Clase magistral inspiradora para profesionales inteligentes

1. Introducción a la clase magistral para sugerir: La mayoría de la gente solo está lanzando ideas en el chat del EPT y esperando que lo haga bien. Pero aquí está el trato. Provocar es una habilidad Y en esta clase, te enseñaré a usarlo como una superpotencia, que obtengas mejores salidas, resultados más rápidos y mucho menos frustración por IA Aprenderás a estructurar indicaciones que realmente guían a la IA, no confundirla Cubriremos las personas, el tono, la estructura y recorreremos el marco de mi cerebro para que puedas desglosar cualquier tarea en pasos rápidos, ya sea que estés escribiendo, construyendo sistemas o simplemente quieres que Chachi BT deje de darte respuestas raras Esta clase es tu solución. Abordaremos errores comunes, decodificaremos lo que Chachi BT realmente necesita de usted y construiremos plantillas rápidas reutilizables que le ahorren tiempo cada semana Desde lo básico para principiantes hasta estrategias avanzadas, te irás con total confianza rápida. Si alguna vez has pensado, ¿por qué Chat EPT no entiende lo que quiero decir? Este es el curso que arregla eso. Al final, no solo usarás IA, la comandarás. Convirtamos el prompting en tu injusta ventaja. 2. Conceptos básicos de indicaciones: crear indicaciones: El arte de incitar a un prompt es cómo hablas con la IA. Es la instrucción que le dice qué hacer. La IA es muy inteligente, pero no es un lector mental. Piense en las indicaciones como indicaciones para un asistente virtual. Las buenas indicaciones equivalen a resultados mejores y consistentes. malas indicaciones equivalen a vagas, genéricas o están totalmente fuera de lo que esperabas Al final de esta lección, sabrás cómo elaborar indicaciones efectivas que funcionen cada vez Aprenderá a identificar indicaciones erróneas, escribir indicaciones específicas claras y usar bloques de construcción para un marco repetible Vamos a meternos en ello. La tarea. Comienza con una acción clara de lo que quieres, mantenla simple y basada en la acción. Usa verbos de acción. Estas son cosas como pedirle que escriba o explique o resuma o enumere o reformule o traduzca Específico usando lenguaje directo claro. Esto ayuda a la IA a mantenerse encaminada, y evita que infiere lo que podrías estar deseando, que en realidad podría ser incorrecto Entonces un consejo profesional es guiar a la IA sobre lo que sí quieres en lugar de lo que no quieres. Entonces con esto, quiero decir, a veces puede fijarse en cosas negativas e incluir elementos de ello en la respuesta Así que intenta usar frases positivas en lugar de decir no me des un resumen largo, en lugar de decir, dame un resumen conciso El rol de asignar un rol es una parte clave de una buena orientación. Sin embargo, ¿qué es un papel? Un rol asigna una persona a las respuestas. Entonces es capaz de dar forma al tono. Es capaz de dar perspectiva contextual, y es capaz de dar respuestas en la voz apropiada. Un ejemplo de esto es la terminología que puede ser utilizada para una industria o tema específico. Y esto es especialmente importante cuando estás creando contenido para tu público objetivo. Piense en los roles como una reducción la experiencia para que pueda agregar la claridad y la perspectiva que se necesitan para esos conocimientos También significa que las respuestas se devuelven en la voz apropiada utilizando la terminología correcta para esa industria o experto. Algunos roles de ejemplo son cosas como un agente de atención al cliente, donde dirías, eres un agente de atención al cliente, disculparte por un retraso, o eres médico, enumerar tres riesgos futuros para la salud basados en este historial, o incluso otros roles como un maestro o un entrenador de negocios o vida cosas así. No hay una lista fija de todos los roles disponibles. Depende de usted solo mirar lo que va a ser la mejor experiencia que pueda aprovechar para un propósito o aviso en particular. Y nos sumergimos en roles y personas con más detalle en una próxima lección. Bloque de construcción número tres, dando ejemplos. A la IA le encantan los patrones y los ejemplos. Simplemente le muestra cómo quieres que responda. Para hacer esto de manera efectiva, show no digas. Entonces, con eso, proporcione uno o dos ejemplos de tareas complejas para ayudar a demostrar el patrón que quería seguir. ¿Cuántos ejemplos? Bueno, de uno a dos es suficiente. Proporcione de uno a dos ejemplos para tareas complejas. Esto ayuda a demostrar el patrón que querías seguir. Y no hay un número mágico de cuántos ejemplos. Pero en términos generales, de uno a dos es suficiente para que tenga una buena idea de lo que quieres. Por supuesto, si tienes una tarea más compleja o hay múltiples pasos involucrados, entonces podría ser una buena idea incluir más ejemplos, especialmente si el contexto y la solicitud cambian a través del prompt. Entonces, si tienes un proceso de varios pasos y cada paso necesita un ejemplo diferente, ahí es donde agregarías en algunos otros. Los ejemplos son aún más importantes cuando se trata de tareas complejas porque aclaran las expectativas y le dan a la IA una guía muy clara sobre cómo necesita responderte. Si echamos un vistazo a un baile de graduación de ejemplo, esto sería como redactor, escribiría diez leyendas cortas y pegadizas de Instagram para una Mantener el tono motivacional pero amigable. Y ejemplo uno, esta es la línea de etiqueta que usaríamos. Sin atajos, solo sudor, fuerza y progreso. Ejemplo dos, no hay que ser extremo, solo consistente. Ahora, escribe ocho leyendas más como esta. Y a partir de eso, la IA puede entender el formato y el tono que estás deseando. Entonces es capaz de hacer las leyendas restantes con mayor éxito Bloque de construcción número cuatro, el formato de salida. Aquí es donde se desea especificar la estructura y el formato de respuesta deseado. Los ejemplos serían escribir en tres viñetas o resumir en un párrafo corto o enumerar los pasos en orden numerado Lo siguiente es establecer la longitud. Los ejemplos son convertirlo en 100 palabras de longitud o mantenerlo a tres oraciones o limitar el tiempo de lectura a 2 minutos. Especificar el formato de salida también te va a ahorrar mucho tiempo con la edición. Esto significa que puedes usar las respuestas de inmediato y no tienes que dedicar más tiempo a llevarla a la forma y no tienes que dedicar más tiempo a llevarla que quieres Bloque de construcción número cinco, info extra. Aquí es donde estás dando toda la información contextual, todos los datos relevantes que la IA necesita para poder darte el mejor resultado posible. Es importante establecer y especificar la audiencia. Entonces, ¿quién es el público objetivo? Esto también determinará el nivel de detalle y la terminología utilizada y el tono utilizado en las respuestas. Te imaginas, un tema muy técnico necesitaría mucha terminología detallada y técnica en la respuesta versus algo que sea un poco más casual y conversacional Tono. Aquí es donde especificas qué tipo de tono quieres. ¿Va a ser profesional e instructivo o va a ser casual? ¿Debería ser divertido? Especificar esto en el prompt es un paso importante para conseguir que responda en el tono correcto. Entonces el tiempo, aquí es donde dices, cuando se va a usar esto y con eso quiero decir, ¿va a ser un trozo de texto para una campaña navideña? Si es así, tiene que ser festivo. A lo mejor estás redactando un correo electrónico a un colega que trabaja en un proyecto y se avecina un plazo, así que quieres enfatizar la urgencia de eso, y eso tiene que aparecer en la respuesta Así que solo ayuda a la IA a ajustar el tono, la urgencia y la relevancia para adaptarse al momento. Siempre es una buena idea poner esta información extra e información contextual al inicio del baile de graduación. De esta manera, la IA tiene todos los contextos que necesita y todos los datos para poder seguir los pasos de acuerdo a esos datos. Si piensas en una máquina, es un proceso muy lineal en su funcionamiento. Entonces va a tomar toda esa primera información y luego ejecutar en base a esa información inicial. Si lo pones al final, solo hace que sea más un reto para que incorpore eso a tu respuesta. Esto se debe a que la IA le da más protagonismo y peso a la información que aparece antes en el prompt A continuación, vamos a estar viendo cómo se ve un mal prompt y cómo mejorarlo. Si el prompt no está claro, el resultado también lo será. Entonces es muy parecido a eso decir una basura en basura afuera, y aquí es donde necesitas darle detalles claros y concisos para poder darte la mejor respuesta. Veamos algunas malas indicaciones e identifiquemos qué les pasa. El primero, cuéntame sobre mercadotecnia. Vago, demasiado amplio. No hay dirección ni meta, y simplemente muy ineficiente Haz que esto suene mejor. ¿Qué tiene de malo? Le falta contexto, y mejor es un término muy subjetivo. Una persona mejor podría ser muy diferente a la de otra. Por lo que es importante ser específico en lo que realmente es mejor. Entonces el siguiente escribe una entrada de blog para mí. Esto es ineficiente porque vamos a tener que darle más información a la IA, y va a haber mucho más de ida y vuelta Mientras que si hubiéramos proporcionado esa información para empezar, no tendríamos que hacer múltiples pases en. Además no tiene ningún tema. No hay ningún enlace especificado, y por supuesto, no se ve ningún tono ahí. Entonces un consejo profesional es instruir al chatbot para que te haga preguntas para obtener más información y comprensión Entonces con eso, entonces puedes rematar tu aviso diciendo, pedirme cualquier detalle o información que te ayude a responder mejor. Algo tan sencillo como eso funcionaría muy bien. A continuación, vamos a mirar arreglar malas indicaciones. Los veremos antes y después. Aquí tenemos algunas malas indicaciones, y la primera es cuéntame sobre marketing Esto es muy vago. Por lo que un mejor aviso será escribir cinco consejos de marketing para principiantes para pequeñas tiendas de comercio electrónico y usar un tono casual. El tema y el contexto son los consejos de marketing para