Comprender el papel de las instrucciones en ChatGPT y otros modelos lingüísticos

Los modelos lingüísticos de inteligencia artificial (IA) han evolucionado rápidamente en los últimos años, revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología y transformando numerosas industrias. Un aspecto fundamental de estos modelos es el uso de prompts, que desempeñan un papel vital en la generación de los resultados deseados. En esta entrada del blog, exploraremos el papel de las instrucciones en los modelos de lenguaje de IA como GPT.

Cómo funcionan los modelos lingüísticos

Los modelos lingüísticos de IA se entrenan con grandes cantidades de datos de texto para comprender y generar un lenguaje similar al humano. El proceso de formación consta de dos pasos principales: el preentrenamiento, durante el cual el modelo aprende a predecir la siguiente palabra de una frase, y el ajuste, en el que el modelo se perfecciona para realizar tareas específicas. La tokenización es otro aspecto esencial, ya que divide el texto en unidades más pequeñas llamadas tokens para que el modelo las procese.


Se han desarrollado varios modelos lingüísticos de IA, con el GPT (GPT-2, GPT-3 y GPT-4) se encuentran entre los más populares. Estos modelos, desarrollados por OpenAI, han demostrado una capacidad impresionante para generar textos coherentes y contextualmente relevantes. Otros modelos como BERT, RoBERTa, y los modelos Transformer también han ganado protagonismo por su excelente rendimiento en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Los modelos lingüísticos de IA tienen una amplia gama de aplicaciones, entre ellas:

  1. Generación de texto: Generar artículos, relatos u otras formas de contenido escrito.
  2. Clasificación del texto: Categorización de texto basada en categorías predefinidas.
  3. Análisis del sentimiento: Determinar el sentimiento o la emoción que subyace en un texto.
  4. Traducción automática: Traducir un texto de una lengua a otra.
  5. Respuesta a preguntas: Proporcionar respuestas a preguntas basadas en un contexto determinado.

Para ver más aplicaciones específicas de modelos como GPT, consulte nuestro blog sobre "10 aplicaciones prácticas de ChatGPT."

El papel de las prompts en los modelos lingüísticos de IA

Las instrucciones son la entrada inicial que se da a un modelo lingüístico para guiar su respuesta. Son fundamentales para definir el contexto y el resultado deseado del modelo. Pueden adoptar diversas formas, como preguntas, enunciados o frases, en función de la tarea que se vaya a realizar.


Las instrucciones son guías esenciales para los modelos lingüísticos en varios sentidos. En primer lugar, establecen el contexto de la respuesta del modelo y garantizan que el resultado sea pertinente y se ajuste a la intención del usuario. En segundo lugar, al crear instrucciones específicas, los usuarios pueden controlar el tipo de información generada por el modelo, como el formato, la longitud o el contenido. Sin embargo, las instrucciones también tienen sus limitaciones. Aunque son cruciales para guiar a los modelos de IA, no siempre dan resultados perfectos. A veces, los modelos de IA pueden generar resultados inesperados o irrelevantes, lo que pone de manifiesto la necesidad de experimentar e iterar cuando se trabaja con indicaciones.


Es importante señalar que incluso las mismas instrucciones pueden generar respuestas diferentes cuando se utilizan con distintos modelos lingüísticos o incluso con versiones actualizadas de modelos de las mismas empresas. Esta variación se debe a que los modelos lingüísticos de IA evolucionan continuamente y los desarrolladores perfeccionan sus algoritmos, datos de entrenamiento y arquitectura general para mejorar el rendimiento y las capacidades. Como resultado, dos modelos diferentes, o incluso iteraciones posteriores del mismo modelo, pueden tener interpretaciones distintas del lenguaje y el contexto. Esta diversidad de respuestas pone de manifiesto la importancia de adaptar y experimentar con las instrucciones para obtener el resultado deseado cuando se trabaja con modelos lingüísticos distintos o con versiones actualizadas de modelos existentes.

La elaboración de instrucciones eficaces es un aspecto vital del trabajo con modelos lingüísticos. Las instrucciones claras y específicas dan lugar a respuestas más precisas y pertinentes, ya que proporcionan al modelo un contexto bien definido para generar resultados. Por otro lado, las instrucciones ambiguas o abiertas pueden animar al modelo a generar respuestas creativas, aunque a veces pueden dar lugar a resultados menos precisos. Para crear instrucciones eficaces, es fundamental experimentar y repetir, probar distintos enfoques y perfeccionar las instrucciones en función de los resultados obtenidos. Este proceso de ensayo y error permite a los usuarios encontrar las instrucciones más adecuadas para sus necesidades y objetivos específicos.


Para saber más sobre la ingeniería rápida, no deje de consultar nuestro blog anterior sobre "Qué es Prompt Engineering?"

Técnicas para mejorar la eficacia de los avisos

La ingeniería de prompts es una técnica que consiste en diseñar y perfeccionar prompts para obtener resultados óptimos de los modelos lingüísticos de IA. Este concepto hace hincapié en la importancia de comprender el comportamiento del modelo y ajustar las instrucciones en consecuencia. He aquí algunos ejemplos y casos prácticos:

  1. Indicación iterativa: Dividir una pregunta compleja en preguntas más pequeñas y sencillas para orientar mejor la respuesta del modelo.

  2. Instrucciones específicas: Incluir instrucciones o restricciones específicas en la pregunta para dar forma al resultado, como pedir una lista de elementos o una explicación paso a paso.

