Consejos de prompting para los modelos de razonamiento (o1 y o3)
Aprende a estructurar prompts claros y precisos para sacar el máximo partido de los modelos de razonamiento de IA.
Esta semana nos adentramos en cómo construir el “prompt perfecto” para los modelos de razonamiento, como o1 y o3 de OpenAI.
Resulta que son muy eficaces para resolver problemas complicados y escribir código, pero necesitan un poquito de ayuda nuestra para dar lo mejor de sí.
Voy a darte algunos consejos sobre cómo estructurar tus mensajes de manera que la IA te entienda a la primera. Lo haré de manera simple, directa y clara. También incluiré ejemplos prácticos, verás como en poco tiempo estarás escribiendo como un pro.
3 consejos para escribir un buen prompt
La clave del éxito aquí es la simplicidad. Sé directo y al grano. Los modelos de IA, como los o1 y o3, responden de maravilla cuando les das instrucciones claras.
Imagina que estás dando órdenes a un robot: no te extiendas demasiado o podría confundirse. Tu objetivo es ser preciso.
Digamos que estás enseñándole a cocinar una tortilla de patatas. Podrías decirle: "Cocina una tortilla de patatas", y el modelo tendrá la suficiente capacidad para desglosar las tareas: pelar patatas, batir huevos, etc.
No necesitas describir cada paso como si fuera una receta larga. Dale la esencia del problema o la tarea, y verás cómo el modelo hace su trabajo de manera efectiva.
Aquí van 3 técnicas de prompting que te ayudarán a optimizar tus interacciones con los modelos de razonamiento.
La importancia de los delimitadores
¿Qué son los delimitadores?
Imagina que estás escribiendo un correo electrónico muy largo y quieres que el lector pueda entender claramente de qué trata cada parte. Los delimitadores son como esos títulos o separadores que pones para que sea fácil de seguir.
En el caso de la IA, usa cosas como etiquetas XML para marcar estas secciones.
Funcionan como señales que le dicen a la IA: "Oye, presta atención, aquí va algo importante".
Construyendo con etiquetas
Las etiquetas son pequeñas palabras o frases encerradas en < > que ayudan a dividir el mensaje en pedazos identificables. Imagina que las etiquetas son como letreros en una tienda que indican dónde se encuentra cada producto.
Por ejemplo:
<contexto>: Aquí es donde cuentas lo que está pasando, el trasfondo.<problema>: Esta sección es para explicar qué te preocupa o qué estás tratando de resolver.<objetivo>: Finalmente, aquí dices qué esperas lograr o qué necesitas.
Cuando separas así tu información, ayudas a la IA a captar lo que le estás pidiendo, y lo haces de una manera ordenada y clara.
Un ejemplo concreto
Supongamos que tienes un problema con un dispositivo y necesitas ayuda para solucionarlo. Podrías organizar así tu mensaje:
<contexto>
Tengo un smartphone modelo ABC que he estado usando durante dos años.
</contexto>
<problema>
El dispositivo está empezando a calentarse mucho cuando utilizo aplicaciones de videos.
</problema>
<objective>
Quiero saber si hay una forma de reducir esta sobrecarga de calor para evitar daños futuros.
</objective>Gracias a este orden, le das a la IA una pista clara de que tiene que leer el problema y el contexto para proporcionarte una solución útil.
Usar delimitadores así, además de estructurar mejor tu mensaje, maximiza las habilidades del modelo para ofrecerte respuestas más precisas y útiles.
Etiquetas anidadas para mayor claridad
A veces, las cosas son un poco más complicadas y no basta con una sola etiqueta. Aquí entra el concepto de anidación. Imagina que dentro de una parte de tu mensaje, necesitas más detalles; es como abrir una nueva cajita dentro de otra mayor.
Por ejemplo, si tienes un contexto complicado, puedes seguir segmentándolo:
<contexto>
<proyecto actual>
Estoy desarrollando una aplicación que...
</proyecto actual>
<tecnologías usadas>
Utilizando Python y...
</tecnologías usadas>
</contexto>Esto permite que la IA entienda mejor las relaciones entre las partes de tu mensaje.
Evitar la sobresaturación
Por último, pero no menos importante, está el saber cuándo detenerse. En ocasiones, más información no significa mejor resultados.
Los modelos de IA, como o1 y o3, tienen capacidad para deducir cosas por su cuenta, sin que necesitemos proporcionarles un "manual del usuario". Piensa en ellos como ese experto que, con solo un par de pistas, ya sabe exactamente qué hacer.
Déjalos respirar y no los inundes con detalles innecesarios. Que las instrucciones no se conviertan en un obstáculo.
Es como pedirle una pizza a tu amigo chef: no necesitas enseñarle paso a paso a menos que sea su primera vez. Basta con un "quiero que hagas una pizza deliciosa".
Conclusión
Para cerrar, la clave es mantener tus mensajes claros y precisos, dándole a la IA el espacio necesario para brillar. Estos modelos pueden hacer cosas impresionantes si les permitimos hacerlo.
Con una estructura bien pensada, como usar delimitadores, y confiando en su capacidad de razonamiento, obtendrás resutlados magníficos.
Espero que estos consejos te hayan inspirado y que empieces a ver mejoras en cómo te comunicas con la IA. Recuerda, un buen prompt marca la diferencia entre una respuesta estándar y una solución brillante.