{"id":12997,"date":"2025-02-19T13:58:53","date_gmt":"2025-02-19T18:58:53","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=12997"},"modified":"2025-02-19T13:58:53","modified_gmt":"2025-02-19T18:58:53","slug":"10-mejores-tecnicas-de-incitacion-para-llms-en-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/","title":{"rendered":"Las 10 mejores t\u00e9cnicas de incitaci\u00f3n para los LLM en 2025"},"content":{"rendered":"<p>El arte de elaborar instrucciones eficaces para modelos ling\u00fc\u00edsticos extensos (LLM) se ha convertido en una habilidad crucial para los profesionales de la IA. Unas instrucciones bien dise\u00f1adas pueden mejorar significativamente el rendimiento de un LLM, permitiendo resultados m\u00e1s precisos, relevantes y creativos. Esta entrada de blog explora diez de las t\u00e9cnicas m\u00e1s potentes de incitaci\u00f3n y ofrece informaci\u00f3n sobre sus aplicaciones y mejores pr\u00e1cticas. Tanto si eres un desarrollador de IA experimentado como si acabas de empezar con los LLM, estas t\u00e9cnicas te ayudar\u00e1n a liberar todo el potencial de los modelos de IA.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/91510c4b-41bb-4cbf-8e2d-0f87bdddb1f1.png\" alt=\"T\u00e9cnicas de incitaci\u00f3n LLM\">\n<\/figure>\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#1_Zero-Shot_Prompting\" >1. Aviso de disparo cero<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#2_Few-Shot_Prompting\" >2. Pocos disparos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#3_Chain-of-Thought_CoT_Prompting\" >3. Estimulaci\u00f3n de la cadena de pensamiento (CoT)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#4_Role_Prompting\" >4. Funci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#5_Task_Decomposition\" >5. Descomposici\u00f3n de tareas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#6_Constrained_Prompting\" >6. 6. Preguntar con restricciones<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#7_Iterative_Refinement\" >7. Refinamiento iterativo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#8_Contextual_Prompting\" >8. 8.1.1. Indicaciones contextuales<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#9_Self-Consistency_Prompting\" >9. Prompting de autoconsistencia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#10_Adversarial_Prompting\" >10. Estimulaci\u00f3n adversarial<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-prompting-techniques-for-llms-in-2025\/#Finding_the_Right_Prompt_Engineering_Techniques\" >Encontrar las t\u00e9cnicas de ingenier\u00eda adecuadas<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Zero-Shot_Prompting\"><\/span>1. Aviso de disparo cero<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>El \"Zero-shot prompting\" es la forma m\u00e1s directa de interactuar con un LLM. En esta t\u00e9cnica, se proporciona una instrucci\u00f3n o pregunta directa sin ning\u00fan ejemplo, confiando en el conocimiento preentrenado del modelo para generar una respuesta. Este m\u00e9todo pone a prueba la capacidad del LLM para comprender y ejecutar tareas bas\u00e1ndose \u00fanicamente en la instrucci\u00f3n dada, sin contexto ni ejemplos adicionales.<\/p>\n\n\n<p>Las preguntas sin respuesta son especialmente \u00fatiles para tareas sencillas y directas o consultas sobre conocimientos generales. Es una forma excelente de evaluar las capacidades b\u00e1sicas de un LLM y puede ser sorprendentemente eficaz para una amplia gama de aplicaciones. Sin embargo, su eficacia puede variar en funci\u00f3n de la complejidad de la tarea y de su adecuaci\u00f3n a los datos de entrenamiento del modelo. Para obtener los mejores resultados, es fundamental que las instrucciones sean claras y espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Ejemplo:<\/u><\/strong> Cuando se utiliza el \"zero-shot prompting\", se puede preguntar simplemente al LLM: \"Explica el concepto de fotos\u00edntesis en t\u00e9rminos sencillos\". El modelo generar\u00eda entonces una explicaci\u00f3n basada en su conocimiento preexistente, sin que se le proporcionara ning\u00fan contexto o ejemplo adicional.