  3. Experimentar con diferentes estilos de mensajes: Variar el estilo de la pregunta, por ejemplo, utilizando preguntas, afirmaciones o tonos de conversación, puede influir en la calidad y pertinencia de la respuesta.

El entrenamiento y el ajuste personalizados pueden ayudar a adaptar el comportamiento de los modelos lingüísticos de IA a las necesidades del usuario. Al entrenar el modelo en un dominio o conjunto de datos específico, los usuarios pueden mejorar el rendimiento del modelo a la hora de generar respuestas precisas y adecuadas al contexto. Este enfoque es especialmente útil cuando se trabaja con temas nicho o tareas especializadas.

La formación y el ajuste personalizados no sólo mejoran el rendimiento del modelo lingüístico de IA, sino que también permiten a las empresas crear una experiencia más específica y personalizada. Con conjuntos de datos suficientemente grandes y un presupuesto suficiente, estas empresas podrían utilizar esta formación y ajuste personalizados para crear resultados que reproduzcan su tono y estilo.


*Esté atento a nuestro futuro blog sobre la elaboración de prompts eficaces, que le propondrá paso a paso los mejores modelos lingüísticos como GPT.

Consideraciones éticas sobre los indicadores y los modelos lingüísticos

A medida que los modelos lingüísticos de IA se vuelven cada vez más sofisticados, es crucial abordar las consideraciones éticas que surgen al utilizar indicaciones para guiar los resultados del modelo. Para garantizar un uso responsable de la IA es necesario encontrar un equilibrio entre el aprovechamiento de la potencia de estos modelos y la mitigación de los riesgos potenciales.

Los modelos lingüísticos de la IA se entrenan con grandes cantidades de datos de texto, que a menudo contienen sesgos y estereotipos presentes en el mundo real. En consecuencia, estos modelos pueden perpetuar inadvertidamente estos sesgos en los resultados que generan. Para resolver este problema, es esencial elaborar instrucciones que animen al modelo de IA a generar contenidos justos, imparciales e inclusivos. Además, los desarrolladores deben seguir perfeccionando el proceso de entrenamiento y los algoritmos para reducir los sesgos en los modelos lingüísticos de IA.

Por ejemplo, OpenAI se basó en sus cientos de millones de usuarios y puntos de feedback para ayudar a identificar sesgos y resultados no deseados. Pero es importante señalar que los recién llegados a este espacio no tienen el mismo acceso a esa cantidad de datos.

Cuando se utilizan instrucciones para guiar los modelos lingüísticos de IA, los usuarios también deben ser cautos a la hora de revelar información sensible o de identificación personal (IIP). Esto es especialmente importante cuando se trabaja con plataformas compartidas o API públicas. Para proteger la privacidad del usuario, los usuarios deben evitar el uso de datos sensibles como indicaciones o considerar el uso de datos anónimos como entrada.

Aprovechar todo el potencial de las prompts

Las instrucciones desempeñan un papel crucial a la hora de guiar los resultados de modelos lingüísticos de inteligencia artificial como GPT. Comprender la importancia de las instrucciones, elaborar instrucciones eficaces y emplear técnicas para mejorar su eficacia puede mejorar significativamente el rendimiento de estos modelos. A medida que los modelos lingüísticos de IA siguen evolucionando y mejorando, es esencial que los usuarios experimenten con diferentes instrucciones y aprendan de sus interacciones para aprovechar todo el potencial de estas potentes herramientas.

La elaboración de instrucciones eficaces es un aspecto vital del trabajo con modelos lingüísticos. Las instrucciones claras y específicas dan lugar a respuestas más precisas y pertinentes, ya que proporcionan al modelo un contexto bien definido para generar resultados. Por otro lado, las instrucciones ambiguas o abiertas pueden animar al modelo a generar respuestas creativas, aunque a veces pueden dar lugar a resultados menos precisos. Para crear instrucciones eficaces, es fundamental experimentar y repetir, probar distintos enfoques y perfeccionar las instrucciones en función de los resultados obtenidos. Este proceso de ensayo y error permite a los usuarios encontrar las instrucciones más adecuadas para sus necesidades y objetivos específicos.

Las instrucciones son guías esenciales para los modelos lingüísticos en varios sentidos. En primer lugar, establecen el contexto de la respuesta del modelo y garantizan que el resultado sea pertinente y se ajuste a la intención del usuario. En segundo lugar, al crear instrucciones específicas, los usuarios pueden controlar el tipo de información generada por el modelo, como el formato, la longitud o el contenido.

Sin embargo, las indicaciones también tienen sus limitaciones. Aunque son cruciales para guiar a los modelos de IA, no siempre dan resultados perfectos. A veces, los modelos de IA pueden generar resultados inesperados o irrelevantes, lo que pone de manifiesto la necesidad de experimentar y repetir cuando se trabaja con instrucciones. Por esta razón, la beta de OpenAI con cientos de millones de usuarios resultó crucial para dar a la empresa una ventaja, ya que tenían acceso a miles de millones de consultas y puntos de respuesta. Esto ayudó a la empresa a perfeccionar los resultados del modelo y a adelantarse a sus competidores, algo que quedó patente cuando el consejero delegado de Google hizo una demostración del modelo Bard de Google y obtuvo un mal resultado inesperado, lo que provocó la caída del precio de sus acciones ese mismo día.

es_ESEspañol