principiantes, y hemos identificado a la audiencia como pequeñas tiendas de comercio electrónico. Entonces va a estar hablando su idioma, y también estamos especificando qué tono queremos y que debe ser un tono casual. Haz que esto suene mejor. Eso también es muy vago. Un mejor aviso sería decir reescribir este párrafo en un tono persuasivo para Nuevamente, estamos diciendo lo que tiene que hacer. Le estamos dando algunas indicaciones de tono, y le estamos dando algunas señales en cuanto a la audiencia, que son los dueños de negocios El siguiente mensaje es escribir una entrada de blog. Muy vago Esto va a resultar en muchos seguimientos necesarios y solo trabajo extra, mientras que un mejor prompt va a decir, escribir una entrada de blog de 300 palabras sobre la gestión del tiempo en un tono amigable. Entonces a partir de ahí, se puede ver, no vamos a hacer todo lo posible y poner en un prompt detallado, pero estamos proporcionando elementos muy específicos y todos estos bloques de construcción en las indicaciones para obtener la mejor respuesta posible y la más eficiente también Y una cosa que he notado es que mayoría de los prompts se pueden arreglar fácilmente con solo ser más específicos especificando la salida y dando un ejemplo Estos tres elementos por sí solos pueden arreglar todas tus indicaciones o, al menos, hacerlas significativamente mejores Entonces te insto a que pruebes esto, e incluso solo estos tres elementos van a mejorar enormemente tus habilidades de incitación La conclusión clave para la lección es que las buenas indicaciones son claras, específicas y estructuradas para obtener las mejores respuestas de IA Recuerda usar los bloques de construcción que aprendimos aquí en esta lección. Esos son indicar la tarea, asignar un rol, proporcionar uno o dos ejemplos, hacerle saber en qué formato lo desea. ¿Es una lista? ¿Es un párrafo? Es una mesa, y también para proporcionar la información extra. Entonces, el contexto que rodea la solicitud o cualquier información relevante sientes que la IA necesitaría para poder responder mejor. Por supuesto, a veces vas a obtener resultados no deseados, y ahí es donde iteras Así que no tengas miedo de refinar tus indicaciones, dar retroalimentación a la IA, darle actualizaciones para hacer, y aprenderá de esas respuestas Y la mayoría de los chatbots, especialmente Gemini y Chat CIBT tienen memoria persistente por lo que son capaces de entender y aprender de las interacciones que tienes con él, para poder responder Más estás incitando, más práctica estás recibiendo y más es capaz de saber exactamente lo que quieres Y usando estos bloques de construcción, puedes obtener consistentemente mejores resultados. Tan fuertes indicaciones significan que estás obteniendo tus resultados más rápido y los resultados son mejores Eso lo envuelve para esta lección. Espero que puedan ver que estos elementos y bloques de construcción son cruciales para obtener mejores resultados e impulsar su camino hacia el éxito En una próxima lección, vamos a ver la asignación de roles, que es un tema bastante importante, y podrás ver cómo hacerlo manera más efectiva y qué opciones hay para ser efectivo al asignar un rol a tu IA Te veré en la siguiente lección. Adiós. 3. Conceptos básicos de indicaciones: roles y personas: Va a estar hablando de roles y personas en esta lección. Los murciélagos de chat de IA, como Chachipiti son generosos por defecto. Con eso, quiero decir, cuando haces preguntas, estás obteniendo la versión predeterminada de Chachipit Su conocimiento abarca todo el tema, pero cuando haces una pregunta, obtendrás una respuesta genérica de cortador de galletas Es cuando usas personas de IA que la magia comienza a suceder. Para ilustrar el poder de las personas, aquí hay un artículo 0N Zi Net Muestra cómo GBT 4.5 tomó la prueba de Turing. Ahora bien, esta prueba involucra a un juez humano platicando tanto con un humano como con una computadora. Entonces el juez tiene que distinguir la computadora del humano en función de sus respuestas. Se utilizaron dos indicaciones. Uno fue un prompt minimalista. El otro tenía instrucciones adicionales sobre qué tipo de persona adoptar. Respondiendo al interrogador, específicamente a una persona joven que es introvertida, conocedora de la cultura de Internet, y usa GBT 4.5 tuvo una tasa de victorias del 73%, lo que significa que engañó al juez humano haciéndole pensar que era un humano 73% de las veces Entonces esto solo muestra el poder de las personas y cómo realmente puedes aprovechar los sutiles matices y tono y el lenguaje de esa persona específica. La prueba touring, no es una prueba directa de inteligencia, sino más bien una prueba de semejanza humana Y aquí en la pantalla, podemos ver un ejemplo del prompt que se utilizó durante esta prueba para que la IA adoptara la persona necesaria para tener éxito. Las personas de IA pueden cambiar el tono, la profundidad y el estilo de entrega en función de quiénes fingen ser o con quién están hablando , E, la audiencia Cuando haces la misma pregunta, pero usando una persona de IA, la IA no solo responderá de manera diferente. También piensa diferente. Considera esto. Digamos que haces una pregunta de ¿cómo funciona un motor de combustión? Obtendrás una respuesta muy diferente viniendo de un ingeniero mecánico versus un maestro de primaria versus un ingeniero de autos de carreras de Fórmula uno. El maestro podría responder con Hace pequeñas explosiones para mover el auto como magia Un ingeniero mecánico diría algo así como convierte el combustible en energía a través de un ciclo de cuatro tiempos. Y por último, un ingeniero de autos de carreras pediría, bueno, depende. ¿Estamos optimizando para toque, RPM o eficiencia térmica? Entonces, en resumen, cuando quieras aprovechar experiencia y el pensamiento más especializados, usa esas personas especializadas en tus indicaciones. Porque si estás obteniendo respuestas muy técnicas, pero la audiencia prevista no está técnicamente inclinada, todo va a perderse en ellas. Comprender el impulso de roles. Entonces aquí es donde se quiere dar una dirección clara. Roll prompting es asignar una persona específica a la IA, lo que significa que desea obtener la perspectiva y la experiencia de esa persona específica personas no son necesariamente necesarias cuando necesitas respuestas simples y genéricas. Pero cuando buscas experiencia muy específica y muy personalizada, es entonces cuando necesitas activar el conocimiento especializado, y el uso de roles enfoca el enfoque de IA para esto. Además, tener una voz consistente mantiene un tono y una perspectiva consistentes a lo largo de una conversación compleja. Entonces, lo que eso significa es que mantendrá el nivel de detalle. Voy a mantener el tono, y también usará el mismo pensamiento y ángulo basado en la persona dada. Las personas que elijas tienen un impacto en el estilo de salida. La asignación de un rol o persona da forma a cómo responde la IA. Así que es capaz de igualar a la audiencia, es capaz de establecer el tono apropiado, y es capaz de ajustar el nivel de detalle y la profundidad de contenido que te devuelve. Veamos el ejemplo aquí. Sin un papel, estamos diciendo, escribe una reseña de esta nueva pizzería. Y por supuesto, como puedes imaginar, obtendrías un resultado que probablemente sea bastante genérico, soso, y simplemente carece experiencia y perspectiva específicas Como si usaras un rol con ese mismo prompt, entonces eres un revisor de la guía Michelin, escribe una reseña de esta pizza Como puedes imaginar, el lenguaje sería mucho más refinado. Habría referencias culinarias técnicas y detalles que sólo un revisor profesional podría conocer Entonces aquí es donde obtendrías una respuesta mucho más detallada, estructurada y adecuada. ¿Cuáles son algunos roles para probar? Bueno, no hay una lista fija desde la que puedas trabajar. Pero en términos generales, si consideras a los expertos en dominios, entonces las personas que son consideradas las mejores de su campo, esas son las personas y los roles que quieres usar en tus bailes de graduación Así que vamos a repasar algunos ejemplos aquí. Uno sería redactor. Se podría decir que actúa como redactor o eres redactor, pero siempre es una buena idea aprovechar un rol específico Entonces, mirando una industria, diciendo que eres redactor publicitario para una empresa de ventas B a B, o eres redactor publicitario para una compañía de software Estas adiciones específicas de la industria que agregas allí realmente pueden marcar la diferencia. Algunos otros roles para probar, por lo que un estratega de contenido, un gerente de redes sociales, un diseñador web, especialista en SEO, comercializador de correo electrónico, analista de datos, agente de servicio al cliente o un gerente de proyectos Estos son solo un puñado de algunos de los roles en los que puedes aprovechar y pedirle a la IA que responda como. Un ejemplo, el uso rápido de uno de estos sería que eres un asesor de startups, sugieres tres mejoras rápidas para una landing page dirigida al fundador de SAS. Algunos resultados interesantes, incluso podrías intentar usar celebridades o figuras famosas o cualquier personalidad bien conocida cuando estés incitando. Algunos ejemplos podrían ser Shakespeare o algunas respuestas antiguas al estilo inglés o David en Attenborough o algunos documentales de vida silvestre O Elon Musk desde la perspectiva de un industrial revolucionario o tecnólogo o Stephen King, si buscas algo de escritura convincente, Gary Wnechuk si buscas algo de escritura convincente, si quieres aprovechar un tipo de estilo más gurú de las redes sociales o Neil deGrasse Tyson, si buscas un tipo de contenido astrofísico muy técnico, también tienes astrofísico muy técnico un industrial revolucionario o tecnólogo o Stephen King, si buscas algo de escritura convincente, Gary Wnechuk si quieres aprovechar un tipo de estilo más gurú de las redes sociales o Neil deGrasse Tyson, si buscas un tipo de contenido astrofísico muy técnico, también tienes Beyonce si una respuesta más lírica y musical, y, por supuesto, Anthony Robbins, si quieres