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Few-Shot_Prompting\"><\/span>2. Pocos disparos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La interacci\u00f3n con los LLM va un paso m\u00e1s all\u00e1 al proporcionar un peque\u00f1o n\u00famero de ejemplos antes de pedir al modelo que realice una tarea. Esta t\u00e9cnica ayuda a orientar el formato y el estilo de la salida del modelo, d\u00e1ndole esencialmente un patr\u00f3n a seguir. Al demostrar la relaci\u00f3n de entrada-salida deseada, las instrucciones de pocos pasos pueden mejorar significativamente el rendimiento del modelo en tareas espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n<p>Este m\u00e9todo es especialmente eficaz cuando se necesitan formatos de salida coherentes, cuando se trata de tareas espec\u00edficas de un dominio, o cuando la solicitud de cero disparos produce resultados incoherentes. Los avisos de pocos disparos permiten ajustar el comportamiento del modelo sin necesidad de un entrenamiento o ajuste exhaustivos. Es una forma eficaz de adaptar r\u00e1pidamente el LLM a su caso de uso espec\u00edfico. Sin embargo, es importante elegir los ejemplos con cuidado, ya que influir\u00e1n en gran medida en los resultados del modelo.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Ejemplo<\/u><\/strong>: En el caso de las preguntas r\u00e1pidas, puede proporcionar al LLM un par de ejemplos antes de formular la pregunta principal. Por ejemplo:<\/p>\n\n\n<p><strong>P: \u00bfCu\u00e1l es la capital de Francia? R: La capital de Francia es Par\u00eds.<\/strong><\/p>\n\n\n<p><strong>P: \u00bfCu\u00e1l es la capital de Jap\u00f3n? R: La capital de Jap\u00f3n es Tokio.<\/strong><\/p>\n\n\n<p><strong>P: \u00bfCu\u00e1l es la capital de Brasil? A:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Al proporcionar estos ejemplos, est\u00e1s guiando al LLM para que entienda el formato y el tipo de respuesta que buscas, aumentando la probabilidad de recibir una respuesta coherente y precisa.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Chain-of-Thought_CoT_Prompting\"><\/span>3. Estimulaci\u00f3n de la cadena de pensamiento (CoT)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La inducci\u00f3n de la cadena de pensamiento es una t\u00e9cnica m\u00e1s avanzada que anima a los LLM a dividir los problemas complejos en procesos de razonamiento paso a paso. Este m\u00e9todo imita los m\u00e9todos humanos de resoluci\u00f3n de problemas, lo que permite al modelo abordar tareas m\u00e1s complejas que requieren razonamientos o c\u00e1lculos de varios pasos. Al pedir al LLM que muestre su trabajo, CoT puede mejorar significativamente el rendimiento en tareas complejas y aportar transparencia al proceso de toma de decisiones del modelo.<\/p>\n\n\n<p>Las ventajas de las instrucciones CoT van m\u00e1s all\u00e1 de la mera mejora de la precisi\u00f3n. Tambi\u00e9n mejora la interpretabilidad de los resultados del modelo, facilitando a los humanos la comprensi\u00f3n y verificaci\u00f3n del razonamiento que subyace a las respuestas. Esto es especialmente valioso en campos como la educaci\u00f3n, donde la comprensi\u00f3n del proceso de resoluci\u00f3n de problemas es tan importante como la respuesta final. Sin embargo, hay que tener en cuenta que las indicaciones de CoT pueden ser m\u00e1s intensivas desde el punto de vista computacional y no siempre son necesarias para tareas m\u00e1s sencillas. Tambi\u00e9n es importante tener en cuenta que el CoT ha demostrado ser m\u00e1s eficaz cuando se proporcionan ejemplos muy relevantes y espec\u00edficos. <\/p>\n\n\n<p><strong><u>Ejemplo:<\/u><\/strong> Cuando utilice el est\u00edmulo de la cadena de pensamiento, puede plantear una pregunta como la siguiente: \"Si una camisa cuesta $25 y est\u00e1 de oferta por 20% de descuento, \u00bfcu\u00e1l es el precio final? Por favor, muestre su razonamiento paso a paso\". El LLM podr\u00eda responder con un desglose detallado:<\/p>\n\n\n<p>\"Abordemos esto paso a paso:<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><p>El precio original es $25.<\/p><\/li><li><p>Un descuento de 20% significa que tenemos que calcular 20% de $25.<\/p><\/li><li><p>20% de $25 es $25 \u00d7 0,20 = $5.<\/p><\/li><li><p>El importe del descuento es $5.<\/p><\/li><li><p>Para obtener el precio final, restamos el descuento del precio original.<\/p><\/li><li><p>$25 - $5 = $20. Por lo tanto, el precio final de la camisa es $20\".<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p>Esta respuesta no s\u00f3lo proporciona la respuesta correcta, sino que tambi\u00e9n demuestra el proceso de razonamiento, lo que facilita la verificaci\u00f3n y comprensi\u00f3n de la soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Role_Prompting\"><\/span>4. Funci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>El role prompting es una t\u00e9cnica creativa y poderosa que consiste en asignar un personaje o rol espec\u00edfico al LLM. Este m\u00e9todo puede alterar dr\u00e1sticamente el tono, el estilo y el contenido de las respuestas del modelo, permiti\u00e9ndole adaptar sus resultados a necesidades o escenarios espec\u00edficos. Al instruir al LLM para que adopte un rol particular, usted puede acceder a diferentes \"personalidades\" o experiencia dentro de la base de conocimientos del modelo.