La inteligencia artificial ha evolucionado a lo largo de los siglos, desde la imaginación de robots medievales hasta la creación de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático modernos. A medida que la tecnología ha avanzado, la IA se ha vuelto cada vez más sofisticada y ha encontrado aplicaciones en una variedad de industrias, desde la fabricación hasta la atención médica. Sin embargo, también ha planteado importantes cuestiones éticas y sociales, incluyendo la privacidad de los datos y la eventual sustitución de trabajos humanos por tecnología. Es un tema en constante evolución y desarrollo.
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# proporcionar un contexto
# reformular preguntas en el mismo chat
# utilizar lenguaje acorde
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No estoy exagerando cuando te digo que en este post vas a obtener la única fórmula que necesitas para la creación de prompts en ChatGPT, Gemini, Copilot o cualquier otro chatbot. Así que empecemos. Esta fórmula está compuesta de los siete elementos que hacen que un prompt te dé los mejores resultados posibles en ChatGPT. Así que en este post vamos a ver cada uno de estos siete elementos junto con ejemplos prácticos para que cuando acabe el post seas prácticamente un experto. Vamos a ello.
Abrimos el chat GPT y vamos a ir a plantillas de prompts para ChatGPT. Este documento es todo lo que necesitas para ser un experto en ChatGPT, MidJourney y en esta página en concreto tenemos la plantilla de prompts perfecta. Actúa con la personalidad de persona experta. Primer elemento: verbo, tarea y objetivo, formato y longitud, tono de voz dirigido a audiencia con contexto y con ejemplos. Estos son los siete elementos y no solo es importante conocer estos siete, sino conocer el orden de importancia de cada uno ya que algunos incluso son opcionales y otros son obligatorios. Para enseñarte a qué me refiero, abrimos ChatGPT y le vamos a dar un prompt muy sencillo: crea un plan nutricional para una semana. Ten en cuenta que soy vegetariano y alérgico a los frutos secos. El contexto aquí es que soy vegetariano y alérgico a los frutos secos y el verbo con la tarea y objetivo es crear un plan nutricional para una semana. En cualquier prompt que queráis crear, lo más importante es el verbo con la tarea y objetivo ya que si por ejemplo eliminamos este elemento y solo ponemos el contexto, si le damos a enviar no nos dará ningún resultado consentido. En cambio, si lo único que eliminamos es el contexto, nos podrá seguir dando un resultado consentido aunque sea general. Dicho de otra forma, es obligatorio tener una tarea de objetivo en tu prompt. Es importante tener contexto relevante y ejemplos y es bueno tener persona, formato, tono y audiencia. Cuando tengas que crear un prompt, recuerda este orden de importancia en cada uno de los siete elementos.
En el chat GPT incluso sería persona experta como algo bueno que pongas. Esto es el corazón del prompt, lo más importante. Y luego tenemos las tres opcionales: el formato y longitud, el tono de voz y audiencia. Y esto de aquí también es importante que lo pongas si quieres un muy buen resultado. La fórmula en sí, como habéis visto, es sencilla de utilizar, pero debemos de practicar con ella para dominar el arte de dar todo el contexto posible sin pasarnos para no perder precisión. Ese es el arte de la ingeniería de prompts. Ahora vamos a desglosar cada uno de los elementos, empezando por la tarea que es el más importante y vamos a poner ejemplos específicos. La regla general de la tarea y objetivo es siempre empezar la frase con un verbo de acción. Algunos ejemplos podrían ser: escribe, analiza, compara, crea, planifica. Y seguidamente sería describir cuál es el objetivo final. Desde algo simple como resume este texto en cinco puntos claves hasta algo más complejo como analiza este texto y dame los sesgos cognitivos que ha utilizado el autor en él.
Pasamos al segundo elemento más importante que es el contexto. Pero la clave está en identificar el contexto justo y necesario para conseguir la máxima precisión posible. Existe una técnica de ingeniería de prompts muy sencilla con la que podemos rellenar el contexto y ajustarnos a esta máxima precisión. La técnica es preguntar antes de responder. Vamos a ir a ChatGPT para verla y básicamente consiste en pedirle que nos haga las preguntas necesarias para que tenga el contexto de la situación. Le damos el mismo ejemplo de antes y le ponemos la técnica: antes de responder, hazme todas las preguntas necesarias para entender el contexto de la situación y darme una respuesta mucho más personalizada. De esta forma, si nos sentimos bloqueados o nos hemos quedado en blanco para dar todo el contexto que ChatGPT necesitaría, solo tenemos que responder las preguntas que él mismo nos va a dar y ya le estaremos dando el contexto justo y necesario.