motivar e inspirar Estas son solo algunas de las celebridades y figuras famosas que podrías aprovechar en cada una de ellas teniendo su propio estilo único que pueden traer a tus respuestas y proporcionar una voz, tono y perspectiva únicos. Entonces un mensaje de ejemplo sería al estilo de Stephen King, escribiría una historia corta sobre y luego insertarías tu tema y establecerías, y ahí establecerías tu ubicación. Los beneficios del impulso de roles en la comunicación profesional son que puede aprovechar la experiencia de cierto rol Por ejemplo, un rol de servicio al cliente le permitiría crear una solución empática orientada Entonces tomaría esa persona de ser un agente de servicio al cliente servicial. Si nos fijamos en asumir una persona de marketing, ahí es donde transformaría las situaciones negativas, por lo que los desafíos que están teniendo tus clientes y convertirlos en oportunidades positivas con mensajes optimistas Y esto a su vez ayudaría a convertir tus landing pages o tus páginas de ventas mejor efecto. Y luego también asumiendo un papel de liderazgo, eres capaz de activar un rol autoritario que sea claro en la comunicación, y que podría inspirar acción También puedes mejorar las respuestas que recibes usando roles en tus mensajes. Los ejemplos podrían ser ecuaciones matemáticas donde a veces IA tiene dificultades para pasar por todo el pensamiento complejo Entonces, al usar un rol, eres capaz de evitarlo. Los ejemplos aquí son una ecuación matemática, lo que es 100 por 100, dividido por 400 veces por 56. No tener un rol asignado puede llevar a errores de cálculo o puede que no siga un flujo de trabajo lógico y matemático para llegar a la respuesta que está buscando. Pero donde se usa un rol como un matemático para resolver esa misma ecuación, entonces rompería la tarea y trabajaría paso a paso para lograr el resultado Y esto llevaría a resultados más precisos porque se toma un enfoque metódico y lógico paso a paso La diferencia es, es que no estás pidiendo la versión estándar de vainilla lista para usar de la IA, el papel que incita, va a activar la experiencia específica y los patrones y los enfoques metódicos que esos roles normalmente tomarían en su trabajo diario, y puedes aprovechar eso al afirmar ese rol o persona en afirmar ese rol o persona Aquí hay algunos consejos para incitar de manera efectiva a los roles. Ser específico. Entonces aquí es donde estás declarando en lenguaje claro lo que buscas y el rol que hay que asignar. Entonces, como mencionamos antes ese papel de redactor publicitario, un ejemplo aquí es que eres redactor en una compañía SAS, y aquí estamos poniendo en la audiencia y diciendo apuntando a los y diciendo apuntando a Variación de prueba. Entonces, lo que piensas podría ser el mismo rol o persona, si los varías ligeramente, podrías obtener resultados diferentes. Entonces, probando diferentes roles como entrenador, mentor o experto, todos caen bajo el mismo paraguas, pero usar cada uno de ellos por separado podría producir resultados diferentes y mejores. Y luego, claro, quieres emparejar los roles con instrucciones que sean relevantes para ese rol. Así que combine el papel con tareas claras, y eso también conduciría a un mejor resultado. En conclusión, al usar roles, estás aprovechando experiencia de esa persona o rol dado, que tiene un conocimiento muy especializado, y estas respuestas se van a adaptar a tus necesidades, así como a la audiencia prevista. Va a haber una mejor comunicación, y con eso, el tono va a ser apropiado y el estilo que se está usando va a ser más adecuado para todas las tareas y situaciones para las que estás usando el impulso de roles Y por último, esta es una técnica de cimentación. Es una habilidad esencial para una interacción efectiva de IA. Así que practica tus indicaciones de rol, prueba cosas diferentes y mira cómo puedes sacar el máximo provecho de tus respuestas de IA Es un paso importante a dar, y vale la pena acertarlo porque los resultados que obtengas no solo van a ahorrar tiempo, sino que van a ser más efectivos y más adecuados a tus casos de uso, así como a los del público objetivo. Envuelve este. Te veré en la siguiente lección. 4. Conceptos básicos de indicaciones: marco B.R.A.I.N: En esta lección, vamos a estar aprendiendo sobre el marco cerebral. Este es un framework que he usado con gran éxito, y quería compartirlo con ustedes. Es muy simple en su aplicación, y tiene todos los elementos que necesitas para esos resultados consistentes que estás buscando. Entonces, ¿cuál es el marco cerebral? Bueno, es un conjunto de bloques de construcción que puedes usar para obtener la respuesta perfecta. Entonces Brain representa palabras diferentes. El primero es de fondo. Aquí es donde estás preparando el escenario y estás proporcionando toda la información esencial y contextual que la IA necesita para poder procesar la solicitud correctamente. Además de proporcionar todos los detalles relevantes y el contexto poniendo esto primero, estás haciendo lo que se llama carga frontal. Aquí es donde estás proporcionando toda la información por adelantado. Los LLM, como Chat ChIP T, utilizan lo que se llama un mecanismo de atención, y aquí es donde pesa la importancia de que la información aparezca temprano en el prompt Entonces es por eso que lo estamos poniendo al frente. También es bueno porque estamos enmarcando todo el prompt dándole la información, así que sabe qué camino bajar y tiene toda la información que necesita para procesar el también quiere tener una declaración clara del problema ahí dentro Entonces esto es solo decir lo que estás tratando de lograr, con qué estás luchando y cómo quieres que la IA resuelva ese problema. El siguiente es R para la asignación de roles. Aquí es donde estás asignando un rol y una persona, y esto va a influir en el enfoque de la IA Así que le estás dando a la IA la perspectiva que necesita, y es capaz de aprovechar esa experiencia y simplemente obtener otro nivel de experiencia versus solo el estándar predeterminado Chachi BT y las respuestas que esa versión le daría Piense en ello como activar un rol experto dentro del bot de chat. Lo siguiente es la acción. Aquí es donde declaras lo que quieres que haga la IA, y estás queriendo usar verbos de acción claros. Estas son cosas como explicar, resumir, comparar Las entradas son las siguientes. Aquí es donde estás proporcionando la información necesaria, cosas como referencias, así como de uno a tres ejemplos. Por supuesto, cuantos más ejemplos, mejor, pero como mínimo, apunten alrededor de uno a tres. Y esto realmente solo ayuda a aumentar la información de fondo que has dado Entonces, la información de fondo es el contexto que necesita, y las entradas son las referencias y ejemplos y cualquier otro punto de datos que sea relevante para el prompt y el resultado deseado. Entonces el siguiente es N para estrechar. Aquí es donde estamos estrechando y limitando el enfoque para la respuesta Entonces estamos agregando parámetros, como el número de palabras que queremos en la respuesta. Estamos buscando la identificación de la audiencia. Estamos diciendo que es para un público específico, y tal vez también estamos hablando del nivel de complejidad, el nivel de detalle que queremos de la respuesta basada en el nivel al que se encuentra la audiencia. A lo mejor están en un nivel de educación inferior o en un nivel de educación superior. Todo solo depende del tema que se esté discutiendo. Este es un breve resumen en la siguiente diapositiva. Vamos a mirar cada uno de estos un poco más de cerca. Antecedentes. Antecedentes es donde vas a proporcionar el contexto esencial que ayuda a la IA a entender tu solicitud correctamente. Aquí es donde está incluyendo detalles relevantes y toda la información de fondo que puede ayudar a la IA a obtener la respuesta que desea. Añadiendo en contexto relevante. Entonces cualquier cosa que creas que pueda ser necesaria y sólo para darle más contexto. Piensa si estabas hablando un amigo o un colega y necesitabas su ayuda con algo quiero darles la información que necesitan. Entonces, ¿por qué necesitas que se haga esto? ¿Cuáles son algunas de las cosas que buscas sacar de esta solicitud? ¿Cuál sería una medida de éxito una vez que se haya completado? Todos los detalles relevantes que rodean la solicitud y alrededor de la información y los datos que está proporcionando, cualquier cosa para ayudar a la IA a saber qué dirección tomar y qué tipo de pensamiento usar cuando está brindando la respuesta. Entonces una declaración clara del problema. Aquí es donde estás declarando cuál es el problema y la solución y el resultado que esperas lograr. Y al dar los antecedentes, esto está creando una base sólida para respuestas más precisas y útiles. Sin los antecedentes, es posible que no obtengas las respuestas que deseas. O va a haber más esfuerzo y tiempo necesario yendo y viniendo, interactuando e interactuando con el cuerpo del chat, solo consiguiendo que entienda lo que necesitas Y no cabe duda de que proporcionar información de fondo y contexto bien definidos va a llevar a mejores resultados. Asignación de roles, tocamos esto en una lección anterior. Aquí es donde estás asignando un rol para influir en el enfoque de la IA El rol que asignes guiará su tono, su nivel de experiencia y la perspectiva que tome. Incluso cambia la forma en que piensa la IA sobre tu solicitud. Y como mencioné, no hay una lista estricta o definida de roles que puedas aprovechar. Pero solo piensa en a quién contratarías o a quién acudirías si estuvieras buscando que alguien te ayude con algo. Por lo que se necesita un experto en un campo particular. ¿Cuál sería ese papel? ¿Cuál sería su título? Y eso es esencialmente a quien designarías como el experto en tus graduaciones Algunos ejemplos de proms aquí son cosas como un médico o un maestro, programador, asesor financiero También hay roles creativos. Podrías aprovechar a un poeta, a un narrador, a un artista, a un cineasta Roles más analíticos, un científico de datos, un investigador, detective, historiador Y luego, si necesitas más de un rol de