<\/p>\n\n\n<p>Esta t\u00e9cnica es especialmente \u00fatil cuando se necesita generar contenidos con una voz o estilo espec\u00edficos, simular conocimientos de expertos en un campo o crear diversas perspectivas sobre un tema. El role prompting puede dar lugar a respuestas m\u00e1s atractivas y adecuadas al contexto, lo que lo hace valioso para la escritura creativa, la planificaci\u00f3n de escenarios o las simulaciones educativas. Sin embargo, es importante recordar que, aunque el LLM puede simular diferentes roles de forma convincente, sus respuestas siguen bas\u00e1ndose en sus datos de entrenamiento y no deben considerarse como un asesoramiento experto real sin verificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Ejemplo:<\/u><\/strong> En cuanto a las instrucciones para el papel, podr\u00eda instruir al LLM de la siguiente manera: \"Como cient\u00edfico clim\u00e1tico experimentado, explique los posibles efectos a largo plazo de la subida del nivel del mar en las ciudades costeras\". Esta indicaci\u00f3n anima al LLM a adoptar la personalidad de un cient\u00edfico del clima, lo que podr\u00eda conducir a una respuesta m\u00e1s t\u00e9cnica y autorizada sobre el tema.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Task_Decomposition\"><\/span>5. Descomposici\u00f3n de tareas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La descomposici\u00f3n de tareas es un enfoque estrat\u00e9gico que consiste en dividir tareas complejas en subtareas m\u00e1s peque\u00f1as y manejables. Esta t\u00e9cnica aprovecha la capacidad del LLM para manejar piezas discretas de informaci\u00f3n y combinarlas en un todo cohesivo. Al descomponer una tarea grande, puede guiar al modelo a trav\u00e9s de una serie de pasos, asegur\u00e1ndose de que cada componente se aborda de forma exhaustiva y precisa.<\/p>\n\n\n<p>Este m\u00e9todo es especialmente eficaz para abordar problemas complejos que podr\u00edan abrumar al modelo si se le presentaran todos a la vez. Reduce la carga cognitiva del LLM, permitiendo respuestas m\u00e1s centradas y precisas a cada subtarea. La descomposici\u00f3n de tareas tambi\u00e9n permite manejar mejor los problemas de varios pasos y puede mejorar la calidad general y la exhaustividad del resultado final. Adem\u00e1s, este enfoque puede facilitar la identificaci\u00f3n y correcci\u00f3n de errores, ya que se puede revisar cada paso individualmente. Al aplicar la descomposici\u00f3n de tareas, es fundamental mantener un flujo l\u00f3gico claro entre las subtareas para garantizar un resultado final coherente.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Ejemplo:<\/u><\/strong> Cuando se utiliza la descomposici\u00f3n de tareas para una tarea compleja, se puede pedir al LLM lo siguiente: \"Para escribir un trabajo de investigaci\u00f3n exhaustivo sobre energ\u00edas renovables, vamos a descomponerlo en pasos. Por favor, enumera los pasos principales que debemos seguir, desde definir el alcance hasta finalizar el trabajo\".<\/p>\n\n\n<p>El LLM podr\u00eda entonces responder con un desglose como \u00e9ste:<\/p>\n\n\n<p>\"1. Definir el \u00e1mbito del documento (tipos de energ\u00eda renovable a cubrir). 2. Esbozar las secciones principales (introducci\u00f3n, estado actual, retos, perspectivas de futuro, conclusi\u00f3n). 3. Para cada secci\u00f3n, enumere los puntos clave a tratar. 4. Investigar y recopilar datos para cada punto. 5. Redactar una introducci\u00f3n que establezca el contexto y los objetivos del documento. 6. Desarrollar cada apartado, incorporando los datos y an\u00e1lisis pertinentes. 7. 7. Resumir los resultados clave y las implicaciones futuras en la conclusi\u00f3n. 8. Revise y perfeccione todo el documento para que sea coherente y fluido. 9. 9. Elaborar una bibliograf\u00eda de las fuentes utilizadas.<\/p>\n\n\n<p>Ahora, empecemos con el paso 1...\"<\/p>\n\n\n<p>Este desglose permite abordar la compleja tarea de escribir un trabajo de investigaci\u00f3n en partes manejables, lo que mejora la calidad general y la integridad del resultado final.