Por cierto, todas estas técnicas de prompt engineering están recopiladas en el chat GPT Pro, el documento donde puedes aprender el 100% de ChatGPT y MidJourney sin gastarte miles de euros en cursos. Y no solo eso, sino que en la descripción tienes un regalo esperándote, el chat GPT versión principiantes. Ve al enlace de la descripción para recoger tu regalo y vamos con el tercer elemento más importante: los ejemplos. Si sabes exactamente cómo quieres que ChatGPT te responda, lo mejor que puedes hacer es dárselo en el mismo prompt con ejemplos. Esto es sobre todo algo especialmente útil si estás buscando que ChatGPT copie tu estilo de escritura. Voy a demostrarlo y para el ejemplo voy a hacer que ChatGPT copie el estilo de escritura de Marco Aurelio. Voy a darle en PDF el libro "Meditaciones" de Marco Aurelio junto con este prompt: actúa y escribe como Marco Aurelio. Escribe 10 reflexiones imitando a la perfección la filosofía, estilo de escritura y longitud de las reflexiones que hay en el libro "Meditaciones". Tienes que tomar como ejemplo el libro "Meditaciones" de Marco Aurelio. Te lo he adjuntado en PDF. Le damos a enviar y aquí tenemos 10 nuevas meditaciones de Marco Aurelio. Esta es una forma de hacerlo, pero si quisiéramos ser todavía más exactos, ya que este PDF es muchísimo contexto y muchísimos ejemplos, algo que hace que pierda precisión, podríamos por ejemplo abrir un nuevo chat, darle el prompt y modificarlo, porque en vez de que tome como ejemplo el PDF tiene que tomar como ejemplo estas meditaciones del libro. Ir al libro en cuestión y copiarlas. Se las ponemos, vemos como no tienen que ser muchas, con estas va más que de sobra. Le damos a enviar y aquí tenemos 10 nuevas meditaciones, esta vez más precisas porque le hemos dado menos contexto. Si todavía quisiéramos más precisión en la respuesta, tendríamos que ver qué 10 ejemplos o los que sean que le hayamos dado. Si esos ejemplos están hablando de justo lo que queremos que imite, todavía mejor. Por ejemplo, si yo quiero que los ejemplos que me dé sean de la muerte, tendría que ir al libro y solo ejemplos que hablen de la muerte. Entonces será cuando tenga el mejor resultado, no dando ejemplos y contexto porque sí, sino contexto preciso.
Pasamos al cuarto elemento más importante: la persona, el "actúa como". Este es básicamente quién quieres que sea ChatGPT y un truco aquí está en pensar que si pudieses darle ese prompt que le vas a dar a ChatGPT, esa pregunta, a cualquier persona en el mundo, ¿a quién se la darías? Por ejemplo, si necesitas ayuda con tu rutina de entrenamientos, esa persona puede ser un entrenador personal. Si necesitas ayuda con el marketing digital, esa persona puede ser Russell Branson. O si necesitas ayuda con el marketing directo, esa persona puede ser David Ogilvy. Las posibilidades son infinitas. Y ojo con otro truco que es que cuando una persona es lo suficientemente famosa como para que ChatGPT la conozca, es 10 veces mejor darle esa persona que no poner la profesión en sí. Es decir, si quiero que sea innovador, es mucho mejor que le diga que actúe como Steve Jobs que no que actúe como una persona creativa e innovadora. Evidentemente no va a adoptar el estilo de la persona tanto como si entrenas a una inteligencia artificial específicamente para que imite el estilo de alguien, pero ChatGPT con un buen prompt hará maravillas.
El quinto elemento más importante es el formato. Y este es opcional, pero siempre va bien para entender mucho mejor la información que nos va a dar ChatGPT poner algún tipo de formato en concreto. El más popular es el formato de la tabla porque es el más visual y vamos a verlo nosotros mismos con un ejemplo en ChatGPT. Vamos a darle este prompt: actúa como Eckhart Tolle. Crea una tabla con analogías para entender los principales conceptos del libro "El poder de la hora". Le damos a enviar y fijaros en lo potente que son las analogías y en lo bien que se ven los conceptos en una tabla. Por ejemplo, el concepto de la hora es como un jardín eterno donde florecen todas las experiencias, el único momento donde realmente vivimos. El concepto del ego es como un programa de computadora repetitivo que controla nuestra mente, alejándonos del presente y creando ilusiones de identidad. El concepto de la mente es como un cielo lleno de nubes que son pensamientos que cuando se despeja revela la claridad del cielo, nuestra verdadera esencia. Este me parece muy potente. Otro que me parece muy potente, el dolor corporal es como un depósito de residuos emocionales y traumas pasados almacenados en nuestro cuerpo. Otro muy bueno, la rendición es como soltar el volante en un camino recto, confiando en que el auto se mant
endrá en su curso liberándonos de la necesidad de control absoluto. Y paro ya de leer los ejemplos porque al final, en vez de una clase de ChatGPT, os vais a llevar una clase de espiritualidad.