programación, aprovechar ingenieros de software, analistas de datos, administradores de bases o desarrolladores web va a obtener los mejores resultados para ti. A continuación, tenemos A para la acción. Quiere definir lo que la IA necesita hacer especificando resultados claros y usando verbos de acción. Entonces definirías la tarea. Usarías verbos como explicarme este concepto o comparar estos resultados por mí, resumir este correo electrónico por mí, analizar estos datos por mí Todos estos son ejemplos de acciones claras e inequívocas que la IA necesita tomar Entonces quieres aclarar el resultado y también especificar la estructura y cuál es el propósito y resultado deseado que esperas lograr. Por ejemplo, ¿Estás pidiendo un artículo completo de blog de principio a fin o solo estás pidiendo el esquema de un artículo de blog para poder usar más? Entonces otro elemento importante en la acción es especificar el formato. ¿Cómo quieres la respuesta y en qué formato debería ser? Con eso, quiero decir, pedir cosas listas de viñetas, listas numeradas, tablas. Incluso puedes pedir formatos de archivo reales. Entonces solicitándolo en formato CSV de valores separados por comas, o incluso un documento de Word Estos también funcionan. Pero hay que señalar que no todos los chatbots son capaces de hacer esto ChaChiPT es uno que es capaz de manejar estos formatos de archivo Insumos, aquí es donde estás aportando los materiales y datos necesarios para la tarea. Entonces, todo lo que necesita para poder lograrlo. Piense en ello como darle a un asistente, todas las herramientas, toda la información para que ellos puedan completar la tarea por usted. Sin algunos de ellos, tal vez tengan que llenar los vacíos ellos mismos, y esa información o ese enfoque podrían no ser correctos. Así que darles todo por adelantado con todas las referencias y las herramientas y los puntos de datos es la mejor acción a tomar Entonces las referencias y ejemplos de cómo quieres la respuesta son una excelente manera de mostrar lo que estás buscando. Apunta de una a tres referencias o ejemplos. Cuanto más, mejor porque la IA es increíblemente buena para detectar patrones en las referencias y ejemplos que proporciona Entonces es capaz de convertirlos en el formato que estás buscando. Más contexto conduce a mejores salidas. Entonces, por último, N significa estrechamiento. Aquí es donde está estableciendo las restricciones alrededor de la solicitud. Eso podría ser algo así como una restricción de longitud donde especifique el recuento de palabras o el tamaño de la respuesta en cuántos párrafos desea y cuánto tiempo debe ser la lista de viñetas, cosas así. También estás especificando los requisitos de formato. ¿Cuál es la estructura de la salida? ¿Hay un estilo específico que quieras? ¿Buscas un diseño único? Todas estas son oportunidades para poner toda esta importante información para ayudar a obtener una mejor respuesta. Después el enfoque de la audiencia. Esto es muy importante, dejar que la IA sepa a quién está destinado esto? ¿Quién va a estar usando esta información? ¿Cuál es su nivel de educación? ¿Cuál es su experiencia? Entonces, ¿son principiantes? ¿Son intermedios o están a nivel experto? Todo ello determinaría el tipo de terminología y el nivel de detalle que se incluye en las respuestas. Nuevamente, aquí estamos analizando el nivel de complejidad, y establecer el nivel educativo o la profundidad técnica significa que tu respuesta va a ser mucho más adaptada a tu audiencia. Estos son todos los niveles y parámetros que puedes especificar en la parte de estrechamiento de tu prompt estrechamiento enfoca la respuesta de la IA, y extrae toda esa información irrelevante, y solo da la orientación enfocada por láser de IA, lo que va a producir mejores resultados Todo esto junto. Entonces, ¿cómo sería un prompt con todos estos elementos en su lugar? Primero arriba es B para el fondo. Diríamos, soy gerente de marketing preparando una presentación sobre las últimas tendencias en redes sociales. El siguiente es R para el papel, y estamos preguntando a la IA como experto en redes sociales. Entonces les estamos pidiendo que activen esa pericia. El siguiente es la acción. Le pedimos que resuma las tres principales tendencias de redes sociales para las empresas, y le pedimos un año específico para asegurarnos de que sea actual y fresco Y le estamos pidiendo que incluya estadísticas relevantes. Esto siempre es bueno para obtener algunas buenas estadísticas jugosas para poder usar en nuestro contenido. Entonces yo para entradas, adjuntaríamos un conjunto de datos, por lo que este podría ser un archivo CSV, que tiene todas las tendencias de redes sociales que se adjuntarían allí como entrada. Son los datos que estamos aportando y el material de referencia. El siguiente es N para estrechar. Entonces aquí estamos pidiendo mantener cada tendencia a dos o tres frases para que sea corta y contundente Y claro, podríamos ir un paso más allá aquí y agregar cosas como el tono ¿qué tipo de tono queremos? ¿Es profesional? ¿Es casual? ¿ Es conversacional? También podemos especificar el nivel educativo de nuestro lector, darle más información sobre nuestra audiencia. Todas estas cosas son posibles y te acercarían a la mejor respuesta posible. Y ese es el entramado cerebral. Puedes pensar en ello como instruir al cerebro de IA para que te dé lo que quieres Eso lo envuelve. Espero que la lección haya sido de ayuda, y los veo en la siguiente. Adiós. 5. Consejos y técnicas esenciales para sugerencias: En esta lección, te voy a ayudar a mejorar tus interacciones con Chat CIPT para obtener las mejores respuestas posibles Al final de esta lección, debería poder obtener respuestas más inteligentes, rápidas y precisas rápidas y precisas de la IA. Vamos a meternos en ello. La IA es increíblemente inteligente, pero no es perfecta, así que a veces se va a quedar atascada. Echemos un vistazo a algunas técnicas para sortear esto. Si el chatbot se atasca o fija en un patrón y sigue repitiendo errores, lo mejor es comenzar de nuevo e iniciar un nuevo Los modelos de IA pueden quedar atrapados en bucles basados en entradas anteriores , así como en el contexto que están incluyendo en sus respuestas. Entonces lo mejor es comenzar un nuevo chat por completo. Esto debería solucionar el problema. Cuando te encuentras con problemas de codificación y te encuentras con que resuelves un problema solo para que se cree uno nuevo y te metes en este bucle, lo mejor es pedirle al chatbot que cree un resumen y lo ponga en viñetas clave, todo lo que se ha discutido, el contexto completo, copiarlo, iniciar un nuevo chat, y comenzar de nuevo con una pizarra limpia Esto ayuda a aclarar todo y se puede empezar de nuevo, y la mayor parte del tiempo, esto va a resolver el problema. A continuación, solo editar tu respuesta original es una técnica realmente rápida y efectiva. Entonces, si el chatbot está proporcionando información incorrecta, en lugar de debatir o discutir, solo edita tu mensaje original y vuelve a ejecutarlo Esto elimina todo el mal contexto, y va a mejorar la respuesta y acercarte a lo que quieres. Estructuras simples para tus indicaciones. Si encuentra que todavía tiene problemas, desglosar tareas complejas en instrucciones numeradas es una buena manera de dar el requisito exacto que busca. Un ejemplo de eso sería el paso uno, enumerar los puntos clave. Paso dos, ampliar en cada punto. Paso tres, agregue una introducción. Paso cuatro, resumir con una conclusión. Eso tiene todo lo que necesitas, y va a obligar a la IA a trabajar paso a paso. Otra cosa para probar. Sé que hemos discutido primero sobre brindar los antecedentes y el contexto, pero también se puede declarar primero el objetivo, también. Esto a veces te puede dar mejores resultados. Entonces, indique el resultado, indique lo que quiere lograr muy temprano. Esto a veces puede dar resultados mucho mejores. Y el último aquí usando plantillas. Entonces, cuando encuentres algo que funcione y estés contento con los resultados, guárdalo, manténgalo almacenado de forma segura y crea una biblioteca de todas las indicaciones que funcionen para ti Puedes almacenarlos en una hoja de cálculo Excel, una mesa de aire, un Google Doc, un documento de noción Incluso podrías usar un expansor de texto o texto automático para tener una biblioteca donde si presionas una tecla de acceso rápido específica, aparecerá todas tus indicaciones que puedes buscar y seleccionar la mejor que necesites Cualquiera de estos métodos funcionaría. Lo importante es sólo mantener una colección de las indicaciones y plantillas y referencias y ejemplos que están funcionando bien para usted Manejar las denegaciones de manera efectiva. A veces el más feliz no va a seguir adelante con tu solicitud, y entonces es cuando necesitas identificar cuál es la razón de eso Así que identifica el tipo de rechazo. Y usted preguntaría, ¿es esto una restricción de política o una limitación del sistema A partir de eso, se puede entender, ¿hay algo que simplemente no va a crear para mí? ¿O necesito reformular o reelaborar la solicitud? Ser capaz de sortear esto. Entonces una buena técnica es reformular la solicitud. Y en esa reformulación, serías más explícito y detallado y proporcionarías contexto de apoyo adicional para realmente darle a la IA lo que quiere Si chocas con un bloqueo, ¿por qué no intentar tranquilizarle sus capacidades y recordó que ya lo ha hecho antes, para que pueda volver a hacerlo? Algo tan sencillo como decir inténtalo de nuevo, vamos a conseguir que inicie el proceso de nuevo, y he tenido un buen éxito con solo pedirle que tenga otra oportunidad. Entonces, pruébalo. Hacer que la IA siga las instrucciones. A veces solo necesitas darle un codazo a la IA y un poco de orientación para llevarla por el camino correcto Una técnica es enmarcar las cosas positivamente. Entonces estás describiendo lo que quieres en lugar de lo que no quieres. Entonces describiendo lo que quieres, no qué evitar. Tocamos un ejemplo en una lección anterior donde si le pides a la IA que no incluya ningún elefante rosa Podría fijarse en la palabra elefante, y