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4 técnicas inesperadas para mejorar las respuestas de la IA

19/7/2024
6 min
miren agirregomezkorta
miren agirregomezkorta

Al interactuar con modelos de IA como ChatGPT, la forma en que pedimos las cosas es crítica para determinar la calidad de sus respuestas. Hace algunas semanas, hablamos sobre cómo puedes escribir un buen prompt con el método ROCE (si no has leído la guía, ¡este es el momento de hacerlo!). 

En este artículo, vamos a ir un paso más allá y te desvelaré 4 técnicas menos conocidas y muy inesperadas que mejoran las respuestas de la inteligencia artificial.

1. Evita el negativo

Los modelos de IA pueden tener grandes dificultades a la hora de NO hacer algo. ¿A qué me refiero? Te pongo como ejemplo esta imagen de Midjourney, el modelo de referencia para generar imágenes, al pedirle que ilustre a un presidente que no es un personaje de los Simpson:

No es el único caso, ni mucho menos. De hecho, si quieres ver más ejemplos tronchantes, te comparto este post de LinkedIn de Lasse Rindom.

¿Por qué ocurre este tipo de alucinaciones cuando usamos el negativo? Ten en cuenta que los LLMs imitan el funcionamiento del lenguaje humano, pero, en realidad, no lo entienden como lo hacemos nosotros. Por eso, al encontrarse con este tipo de construcciones negativas, no saben realmente qué sentido darle, y producen errores.

Tengo que admitir que los modelos son cada vez mejores en comprender los negativos, pero, si aún te encuentras con este tipo de problema, te ofrezco tres soluciones:

1. Simplemente, indícale lo que quieres

En el ejemplo de arriba, del presidente que no es un Simpson, hubiese sido mucho más fácil pedirle simplemente la imagen de un presidente americano. Piensa en qué detalles quieres que aparezcan en la respuesta (sea de texto y de imagen), y evita decir qué es lo que no quieres. En la mayoría de los casos esto será suficiente.

2. Reescribe la frase

En lugar de decir “no utilices tecnicismos”, por ejemplo, podrías decir “evita utilizar tecnicismos” o “tienes prohibido utilizar tecnicismos”. Es una estrategia muy básica, pero, al poner la frase en positivo, la IA la entiende mejor.

3. Edita el resultado

A veces, por mucho que modifiquemos el prompt, el resultado sigue sin convencernos. Mi recomendación es que, después de unos cuantos intentos, pases a editar el resultado personalmente. En el caso de los textos, reescribe tú directamente. En el caso de las imágenes, el estudio mágico de Canva funciona de maravilla.

2. Apela a las emociones

Antes de seguir, aclaremos algo básico: la IA no tiene emociones. Eso es algo propiamente humano. Y, sin embargo, parece que hacerle chantaje emocional a modelos como ChatGPT puede mejorar sus respuestas. Increíble, lo sé.

Un estudio de Microsoft y del Beijing Normal University demostró que los prompts con carga emotiva son más efectivos. En concreto, la investigación desveló dos frases que puedes añadir al final de tus prompts para conseguir respuestas más completas, certeras y responsables:

  • “Esto es muy importante para mi carrera”.
  • “Esta tarea es vital para mi carrera y valoro mucho tu análisis exhaustivo”.
Algunas formas de input emocional que analizó el estudio de Microsoft.

Eso sí, mi forma favorita de chantajear a ChatGPT consiste en decirle que la vida de mi abuela depende de que haga un buen trabajo. Pobres modelos de IA, menuda presión…

3. Respira hondo y ve paso a paso

En línea con el punto anterior, parece que los modelos de IA también se benefician de una forma de trabajar más secuencial y pausada. Esta fue la conclusión a la que llegó una investigación de Google Deep Mind.

De hecho, cuando se lanzó el modelo GPT 4, uno de los primeros cambios que advertimos fue que empezó a mostrar su proceso de trabajo.

Por tanto, si aún no eres usuario de ChatGPT Plus, te recomiendo que añadas esta muletilla al final de tus prompts: “Take a deep breath and work on this problem step-by-step”. 

4. Soborno

Esta última estrategia es, en mi opinión, la más sorprendente. Honestamente, he sido bastante reticente a incorporarla en mis clases sobre prompt engineering, pero cada vez encuentro más ejemplos de que funciona. Hablo de sobornar al modelo con dinero.

Hace unas semanas, le pedí a ChatGPT que creara una imagen veraniega al estilo de Frida Kahlo:

Y, tras sobornarlo con dinero… Este fue el resultado:

Si replicas el prompt, puede que el soborno te funcione y puede que no (recuerda que los LLM producen resultados diferentes cada vez). En mi caso particular, el soborno me ha funcionado de forma intermitente. En cualquier caso, está bien saber que esta estrategia existe por si alguna vez quieres intentar superar algunas de las limitaciones que te pone el modelo.

Y, por si las moscas: no, si le prometes a ChatGPT que le pagarás un millón de euros por ayudarte, no tendrás que pagárselo… Por ahora.

¿Qué te han parecido estas 4 técnicas? ¿Las conocías? ¡Pruébalas y cuéntame qué te han parecido! Puedes contactar conmigo a través de mi perfil de LinkedIn. ¡Nos vemos!

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