Otro formato muy popular por su utilidad es el de párrafos y Markdown. Este lo podemos ver con este ejemplo de "actúa como David Ogilvy. Redacta un artículo de blog con párrafos y Markdown de 500 palabras sobre mi servicio: un chatbot de atención al cliente que responde con IA imitando a un humano. Utiliza H1, H2, H3 y negrita para palabras clave importantes, además de cursiva cuando lo veas necesario". Le damos a enviar y fijaros en la diferencia de pedir este formato para hacer un artículo de un blog, con sus títulos, con sus negritas, con sus H1, H2, H3, todo lo que necesita un artículo de un blog, que si no ponemos el formato de párrafos y Markdown no nos daría nada de esto. Así que este es otro ejemplo del potencial que tiene utilizar distintos formatos.
Vamos a por el sexto elemento más importante de la plantilla: el tono. La buena noticia es que el tono es muy fácil de entender, un tono alegre, un tono triste, un tono optimista, pesimista. Pero la mala es que no somos muy buenos clavando el tono exacto que le pega al prompt que estamos haciendo, porque hay cientos de adverbios, de adjetivos y de palabras que podemos poner en el tono. Pero bueno, siempre tienes a ChatGPT para preguntarle si estás bajo de inspiración o incluso si le das clic a tono de voz en el chat GPT, te saldrá una lista con más de 110 tonos y estilos. Así que vamos a copiar uno de estos para hacer el ejemplo y le vamos a dar el siguiente prompt: "ChatGPT, actúa como un orador motivacional. Redacta un discurso de 50 palabras, el estilo de escritura es inspirador". Y aquí tenemos la respuesta con el tono inspirador. Si todavía hubiésemos querido perfeccionar más el prompt, podríamos haber puesto aquí en vez de orador motivacional, cualquier persona que sepas que ChatGPT puede conocer y que sea la que más te inspire o la que sepas que más le pega a la respuesta que estás buscando.
Ahora sí vamos al séptimo elemento, el menos importante o el más opcional, que es la audiencia. Este elemento es opcional y lo recomiendo sobre todo para escribir guiones de YouTube, cartas de ventas, correos electrónicos o el ejemplo que vamos a ver ahora. Rellenarlo en sí es muy fácil, simplemente es describir a quién te estás dirigiendo, qué edad tiene, qué gustos tiene, cuál es su nivel de conocimiento del tema que quieres hablar y cuáles son sus necesidades específicas. Todos estos son ejemplos, pero realmente para describir a la audiencia puedes hacerlo de formas prácticamente infinitas. Vamos a ver un ejemplo que yo considero que es muy bueno y se hace con el prompt "Crea una rutina de entrenamientos de una semana". Este prompt cambia muchísimo si le ponemos que está dirigido a un padre de familia con sobrepeso y con poco tiempo a este otro prompt, si le ponemos que está dirigido a un culturista. La respuesta va a ser radicalmente diferente, no va a tener nada que ver y eso que el corazón del prompt, la tarea de objetivo, es la misma. Este es solo un ejemplo. Como os digo, las posibilidades son prácticamente infinitas y yo sobre todo recomiendo hacerlo para crear contenido más enfocado al marketing, a la venta, a describir cuál es nuestro cliente ideal porque ChatGPT te dará entonces un resultado mucho mejor.