podrías obtener una verde en su lugar o elementos de un elefante en algún lugar de la respuesta o la imagen Esto es especialmente cierto cuando le estás pidiendo que genere imágenes. Luego, probando la precisión, le pediría a la IA que se asegure de que esto sea exacto de hecho. Es importante recordar que la formación de estos grandes modelos lingüísticos están en conjuntos de datos y conocimientos de capacitación hasta un punto específico. Entonces, cualquier cosa después de ese punto, la IA no tendría información sobre. Y para llenar las brechas de conocimiento, podría comenzar a maquillar la información. Entonces aquí es donde es necesario verificar la exactitud fáctica de Otra técnica es pedirle que haga una búsqueda en línea, por lo que una búsqueda en la web o búsqueda en línea, y allí puede recopilar todos los datos que están actualmente en línea para poder darte una respuesta precisa. Entonces este me encanta desafiar las suposiciones. Entonces le pediría a la IA que solicite el pensamiento crítico e incluso no esté de acuerdo con usted y tome un enfoque puramente objetivo para su respuesta. Esta es una excelente manera de asegurar que la IA no solo esté tratando de hacerte feliz y estar de acuerdo contigo y darte todo lo que quieras. Realmente te está dando la información que necesitas. Entonces es ser imparcial, es ser objetivo. Y en el proceso, incluso podría estimular algunos ángulos y enfoques diferentes de ideas y temas que podrías estar discutiendo con la IA. Mejora de resultados y corrección de errores. Entonces, cuando estás recibiendo respuestas incorrectas o extrañas o simplemente que no quieres, lo mejor es no discutir con la IA, actualizar el prompt y hit generate. Esto es algo que se necesita con bastante frecuencia. En la generación de imágenes de IA y sobre todo cuando se utiliza ChatBT. Y llega a un punto en el que todo el contexto anterior y las solicitudes solo están influyendo en su capacidad para manejar las cosas correctamente Entonces lo mejor es simplemente actualizar el prompt y regenerarlo. O si de verdad sigues encontrando problemas, inicia un chat completamente nuevo Y ese es el siguiente. Si tienes problemas persistentes, entonces comienza un nuevo chat por completo. Entonces otra forma de lidiar con esto es usar una IA para verificar hechos a otra, así que estás comprobando cruzadas que copiaras la respuesta de Cha CiPT y la copiarías en Claude o Gemini o perplejidad y preguntes, ¿es esto exacto? y la copiarías en Claude o Gemini o perplejidad y preguntes, ¿es esto perplejidad y preguntes, ¿es ¿Y cómo se puede mejorar? ¿Te sorprenderían algunos de los resultados que obtienes cuando un modelo está comprobando hechos de otro? Es un proceso bastante interesante. ¿Por qué no darle una oportunidad? Ahora, pasando a optimizar la IA para el negocio y la productividad. Prompts de mejora automática. Aquí es donde le estás pidiendo a la IA que reescriba tus indicaciones para Esta es una excelente manera de tomar lo que has escrito como un aviso y pedirle a la IA que lo estructure mejor y le dé más detalles y más claridad para la mejor respuesta posible. Este es probablemente uno de los mejores consejos que puedo darte, y es que es tan efectivo porque la IA reescribirá tus indicaciones en el lenguaje que mejor entendería Entonces es algo realmente efectivo de probar. Luego, para los casos de uso de negocios y marcos, como mencionamos en lecciones anteriores, es muy bueno asignar roles de expertos y darle el contexto empresarial y los datos para obtener los mejores resultados estructurados posibles. Y recuerda, también puedes pedir salidas, no solo en formato de texto. También se puede obtener en formato estructurado. Entonces eso va a ser cosas como archivos CSV o datos tabulares, cosas así Entonces usando la memoria AI a tu favor, puedes tener el contexto completo del chat. Entonces esas son todas las respuestas así como tus indicaciones. Esto es súper valioso para mantener la conversación y mantener ese contexto. Entonces, el hecho de que hayas terminado una sesión no significa que tengas que volver a iniciar una nueva conversación. Así que mantén un registro de tu chat, compártelos y guarda esa URL en alguna parte. Cuando quieres retomar otra vez, vuelves directo a ese chat y tienes todo el contexto, todas las indicaciones todo lo que necesitas ya está ahí, y simplemente puedes retomar desde donde lo dejaste Ahora, estamos analizando los problemas de rendimiento y los problemas de salida y cómo manejarlos. Entonces, en una próxima lección, vamos a estar discutiendo cómo humanizar las respuestas de GPT de chat, pero una solicitud tan simple como pedir un lenguaje sencillo y un tono natural y también descomponer la solicitud en pasos claros Estos pueden hacer maravillas para tus salidas. Modelos de conmutación. Aquí es donde usarías diferentes modelos para diferentes propósitos porque cada uno de ellos sobresale en diferentes áreas. Por ejemplo, tienes por ejemplo, Géminis y la perplejidad son realmente buenos para Claude es muy bueno en el lenguaje natural. Chachi Bit es ideal para generar lluvia de ideas, estructurar y Cada uno de ellos tiene su fuerza. Así que asegúrate de usar el mejor modelo de idioma basado en tus requisitos. Y hoy en día, muchos de ellos tienen planes gratuitos muy generosos, por lo que puedes intercambiar y cambiar a otra plataforma y usarla con relativa facilidad y sin ningún costo adicional. Si te preocupan los problemas de privacidad y la IA en la nube, entonces considera ejecutar un modelo de IA local como Mistral o ama Estos son realmente geniales para garantizar que su procesamiento interno de datos esté a la altura de los estándares y los niveles de privacidad que necesita. Además, significa que puedes personalizar completamente el entorno en el que están funcionando estos modelos. A continuación, veamos algunas estrategias más incitantes. Aquí hay otro marco sencillo para que lo uses. Es el marco artesanal. Entonces aquí es donde estás proporcionando el contexto, el rol, la acción, el formato y el target. Autoevaluación, le estás pidiendo a la IA que califique y mejore sus respuestas. Un ejemplo sería calificar su respuesta 1-10 en precisión y claridad. Y entonces también ¿cómo podría mejorarse esta respuesta? Y a partir de eso, se puede mejorar iterativamente la salida y llegar a la mejor respuesta posible King un enfoque iterativo. Aquí es donde en lugar de pasar demasiado tiempo elaborando el prompt perfecto, solo lanzas una red amplia, empiezas amplio y dices, primero dame una respuesta general, luego la refinaremos juntos Estos pasos hay para darle el prompt inicial, recibir de vuelta la respuesta, modificarla, mejorarla, guiarla un poco más. Y luego mejorar eso aún más hasta que obtengas esa respuesta óptima. Entonces, el enfoque que tomarías es básicamente darme una respuesta general primero, luego la refinaremos juntos. Y aquí hay un par de grandes recursos, pronta base. Este es un gran sitio web para encontrar una enorme colección de indicaciones para todos los diferentes modelos de IA, ya sean modelos de lenguaje o modelos de generación de imágenes Tiene algo para todos ahí, así que vale la pena echarle un vistazo. Otro gran recurso inspirador es AIPRM. Ambas opciones son realmente geniales, y tienen la mayor colección de avisos de la web , así que vale la pena echarle un ojo. Y eso lo envuelve. Estos fueron algunos de los consejos y técnicas de incitación más básicas En las próximas lecciones, vamos a estar viendo algunos consejos y técnicas más avanzados, así que quédate para eso, y te veré en la siguiente lección. 6. Guía de indicaciones para nivel intermedio: La lección anterior, nos fijamos en algunas de las técnicas inspiradoras básicas y fundacionales. En esta lección, vamos a explorar siete tipos de prontos distintos que sirven para diferentes propósitos y produjeron diferentes resultados. Cada tipo de baile tiene un beneficio único y un caso de uso óptimo que puede mejorar drásticamente tus resultados. Vamos a examinar cómo funcionan estas estructuras rápidas, cuándo usarlas, y te proporciono ejemplos prácticos para ayudarte a implementarlas en tus propios chats de IA. Esto te va a ayudar a lograr indicaciones más precisas, creativas y útiles Así que vamos a meternos en ello. ¿Cuáles son estos siete tipos de prontas? Bueno, están listados aquí como podemos ver. Son paso a paso instructivo, contextual y basado en roles, cadena de razonamiento del pensamiento, también abreviado como COT, autocrítica Ideación creativa y expansión, incitación compuesta y, por último, multimodal o impulsada por datos Sigamos adelante y veamos cada uno de estos paso a paso. En primer lugar está el aviso instructivo paso a paso. Aquí es donde estás dividiendo una serie de tareas en pasos lógicos que la IA necesita seguir. La razón de esto es que divide la tarea compleja en trozos lógicos, y esto significa que los resultados son un poco más predecibles y también vas a obtener resultados consistentes Un ejemplo de eso sería, como vemos ahora en la pantalla, paso uno, proponer un título de libro sobre productividad. Paso dos, escribir un resumen de un párrafo de ese libro. Paso tres, enumere tres lecciones clave del libro. Ahí tenemos tres tareas muy distintas que debe seguir y cada una sigue la siguiente. Entonces una vez que tenemos los resultados del primer paso, luego itera y mejora para los siguientes pasos Los beneficios clave de esto es que no hay ambigüedad, por lo que reduce la confusión Mantiene las salidas consistentes y predecibles y tienes un mensaje claro y estructurado que estás enviando a la IA. ¿Cuándo es el mejor momento para usar este tipo de prompt? Cuando la tarea sigue una secuencia clara. Entonces hay un conjunto lógico de pasos que deben seguirse, y puedes combinarlos todos en un solo prompt, como escribir un formato fijo o construir algo paso a paso. Entonces solo estás trabajando a través de una serie de pasos. El siguiente tipo de solicitud son las indicaciones de escenario contextual o basadas en roles Y esto es, como aprendiste en lecciones anteriores, donde estás