo ingeniar indicaciones le permite obtener resultados más consistentes y también mejorar los resultados.

Es vital que los usuarios entiendan cómo responde y procesa la IA sus indicaciones. Aquí hay algunos consejos que le ayudarán a crear indicaciones de IA optimizadas.

  • Determine cuáles son sus objetivos al utilizar herramientas de IA

Saber cuáles son sus objetivos le permite ser más específico al escribir sus indicaciones. ¿Qué desea lograr con su contenido generado por IA? ¿Desea usarlo para crear títulos únicos o desea usarlo para crear contenido más rápido? Además de identificar sus objetivos, también necesita tener una forma de medir los resultados. De esta manera, podrá evaluar su rendimiento y ver qué áreas funcionan bien o en cuáles necesita mejorar.

  • Realizar pruebas

Las pruebas como las pruebas A/B le permiten determinar cuáles indicaciones funcionan mejor. A través de las pruebas divididas, puede medir el rendimiento de cada indicación, lo que le permite descubrir cuáles son más efectivas para generar los resultados que desea.

  • Considerar el uso de métodos de aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de lenguaje natural

Los métodos de aprendizaje automático, como el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo, le permiten entrenar modelos de IA utilizando diferentes indicaciones. Por ejemplo, al utilizar los métodos de aprendizaje por refuerzo, está capacitando al sistema de IA para que aprenda de, interacciones. Al igual que las pruebas A/B, los métodos de aprendizaje automático te permiten utilizar diferentes sugerencias para entrenar los modelos y evaluar su rendimiento.

Mientras tanto, el uso de técnicas de procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a los sistemas de IA a comprender y analizar mejor el lenguaje común que utiliza un usuario, e identificar patrones o tendencias emergentes que se puedan utilizar para generar sugerencias de IA más optimizadas.

  • Separar tus instrucciones

Si estás utilizando una herramienta de IA de texto a texto, escribe tu entrada de una manera particular para que la sugerencia sea más efectiva. Vamos a utilizar ChatGPT como ejemplo.

En lugar de escribir «[tu sugerencia] + [texto de ejemplo]», debes escribir tus sugerencias así: «[tu sugerencia] + texto: »»» [entrada de texto]»»».

El uso de ### o »»» ayuda a descomponer tu sugerencia en secciones distintas: la instrucción y el contexto. Para que te hagas una mejor idea de cómo se verá esto, echa un vistazo a la imagen a continuación.

  • Trata de ser lo más específico o descriptivo posible

Una de las cosas más importantes a tener en cuenta al intentar crear sugerencias de IA optimizadas es que idealmente deben ser detalladas, descriptivas y específicas.

Por ejemplo, en lugar de escribir «Escribe un ensayo sobre el capitalismo», puedes crear una sugerencia más específica que contenga información clave, como el contexto, el formato y el estilo que debería tener el resultado. Entonces, puedes escribir algo como «Escribe un ensayo de 500 palabras sobre el capitalismo, centrándote en sus efectos, al estilo de Allen Ginsberg». Evita el uso de palabras vacías e incorpora sugerencias vagas o imprecisas.

  • Utiliza ejemplos

Los modelos de IA pueden responder con resultados más precisos cuando se les proporcionan ejemplos. Por ejemplo, si tienes en mente un formato específico, puedes agregarlo a tu sugerencia en lugar de quedarte solo con una declaración general que describe el tipo de resultado que esperas.

Echa un vistazo al ejemplo a continuación para ver cómo puedes aprovechar mejor los ejemplos.

Mejores prácticas para optimizar los sugerencias de IA

  • Comprende la estructura de las sugerencias de IA

Saber cómo está compuesta una sugerencia puede ayudarte a crear sugerencias de IA optimizadas. Según el tecnólogo creativo Paul DelSignore, si estás utilizando un generador de imágenes de IA, una sugerencia se puede descomponer en cuatro componentes: tipo de contenido, descripción, estilo y composición.

Determinar el tipo de contenido, como un dibujo o un boceto, ayuda a la herramienta a enfocarse en lo que deseas lograr. Agregar descripciones específicas, el tipo de estilo artístico que deseas utilizar y detalles sobre su composición, como el estilo Art Deco o Abstracto o resoluciones específicas, puede ayudar a ajustar los resultados.

Por ejemplo, una sugerencia como «Un dibujo de un oso en el bosque» dará un resultado diferente en comparación con una sugerencia como «Un dibujo de un oso feliz en un bosque lleno de sol, arte digital».

  • Siempre revisa las sugerencias

Los usuarios deben tener en cuenta que el uso de herramientas de IA puede ser un acierto o un error. Prueba diferentes sugerencias y modifica las descripciones hasta obtener los resultados que deseas.

, want. Aparte de revisar y comparar las sugerencias, también debes verificar los resultados para ver si cumplen con tus requisitos.

Aunque probar y revisar las sugerencias puede llevar tiempo, esto ayuda a garantizar que obtendrás los mejores resultados con tu herramienta de IA.

  • Utiliza las últimas versiones o modelos de herramientas de IA

Para obtener los mejores resultados, es posible que desees considerar utilizar la última versión o modelo de una herramienta de IA. En el caso de ChatGPT, por ejemplo, los desarrolladores recomiendan utilizar el modelo «text-davinci-003» para generar textos y el «code-davinci-002» para generar códigos.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son algunas de las herramientas de IA de texto a texto más populares?

Algunas de las herramientas de IA de texto a texto más populares que se utilizan actualmente incluyen:

  • ChatGPT
  • Jasper
  • Chinchilla
  • Notion AI
  • Chai
  • GPT-3

¿Qué herramientas de IA de texto a imagen puedo utilizar?

Algunos de los generadores de imágenes de IA de texto a imagen más populares incluyen:

  • DALL-E2
  • Stable Diffusion
  • Midjourney
  • Craiyon (anteriormente DALL-E mini)
  • NightCafe

¿Cuáles son algunas de las herramientas de IA de texto a texto más populares?

Algunas de las herramientas de IA de texto a texto más populares que se utilizan actualmente incluyen:

  • ChatGPT
  • Jasper
  • Chinchilla
  • Notion AI
  • Chai
  • GPT-3

¿Qué debo tener en cuenta al redactar sugerencias de IA optimizadas?

Además de ser específicas y descriptivas, y proporcionar ejemplos relevantes, también debes tener en cuenta la complejidad de la tarea. También debes tener en cuenta a tu público objetivo. Lo bueno de estas herramientas de IA es que la mayoría de ellas se pueden usar de forma gratuita. Por lo tanto, puedes practicar escribiendo sugerencias de IA hasta que le cojas el truco y puedas crear sugerencias detalladas y atractivas que te den los resultados deseados.