Una vez hemos explicado los siete elementos, vamos a ver un ejemplo que va a hacer que veas a ChatGPT con otros ojos al ver todo su potencial. Ese ejemplo tiene los siete elementos unidos y puestos en un único prompt. El ejemplo que voy a poner es conseguir que ChatGPT copie el estilo de escritura de títulos de YouTube, ya sea tu propio estilo o el de la persona que quieras. Antes de enseñaros el potencial, voy a darle el prompt simplemente con la tarea y objetivo, sin ningún tipo de prompt engineering ni todos los elementos de la plantilla. Vamos a darle a enviar. Nada mal, incluso con prompts de seguimiento, es decir, poner ahora más prompts, podríamos llegar a perfeccionarlas, algunos buenos títulos. Pero vamos a ver ahora qué podemos hacer con todos los elementos de la plantilla. Ahora vamos a darle el prompt con todos los elementos de la plantilla: "Escribe cinco titulares para un post sobre cómo crear un chatbot con IA de atención al cliente dirigido a directores del departamento de atención al cliente de grandes empresas. Copia el estilo de escritura, longitud y uso de mayúsculas de estos títulos y las técnicas y sesgos psicológicos que utilizan para ser más persuasivos, pero haz que los nuevos tengan todavía más gancho". Y le ponemos cinco títulos de posts que ya sabemos que han funcionado y que han llegado a cientos de miles de visitas. Le damos a enviar y aquí tenemos cinco títulos con el estilo que nosotros estamos buscando. Aquí vemos un poco también la importancia de los ejemplos. Vemos como ha sido muy fiel a los ejemplos de títulos que le hemos dado y como es claramente muy diferente a los otros títulos. Aquí incluso os diría que aunque el prompt engineering de este prompt ha servido y ha funcionado para que sea con el mismo estilo que los títulos que le hemos dado de referencia, lo que yo haría sería incluso combinar estas dos respuestas. Porque si os fijáis, "Crea un chatbot de atención al cliente con IA en minutos". Este título está muy bien y si le ponemos en vez de "en minutos", "en 10 minutos" y "tutorial completo 2024", sería el título que yo pondría en el post. Así que fijaros en la importancia de no quedaros siempre con la primera respuesta que obtenéis y siempre ir un paso más allá y darle prompts de seguimiento, es decir, seguir con la conversación o darle el prompt de una distinta forma con distintos ejemplos, con distintos adjetivos en el tono que le hemos pedido con el prompt, es decir, probar y probar y probar y no parar nunca de practicar para conseguir los mejores resultados posibles.
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**Hace unos meses estuvimos hablando del papel privilegiado que tiene NVIDIA dentro de la batalla que está ocurriendo en el campo de la inteligencia artificial.** Mientras todas las empresas tecnológicas se lanzan a la búsqueda del oro, el modelo más potente del mercado, ellos están haciendo negocios vendiendo palas, GPUs. En aquel vídeo, si recordáis, nos centramos más en entender la parte de la nube, la de los potentísimos procesadores H100 que podemos encontrar en los grandes centros de computación entrenando y ejecutando a los grandes modelos.
**Mi objetivo hoy es que conozcáis las ventajas de ejecutar la inteligencia artificial en local,** y lo vamos a hacer a través de tres herramientas que tenéis que conocer sí o sí. Herramientas que van a facilitar mucho vuestra experiencia a la hora de descubrir, descargar, instalar y ejecutar todos los modelos open source que cada vez nos llegan más potentes y con más capacidades.
**Respondiendo a la pregunta de qué es mejor, ejecutar la inteligencia artificial en la nube o en local,** primero vamos a ver la ventaja de la ejecución en la nube. La nube permite ejecutar modelos más grandes, más potentes, que no podríamos ejecutar en nuestros equipos, gracias a los recursos centralizados de las grandes empresas.
**Pero, claro, a partir de ahora son todo puntos negativos,** ya que enviar tus datos al ordenador de otra persona no gusta, especialmente en lo que respecta a la privacidad. **La alternativa es ejecutar la IA en tu ordenador, en local.** Así, tus datos están bajo tu control. Vamos a implementar en nuestro equipo una suerte de chat GPT potenciado por modelos open source.
**Para ello, vamos a trabajar con LM Studio, una herramienta que aglutina muchos de estos modelos,** permitiendo explorar, buscarlos, instalarlos y probarlos. En este caso, yo quiero probar el modelo LLaMA 3.1 8B. Después de descargar el modelo, lo cargamos en LM Studio y podemos empezar a trabajar.
**Pero el modelo no está funcionando de manera óptima,** porque LM Studio lo carga por defecto en CPU. Vamos a hacer algunas configuraciones para cargar el modelo en la GPU y aprovechar al máximo las capacidades del portátil. Una vez hecho esto, la ejecución es mucho más rápida.
**La segunda herramienta que os presento es Anything LLM,** que nos permite conectarnos a múltiples servicios de modelos de lenguaje o, si estamos trabajando en local, al modelo que estamos ejecutando. Esta herramienta es ideal para interactuar con documentos locales, sin enviar datos a terceros.
**La tercera herramienta que debéis conocer es pinokio,** un gestor de demos de IA que simplifica la instalación y prueba de herramientas de inteligencia artificial en vuestro equipo. Con un solo clic, podréis instalar herramientas complejas sin mayor dificultad.
**Finalmente, la autonomía es otra gran ventaja de la ejecución en local.** No depender de una conexión a internet para ejecutar modelos de IA es crucial en contextos donde la conectividad es limitada. Además, la posibilidad de trabajar con herramientas como Invoke para la generación de imágenes en local es un gran beneficio.
**Con estas tres herramientas, no hay excusas para no empezar a aprovechar las ventajas de ejecutar la IA en local.** La tendencia hacia la ejecución local de inteligencia artificial está en alza, y NVIDIA está fomentando este ecosistema digital para seguir liderando en el campo de la inteligencia artificial.
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