poniendo la IA en un rol específico, como un maestro o un consultor o un personaje, esto le da a la IA, el contexto y la profundidad y realismo para poder responder de la mejor manera posible. Quizás recuerdes cuando le damos a la IA una persona o un papel, no solo responde de manera diferente, también piensa de manera diferente. Entonces piensa basado en ese rol y esa persona. Esto aporta la profundidad contextual y la relevancia de esos conocimientos, y las respuestas están mucho más bien estructuradas. Están mucho más bien pensados, y contendrán el nivel de detalle que sea relevante para esa persona. Algunos ejemplos del tiempo de incitación contextual o basado en roles es el siguiente, como consultor de viajes especializado en ecoturismo, crear un itinerario sustentable de cinco días para una pareja que visita Costa Rica con un presupuesto de $3,000, destacar estancias y actividades ecológicas y explicar el impacto ambiental de Aquí hemos dado el papel de consultor de viajes, y estamos dando toda la información de fondo relevante y el contexto. Tiene todos los detalles disponibles. Estamos diciendo que tiene que ser un viaje de cinco días, itinerario sustentable, tan increíblemente específico allí también le hemos dado un presupuesto, y también estamos buscando actividad como se puede imaginar, con todos esos detalles contextuales y todos los parámetros que se han establecido, la IA sabe exactamente cómo responder. Los beneficios clave, como puedes imaginar, con toda esta información contextual y la información detallada que se proporciona, la IA es capaz de responder de una manera muy minuciosa. Entonces tiene toda esa información. E incluso coincidiría con el tono y la voz de un consultor y te daría todos los detalles que necesitarías. Así que esto también te ayudará a impulsar la creatividad porque vas a estar recibiendo todas estas opciones proporcionadas para estancias y actividades. Y solo te permitiría llegar al viaje perfecto repleto todas las actividades que quieras. Es momento de usarlo. Bueno, en cualquier momento que desee respuestas de nivel experto o contenido con un punto de vista fuerte particular. Esa es la opinión proveniente de un experto o alguien muy especializado en un campo en particular. En este caso, fue la consultora de viajes. Es capaz de darte el punto de vista relevante desde ese experto. A continuación está la cadena de pensamiento razonamiento, y esta es realmente poderosa porque alienta a la IA a pensar paso a paso a través de sus respuestas. Esto ayuda a mejorar el flujo lógico y es capaz de mostrarte todo el paso a paso pensando que está haciendo. Muchos de los modelos de lenguaje y chatbots te permiten ver realmente el proceso de pensamiento paso a paso por el que está pasando la IA Y aquí podemos ver un ejemplo de una cadena de pensamiento prom. La idea es tener un primero esto, luego hacer eso a continuación, luego finalmente hacer esto. En el ejemplo aquí, analice por qué la regla 80 20 es efectiva en la gestión de proyectos. Primero, defina cuál es la regla del 80 20. A continuación, proporcionar un ejemplo paso a paso de la misma aplicada en un escenario de proyecto, y finalmente, presentar un argumento contrario sobre sus limitaciones. Usando esta cadena de incitación al pensamiento, es mejor en la resolución de problemas y precisión Le estás pidiendo a la IA que disminuya la velocidad, dé un paso atrás y mire todo en una secuencia lógica. En lugar de solo tratar de darte la respuesta más rápida posible, va a pensar en todo el contexto a través de todos los pasos, a través de todos los requisitos que has puesto ahí y realmente traer sus capacidades de razonamiento para asegurar que llegue a la mejor respuesta posible para ti Este es el beneficio de descomponerlo en escalones. ¿Cuándo es el mejor momento para usar esto? Bueno, explicar un concepto o analizar un problema o simplemente asegurarse la IA no se salte los pasos lógicos. Y luego una cosa a tener en cuenta con los modelos de razonamiento dedicados como 01 y oh tres Mini y Gemini dos puntos oh flash, ya tienen razonamiento paso a paso incorporado en el flujo. Entonces, cuando envías un mensaje usando uno de estos modelos de razonamiento, ya está incorporado allí. Entonces este tipo de incitación no es tan efectiva con esas, y de hecho, en realidad no es necesario porque verás que toman una cadena de pensamiento y enfoque de pensamiento y razonamiento paso a paso a tus indicaciones por defecto Entonces simplemente no es necesario para esos modelos. La autocrítica y la técnica que incita al refinamiento. Esta es una gran porque la IA es autocrítica y autoevaluando su Esto produce una respuesta más limpia y reflexiva. Es especialmente bueno para escribir tareas, como artículos o publicaciones en redes sociales o presentaciones, así como para resumir contenido de formato largo u otro tipo de necesidades de resumen Un ejemplo del tipo de autocrítica que incita, borrador de 150 palabras resumen de los beneficios de la IA en Después criticar el resumen para mayor claridad y persuasión. partir de tu crítica, reescribe el resumen para que sea más claro y Entonces le estamos pidiendo que no sólo critique su respuesta, sino que también luego la mejore. Entonces, además de la autocrítica, se tiene un segundo paso de reescribir el resumen para que sea más claro y Los beneficios clave, por supuesto, esto va a llevar a un rápido muy efectivo. Va a mejorar la claridad y vas a estar seguro que vas a acercarte a la salida deseada que deseas. Está presionando por la superación personal en lo que produce. El mejor caso de uso es genial para editar, editar contenido escrito, reescribir, por supuesto, tomar contenido existente, reescribirlo en un sabor diferente o un tono diferente, cosas así Pulido y mejora en primer borrador. Si ha creado un primer borrador para ti, puedes usar un prompt como este para mejorar aún más. Aunque esta técnica podría ser menos efectiva con modelos de razonamiento. Vale la pena probarlo y ver los resultados por ti mismo y tu caso de uso particular. Entonces el siguiente tipo de aviso es la ideación creativa y la incitación a la expansión Esto es realmente bueno por solo generar una amplia gama de ideas y generar contenido de lluvia de ideas Y es particularmente útil para la lluvia de ideas y Si quieres explorar nuevas ideas o simplemente ampliar las entradas cortas existentes, entonces este es el aviso para usar. Te sorprenderá cómo puede inspirar más creatividad e impulsar el proceso de pensamiento cuando lo estés usando Un ejemplo de ideación creativa, enumera diez ideas de publicaciones en redes sociales para promover una nueva bicicleta eléctrica Luego toma las dos ideas principales y escribe una línea de etiqueta pegadiza y una leyenda de dos oraciones para cada Esta es solo una forma sencilla de exprimir un poco más del modelo de IA y asegurarse de que está tomando a la crema del cultivo las dos mejores ideas que son relevantes para el producto y va a escribir el lema pegadizo para Los beneficios de esto es que eres capaz de generar rápidamente muchas ideas diversas, y para el marketing, esto es esencial. También es genial para la creación de contenido, y puedes tomar pequeñas ideas y conceptos y realmente simplemente correr con ellos y convertirlos en grandes ideas que realmente pueden ayudarte en tus campañas. El mejor caso de uso, por supuesto, por el nombre, ideación creativa, es realmente genial para ideas de contenido Campañas publicitarias, generando ganchos publicitarios para tus campañas publicitarias en redes sociales o campañas publicitarias en buscadores o tus campañas de anuncios impresos, ese tipo de cosas. Puedo ayudar con la ideación de ese gancho para poder tener anuncios efectivos. Si también estás buscando nombres de productos o listados o paquetes digitales de algún tipo o algo así , es realmente bueno tomar una idea SD que tienes y simplemente explotar en toda una serie de ideas de lluvia de ideas, así como brindarte inspiración para llegar al resultado que deseas Una herramienta superior es ChachiBT porque realmente lo hace, al menos en mi experiencia, encuentro que sí sobresale en la ideación Esa es una herramienta superior para usar cuando estás haciendo este tipo de indicaciones compuestas Estos son cuando estás combinando varias tareas en una sola, la IA puede entregar una respuesta completa y cohesiva que está marcando todas las casillas a la Te está proporcionando todo lo que necesitas. Esto es obviamente un gran ahorro de tiempo porque estás estratificando en todas esas tareas y está haciendo que todo sea más coherente y útil Ejemplo de eso sería crear un post Linked in sobre enfoque y productividad, comenzar con la definición de enfoque, compartir una breve historia personal, ilustrar su importancia y terminar con un llamado a la acción invitando a comentarios. Ahí estamos ahorrando tiempo agrupando estos pasos en un solo prompt y somos capaces obtener más contenido de él y de lo hace perfecto para contenido con estructura y propósito, como publicaciones en redes sociales donde tendrías estos elementos estructurados, como el gancho, el cuerpo, la conclusión, y tal vez una anécdota personal, el mejor caso de uso. Como hemos estado viendo, es genial para publicaciones sociales, correos electrónicos de marketing o cualquier formato en el que solo quieras múltiples elementos como una historia llamada acción más la definición, todos contenidos en una salida. Promulgación multimodal o basada en datos. Aquí es donde estás obteniendo otro tipo de formatos de medios, mirando gráficos u hojas de cálculo, imágenes, archivos de audio, video, ese tipo de cosas Puede usar estos datos en cualquier formato en el que los tenga para proporcionar respuestas ricas en contexto. La mayoría de los chatbots hoy en día son capaces utilizar cualquier tipo de datos en cualquier formato que proporcione Ya sean imágenes u hojas de cálculo o gráficos e incluso audio Entonces, sea cual sea el formato, es capaz de trabajar con él. Un ejemplo de este prompt multimodal es usar el conjunto de datos de ventas adjunto, resumir las tendencias