<\/p>\n\n\n<p>Por supuesto. Continuemos con las secciones restantes de la entrada del blog \"10 Best Prompting Techniques for LLMs\". Aqu\u00ed est\u00e1n las secciones 7-10, seguidas de una conclusi\u00f3n y consejos pr\u00e1cticos:<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Constrained_Prompting\"><\/span>6. 6. Preguntar con restricciones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Los avisos restringidos implican el establecimiento de reglas o limitaciones espec\u00edficas que el LLM debe seguir en sus respuestas. Esta t\u00e9cnica es particularmente \u00fatil cuando se necesita controlar el formato de salida, la longitud o el contenido de las respuestas del modelo. Al establecer expl\u00edcitamente las restricciones, puede guiar al LLM para que genere salidas m\u00e1s enfocadas y relevantes.<\/p>\n\n\n<p>Las restricciones pueden ir desde instrucciones sencillas, como el l\u00edmite de palabras, hasta requisitos m\u00e1s complejos, como respetar estilos de redacci\u00f3n espec\u00edficos o evitar determinados temas. Esta t\u00e9cnica es especialmente valiosa en entornos profesionales en los que la coherencia y el cumplimiento de las directrices son cruciales. Sin embargo, es importante equilibrar las restricciones con la flexibilidad para que el LLM pueda aprovechar todas sus capacidades.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Ejemplo:<\/u><\/strong> \"Haga un resumen de los \u00faltimos avances en energ\u00edas renovables en exactamente 100 palabras. C\u00e9ntrese solo en la energ\u00eda solar y e\u00f3lica, y no mencione empresas ni marcas concretas.\"<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Iterative_Refinement\"><\/span>7. Refinamiento iterativo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>El refinamiento iterativo es una t\u00e9cnica que implica el uso de m\u00faltiples indicaciones para mejorar y refinar progresivamente los resultados del LLM. Este enfoque reconoce que las tareas complejas a menudo requieren m\u00faltiples rondas de revisiones y mejoras. Al dividir la tarea en varios pasos y proporcionar retroalimentaci\u00f3n en cada etapa, puedes guiar al LLM hacia resultados finales m\u00e1s precisos y pulidos.<\/p>\n\n\n<p>Este m\u00e9todo es especialmente eficaz para tareas como la escritura, la resoluci\u00f3n de problemas o el trabajo creativo, en las que el primer borrador rara vez es perfecto. El perfeccionamiento iterativo permite aprovechar los puntos fuertes del LLM y mantener el control sobre la direcci\u00f3n y la calidad del resultado. Es importante ser claro y espec\u00edfico con tus comentarios en cada iteraci\u00f3n para garantizar una mejora continua.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Ejemplo<\/u><\/strong>: Paso 1: \"Redacta un breve esquema para un art\u00edculo sobre el impacto de la inteligencia artificial en la atenci\u00f3n sanitaria.\" Paso 2: \"A partir de este esquema, ampl\u00eda la secci\u00f3n sobre la IA en el diagn\u00f3stico m\u00e9dico.\" Paso 3: \"Ahora, a\u00f1ade a esta secci\u00f3n ejemplos concretos de aplicaciones de la IA en radiolog\u00eda.\"<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Contextual_Prompting\"><\/span>8. 8.1.1. Indicaciones contextuales<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La incitaci\u00f3n contextual consiste en proporcionar informaci\u00f3n de fondo o contexto relevante al LLM antes de pedirle que realice una tarea. Esta t\u00e9cnica ayuda al modelo a comprender el panorama general y a generar respuestas m\u00e1s precisas y pertinentes. Al preparar el escenario con el contexto apropiado, puede mejorar significativamente la calidad y especificidad de los resultados del LLM.<\/p>\n\n\n<p>Este m\u00e9todo es particularmente \u00fatil cuando se trata de temas especializados, escenarios \u00fanicos o cuando necesitas que el LLM considere informaci\u00f3n espec\u00edfica que puede no formar parte de su conocimiento general. Las indicaciones contextuales pueden ayudar a salvar la distancia entre los conocimientos generales del LLM y los requisitos espec\u00edficos de su tarea.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Ejemplo<\/u><\/strong>: \"Contexto: La ciudad de \u00c1msterdam ha puesto en marcha varias iniciativas ecol\u00f3gicas para ser m\u00e1s sostenible. Teniendo en cuenta esta informaci\u00f3n, sugiera tres ideas innovadoras de planificaci\u00f3n urbana que podr\u00edan mejorar a\u00fan m\u00e1s los esfuerzos de sostenibilidad de \u00c1msterdam.