clave en el desempeño de los empleados el último trimestre, luego generar al gráfico de barras en descripción textual o código que compare las ventas de cada uno El beneficio clave de esto es que maneja el análisis de datos y reportes Entonces, si tienes gráficos y hojas de cálculo, también puedes usarlos Pero no solo eso, admite imágenes e incluso fragmentos de código Así que eres capaz de poner en cualquier tipo de imagen, ya sea una infografía o fotos o algo por el estilo, y luego podrá usar eso como entrada Entonces, en vez de escribir una explicación de texto largo de lo que es. Solo puedes agregarlo al chat y sabe exactamente con qué está trabajando para poder darte la mejor respuesta posible. El mejor caso de uso, por supuesto, para análisis e informes de datos, es realmente bueno. Pero claro, resumiendo a partir de archivos y extrayendo datos de archivos Si tienes archivos PDF, puedes colocar esos PDF y puede funcionar con ellos no y también puede funcionar con todo tipo de datos estructurados Ya sea que sea algo tan simple como una hoja de cálculo o algo aún más estructurado como un archivo JSON o un script de desarrollo web o codificación, puede manejar todos estos formatos de medios con facilidad Eso lo envuelve todo. Estoy seguro que puedes ver al dominar estos tipos de baile de graduación, va a llevar a una respuesta de IA más rica y efectiva Estas diapositivas, usted es capaz de ver cuál de los escenarios cada uno de estos tipos de incitación es el más adecuado para Espero que puedas salir y probarlos solo para ver la diferencia que podría marcar. Entonces, ¿por qué no aplicar estas técnicas y ver cómo puedes obtener respuestas más claras y estructuradas? respuestas más claras y estructuradas Eso lo envuelve. Te veré en la siguiente lección. 7. Guía de indicaciones avanzada: superindicaciones y pseudocódigo: Aprendimos sobre las básicas de incitación fundacionales, así como algunas técnicas más intermedias A continuación, en esta lección, vamos a estar viendo tres técnicas avanzadas de incitación Son el súper prompt, un prompt compuesto, y el pseudocódigo Todas estas son indicaciones realmente poderosas, y no puedo esperar para compartirlas contigo Pero antes de sumergirnos, solo quería tocar algo. Podrías estar pensando, Bueno, James, muchas de estas indicaciones se ven muy similares No estás imaginando cosas. Hay mucha superposición entre todas estas indicaciones. Cada uno de ellos tiene un propósito ligeramente diferente, así como una técnica ligeramente diferente. Por lo que es importante que eches un vistazo a todos los que están disponibles, y luego puedas elegir los elementos que sientes que te van a dar los mejores resultados. No hay una forma fija de obtener la respuesta perfecta de una IA, pero usando los elementos de estas indicaciones, puedes acercarla bastante El propósito del súper rápido es lograr una salida precisa y de alta calidad a partir de una sola tarea, y podemos hacerlo dando a la IA toda la información y el contexto y ejemplos y orientación por información y el contexto y adelantado Básicamente, le estamos dando al modelo un prompt completamente cargado y bien estructurado para obtener una salida rica de él. Entonces el prompt compuesto, aquí es donde estamos combinando múltiples acciones o preguntas en un solo prompt. Le estamos pidiendo que realice múltiples tareas relacionadas en un solo objetivo. Esto es realmente bueno para automatizar flujos de trabajo o tareas que tienen pasos relacionados a seguir Con eso fuera del camino, vamos a sumergirnos en ellos. Los súper prompts, con el super prompt, estás dando una estructura integral Así que estás empacando todas las instrucciones detalladas. Estás dando el contexto y los antecedentes. Le estás dando algunos ejemplos, así como restricciones, y todo esto se está empaquetando en un solo prompt. Entonces lo estás cargando con toda la información que necesita desde el principio. Esto es realmente efectivo y ayuda a guiar a la IA hacia un resultado muy específico, y reduce cualquier ambigüedad. Así que no hay lugar para malas interpretaciones, y también es una forma confiable obtener exactamente lo que quieres Resultados específicos, estamos dirigiendo el modelo a un resultado preciso. Entonces los superpmps dejan claro lo que quieres y dejan menos espacio para O cualquier ambigüedad. Velocidad e integridad, como se puede imaginar, aunque se necesita un poco de tiempo extra por adelantado para poner toda la información, ese tiempo se ahorra al no tener que iterar sobre las respuestas y tener todo el ida y vuelta con la Lo más probable es que obtenga una respuesta precisa y detallada desde ese primer mensaje. Esta es una técnica de incitación efectiva y rápida. Así que estás obteniendo una salida completa al darle todas las instrucciones y todo el contenido por adelantado Entonces, en lugar de iterar paso a paso, obtienes un primer borrador sólido de una sola El caso de uso, esto es ideal para la lluvia de ideas, ricos resultados creativos Es genial cuando quieres que la IA genere contenido de formato largo como correos electrónicos o artículos o copia de marketing, y no quieres hacer todo eso de un lado a otro. Entonces estás tratando de conseguir todo en una sola toma. Un ejemplo de esto sería un prompt básico, se vería algo así. Dame copia de marketing para el producto X. Donde como súper prompt eres un experto en marketing, escribe un correo electrónico de lanzamiento de 300 palabras para el producto X dirigido a propietarios de pequeñas empresas, comienza con una introducción pegadiza sobre su punto de dolor, gestión del tiempo, luego introduce el producto X como una solución con dos beneficios respaldados por fax, con una amigable llamada a la acción para probar una demostración gratuita Usa un tono optimista y seguro e incluye un breve testimonio del cliente Entonces proporcionarías tres ejemplos de cómo te gustaría que se estructurara la salida. Además de cualquier dato o contexto adicional, cosas como archivos PDF u hojas de cálculo o gráficos, cualquier cosa que va a ser relevante con la que realmente puedas cargar la IA y asegurarte de que tenga toda la información que necesita Aquí, a partir de este ejemplo, puedes ver que estamos usando la técnica de prompting de roles Le estamos dando una persona. Estamos expresando claramente la tarea y la acción que necesita realizar. Le estamos dando limitaciones. Luego le damos toda la información relevante sobre la audiencia, y estamos afirmando claramente que necesitamos una introducción pegadiza y estamos apuntando al punto de dolor Entonces estamos introduciendo el producto como solución. Y le estamos pidiendo dos beneficios respaldados por fax, y luego también estamos incluyendo información sobre la tonalidad Un aviso como este te va a conseguir una respuesta muy minuciosa, muy detallada y muy dirigida. Es genial para usar, y aunque se necesita un poco de tiempo extra por adelantado, bien vale la pena obtener esa respuesta completamente integral de la IA El siguiente es el prompt compuesto. Como mencioné antes, esto combina múltiples acciones o preguntas en un solo prompt. Estamos deseando que haga múltiples tareas pero relacionadas de una sola vez. Ahorra mucho tiempo porque estamos fusionando todos estos pasos en una sola solicitud IA considerará todos los componentes juntos antes de que dé su respuesta. Lo que hay que tener en cuenta es que se requiere un poco de equilibrio. Entonces, para evitar confusiones de demasiadas tareas, solo asegúrate de mantenerlas estrechamente relacionadas. De lo contrario, podría hacer que la IA se descarrile un poco. Y este tipo de indicaciones se usa mejor para tareas relacionadas con varios pasos que se benefician de una respuesta integrada y que ahorra tiempo Ahora, aquí tenemos un ejemplo rápido compuesto, actuar como asesor de inicio para una empresa de software. Dada esta idea e insertaría la idea para una aplicación o un producto SAS, analice tres pros y contras utilizando datos de mercado y puntos de referencia competitivos. Recomiende un modelo de monetización que se ajuste a un fundador en solitario con capital limitado y explique por qué es el mejor Describa los tres primeros pasos de lean startup para validar esta idea con un riesgo mínimo. Usa un tono amigable, sin pelusa. Y entonces siempre me gusta asegurarme de que el modelo de IA sepa si tiene alguna duda o necesita más contexto. Si necesitas más contexto, para dar una mejor respuesta, hazme dar seguimiento a las preguntas antes de responder. Esta es una manera realmente genial de asegurarse de que se llenen todos los vacíos y que el modelo de IA no esté inventando toda no esté inventando toda la información y tenga todo lo que necesita. El pseudo código tipo prompting, este es uno de mis favoritos porque los resultados que obtienes son increíblemente precisos Es un lenguaje inspirador inspirado en el código que ayuda a IA como ChachiBT a comprender tus instrucciones Ya que estos modelos de IA se construyen en plataformas de código, comprensión del código está integrado en su ADN. Entonces, si proporcionas las indicaciones en una estructura similar a un código, vas a poder obtener resultados muy, muy precisos Entonces una estructura similar a un código proporciona instrucciones claras en un formato similar a un código, y esto, por supuesto, reduce cualquier mala interpretación y ambigüedad Ahora bien, habiendo mencionado código como estructura, no quiero que te desanimes, James, pero no sé programación o codificación o desarrollo. No es tanto una sintaxis estructurada y perfecta como la encontrarías en los lenguajes de programación. Se trata más de proporcionar solicitudes lógicas muy específicas. Si bien tenemos una estructura similar a un código, es simplemente una sintaxis simple, un lenguaje sencillo que estamos proporcionando a la IA para entenderlo más claramente. Entonces tiene una organización clara, estamos definiendo los datos, las reglas y los resultados esperados, todo en un solo lugar. Vas a ver por el ejemplo lo simple que puede ser y lo fácil que es de leer. No te desanimes. sólo un nombre que se