\"<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Self-Consistency_Prompting\"><\/span>9. Prompting de autoconsistencia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La petici\u00f3n de autoconsistencia es una t\u00e9cnica avanzada que consiste en generar m\u00faltiples respuestas a la misma petici\u00f3n y seleccionar despu\u00e9s la respuesta m\u00e1s coherente o fiable. Este m\u00e9todo aprovecha la naturaleza probabil\u00edstica de los LLM para mejorar la precisi\u00f3n, especialmente en tareas que requieren razonamiento o resoluci\u00f3n de problemas.<\/p>\n\n\n<p>Al comparar m\u00faltiples resultados, la autoconsistencia puede ayudar a identificar y filtrar las incoherencias o errores que puedan producirse en las respuestas individuales. Esta t\u00e9cnica es especialmente valiosa para aplicaciones cr\u00edticas en las que la precisi\u00f3n es primordial. Sin embargo, requiere m\u00e1s tiempo y recursos inform\u00e1ticos que los m\u00e9todos de respuesta \u00fanica.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Ejemplo<\/u><\/strong>: \"Resuelve el siguiente problema matem\u00e1tico: Si un tren viaja a 100 km\/h durante 2,5 horas, \u00bfqu\u00e9 distancia recorre? Genera cinco soluciones independientes y luego elige la respuesta m\u00e1s coherente\".<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Adversarial_Prompting\"><\/span>10. Estimulaci\u00f3n adversarial<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La provocaci\u00f3n adversarial es una t\u00e9cnica que consiste en cuestionar las respuestas o suposiciones iniciales del LLM para mejorar la calidad, precisi\u00f3n y solidez de sus resultados. Este m\u00e9todo simula un debate o un proceso de pensamiento cr\u00edtico, empujando al modelo a considerar puntos de vista alternativos, posibles fallos en su razonamiento o factores pasados por alto.<\/p>\n\n\n<p>El enfoque contradictorio consiste en pedir primero al LLM que proporcione una respuesta o soluci\u00f3n inicial y, a continuaci\u00f3n, pedirle que critique o cuestione su propia respuesta. Este proceso puede repetirse varias veces, refinando y reforzando el resultado final en cada iteraci\u00f3n. La orientaci\u00f3n adversarial es especialmente \u00fatil para resolver problemas complejos, tomar decisiones o tratar temas controvertidos o polifac\u00e9ticos.<\/p>\n\n\n<p>Esta t\u00e9cnica ayuda a mitigar posibles sesgos en las respuestas del modelo y fomenta unos resultados m\u00e1s exhaustivos y equilibrados. Sin embargo, requiere una formulaci\u00f3n cuidadosa de las preguntas para garantizar una cr\u00edtica productiva en lugar de una simple contradicci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>Ejemplo<\/u><\/strong>: Paso 1: \"Proponga una soluci\u00f3n para reducir la congesti\u00f3n del tr\u00e1fico urbano\". Paso 2: \"Ahora, identifica tres posibles inconvenientes o retos para la soluci\u00f3n que acabas de proponer.\" Paso 3: \"Teniendo en cuenta estos retos, perfeccione su soluci\u00f3n original o proponga un enfoque alternativo.\" Paso 4: \"Por \u00faltimo, compara los puntos fuertes y d\u00e9biles de tus soluciones original y refinada, y recomienda el mejor curso de acci\u00f3n.\"<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Finding_the_Right_Prompt_Engineering_Techniques\"><\/span><strong>Encontrar las t\u00e9cnicas de ingenier\u00eda adecuadas<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Dominar estas t\u00e9cnicas de orientaci\u00f3n puede mejorar significativamente su capacidad para trabajar eficazmente con los LLM. Cada m\u00e9todo ofrece ventajas \u00fanicas y se adapta a distintos tipos de tareas y escenarios. Al comprender y aplicar estas t\u00e9cnicas, los profesionales de la IA pueden liberar todo el potencial de los LLM y obtener resultados m\u00e1s precisos, creativos y \u00fatiles.<\/p>\n\n\n<p>A medida que el campo de la IA siga evolucionando, tambi\u00e9n lo har\u00e1n las estrategias de incitaci\u00f3n. Mantenerse informado sobre los nuevos avances y experimentar continuamente con diferentes t\u00e9cnicas ser\u00e1 crucial para cualquiera que trabaje con LLM. Recuerde que el arte de la incitaci\u00f3n consiste tanto en comprender las capacidades y limitaciones del modelo como en elaborar la entrada perfecta.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The art of crafting effective large language model (LLM) prompts has become a crucial skill for AI practitioners. Well-designed prompts can significantly enhance an LLM&#8217;s performance, enabling more accurate, relevant, and creative outputs. 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