le da para este tipo de técnica prompting Luego, por último, los componentes reutilizables. Creas la lógica una vez y eres capaz de reutilizarla a través de diferentes graduaciones Una vez que entienda lo que estás buscando, puedes reutilizarlo para un hilo de chat completo, y eso también lo hace realmente eficiente. Esto se usa mejor para tareas complejas que requieren lógica estructurada, salidas definidas y ejecución confiable. Ahora pasemos a un ejemplo. Aquí tenemos dos ejemplos, un prompt de lenguaje sencillo. Se puede ver cómo se vería el prompt en lenguaje sencillo si tuviéramos que deletrearlo para el modelo de IA. Y luego a la derecha está el prompt de pseudocódigo. Como puedes ver, el total de caracteres para cada uno de ellos, 275 caracteres en el prompt de lenguaje sencillo , claro, eso es mucho más prolijo y va a llevar más tiempo escribir Eso es mucho más eficiente. Entonces mirando el baile de graduación, de la lista de artículos de comercio electrónico, extraer el nombre del producto, el precio y la URL. Filtra cualquier artículo en el que el precio sea inferior a $20. Formatee la salida como una lista separada por comas donde cada elemento se representa como nombre, precio y URL, y luego estamos insertando la lista de elementos aquí La versión rápida de pseudocódigo de eso. Ahora bien, como mencioné antes, no hay lenguaje ni sintaxis fija para usar para este tipo de indicaciones de pseudocódigo Es simplemente un conjunto lógico de instrucciones que estás proporcionando. Casi piensa en ellas como hojas de Google o fórmulas de Excel muy básicas con las que estás incitando Entonces ese mismo ejemplo, vamos a extraer productos. La entrada es items. Estamos diciendo que se trata de una lista, y la salida que queremos es en formato CSV. Tenemos un filtro ahí y queremos filtrar todos los artículos con un precio mayor o igual a 20. Entonces va a mirar hacia abajo esa columna y empezar a filtrarlos. Los campos con los que estamos trabajando son nombre, precio y URL, y vamos a proporcionar la lista de artículos. Y aquí vamos a ver una demo de cómo se ve eso. Este es un ejemplo de la lista de productos, y ahora vamos a ejecutar ambos prompts para que veas los resultados que cada uno de ellos nos dará Y como van a ver, los resultados son los mismos para cada uno de ellos. Voy a ejecutar cada una de estas indicaciones forma independiente y podrás ver los resultados de ellas. Entonces echemos un vistazo a eso. Y aquí estoy poniendo en el aviso. Y también, podemos ver aquí está la hoja de cálculo. Tiene un diseño muy sencillo. Tenemos algunas cabeceras. Son nombre del producto Price URL, y a partir de ahí, vamos a ejecutar este prompt. Aquí podemos ver que nos está devolviendo los resultados. Entonces sí, ha dado la lista correcta de ítems. Vemos que se filtran a los que son mayores a $20. No obstante, le faltan algunas cosas. Nos faltan los encabezados, así como no está en formato CSV. Entonces tendríamos que copiar esto y pegarlo en una hoja de cálculo en blanco, lo cual no es lo ideal Tendría que pedirlo solo para agregar en los encabezados y también para crearlo en un formato de archivo CSV. No es un gran problema, pero es solo un paso adicional que se necesita aquí. Y ahí vamos. el formato CSV y todo se ve bien. Ahora, comencemos un nuevo chat, y vamos a probar de nuevo el mismo prompt, pero con el prompt de pseudocode Y aquí está el prompt de pseudocódigo, va a subir exactamente el mismo archivo de referencia y va a ejecutar ese prompt Y como pueden ver aquí por el resultado, ha conseguido todo lo que estamos pidiendo. Incluso incluye los encabezados ahí, así que nos salvó un paso, y también lo tenemos como ventana de vista previa CSV, así que podemos presionar el botón de descarga y trabajar con nuestro CS ambos más o menos tardaron la misma cantidad de tiempo en ejecutar realmente el prompt. Sin embargo, el prompt de pseudocódigo pudo llegar al resultado que queríamos en menos tiempo Lo conseguí la primera vez y pudimos empezar a trabajar con nuestro archivo y empezar a usarlo de inmediato Mientras que el primer prompt donde teníamos el lenguaje natural, el lenguaje conversacional, necesitaba algo de trabajo después, así que necesitábamos iterar y había un poco de ida y vuelta para llegar a los mismos resultados Entonces esto solo muestra la eficiencia al usar la técnica de incitación de pseudocódigo Los principales beneficios del pseudocódigo es la claridad, elimina la confusión mediante el uso de sintaxis precisa Hay menos adivinanzas para la IA sobre lo que se espera y lo que tiene que hacer Consistencia, esta es la belleza de la misma. Ahora vas a poder obtener resultados consistentes para cada respuesta. Y cuando estás usando las indicaciones de pseudocódigo dentro de un hilo de mensajes largo, eso se vuelve muy importante Entonces es seguir esas reglas específicas, y puedes esperar la misma salida cada vez. También definir condiciones y formatos para ayudar a estandarizar estos resultados también Eficiencia, como acabamos de tocar, va a requerir menos palabras y muchas veces también va a obtener mejores resultados Complejidad, puede manejar algunas tareas bastante avanzadas manera más efectiva que el lenguaje natural, que es especialmente poderoso para tareas que imitan la programación, automatización o el proceso de datos estructurados Si estás trabajando con datos como hojas de cálculo o tablas o gráficos, ese tipo de cosas, aquí es donde realmente brilla Podrías estar preguntando, bueno, ¿ qué técnica rápida utilizo? ¿Cuál debería estar usando? No hay una talla única para todos. Cada una de las estrategias prompting tiene sus casos de uso y sus mejores aplicaciones. Entonces, cuándo usarlos, pero no hay nada de malo en combinar estrategias. Entonces, para obtener resultados óptimos, combinas las estrategias porque tarea compleja puede requerir un impulso un poco más complejo. Entonces aquí es donde podrías elegir el súper prompt, pero podrías agregar elementos desde otro prompt. Entonces podrías tener un súper prompt combinado con algunos paso a paso. Tareas provocadoras compuestas. Selección estratégica. Aquí es donde intentas hacer coincidir el tipo de prompt con las necesidades específicas. Y como viste de esta lección así como de las lecciones anteriores, donde se encuentran los mejores casos de uso para cada una de ellas, ahí es donde piensas en qué prompt me va a dar el mejor resultado aquí y usas el más adecuado. Observe cada una de las fortalezas para una técnica de incitación particular A medida que practiques, podrás ver qué tipos de prompt te dan los mejores resultados. Entonces me encantaría que los pruebes y veas cuál va a funcionar para tu tarea más común. Y solo pregúntate, ¿cómo puede ayudarme la IA y qué prompt va a obtener los mejores resultados? Entonces te animo la próxima vez que tengas una tarea difícil o un flujo de trabajo, piensa en qué prompt y qué técnica te gustaría usar y cuál va a ser la más adecuada para la tarea en cuestión. Eso concluye esta lección incitadora avanzada. Te veo en la siguiente. 8. Imágenes y sugerencias gráficas: crea una imagen de estilo de vida en UGC: Atrás quedaron los días en los que necesitas un influencer y un fotógrafo para tomar impresionantes fotos de productos de estilo Con solo un aviso, puede generar escenas de estilo de vida de aspecto auténtico que se sienten como contenido real generado por el usuario y están listas para redes sociales, presentaciones, campañas de correo electrónico y más. En esta lección, aprenderás a crear imágenes que se vean orgánicas y sean perfectas para cosas como anuncios, publicaciones sociales o narración de marcas y mucho, mucho más Vamos a meternos en ello. Hay un par de parámetros de aviso esenciales que debe incluir. Estas son cosas como los sujetos, y eso puede ser un auto o una persona o una ciudad. El siguiente es describir la escena. Entonces, ¿dónde está ocurriendo todo esto? ¿Está en la playa? ¿Está en un estudio de fotografía? ¿Está en el planeta Marte? Estos son todos los elementos que solo pueden establecer la escena para tus imágenes. Entonces adjetivos que puedes usar. Estas son cosas como bellas a la hora de describir las cosas. Un ejemplo es feliz o triste o emocionado. Y luego otras cosas como ¿cuántos elementos querrías? ¿Quieres dos o tres? ¿Y luego cosas como los colores? ¿Es rojo, negro o algo así? Pautas de estilo, si quieres algo más que una foto, podrías especificar que debe ser una ilustración, un diseño gráfico, pintura al óleo, cualquier tipo de estilo visual se puede utilizar aquí. Entonces la iluminación es un elemento clave. Esto es realmente lo que puede hacer que tus imágenes destaquen. Se pueden utilizar parámetros como dramáticos o cinematográficos o incluso iluminación como la iluminación de neón, lo que puede darle una sensación futurista Como podríais haber reunido, este es uno popular entre mí, y ha sido el estilo de iluminación que se ha utilizado en las diapositivas de este curso. Esos son los cinco parámetros de prompt esenciales para agregar a tus prompts al generar imágenes como estas imágenes UGC Puedes ser aún más expresivo con tus indicaciones y entrar en detalles como la iluminación, donde dirías que es iluminación dramática o volumétrica, cinematográfica, estudio, neón o brillo Puede especificar detalles como HD para alta definición, alta resolución, hiperrealismo, detalle extremo Todos estos son parámetros que pueden funcionar muy bien. Entonces incluso yendo tan lejos como para sumergirse en cosas como texturas y patrones. Entonces, ¿es rudo? ¿Es grueso, liso, suave, lleno de baches, esponjoso, nudoso? Todos estos son elementos muy descriptivos que puedes usar solo para obtener el aspecto y la sensación exactos y los detalles que necesitas de la imagen. Y luego, por último, fusión de estilo. Aquí es donde puedes tomar estilos artísticos y fusionarlos juntos. Entonces, usando el arte pop y el surrealismo o el neón y las acuarelas, todas estas son opciones realmente geniales y pueden darte algunas salidas fantásticamente creativas Pero una cosa que sí quiero mencionar es que con el nuevo modelo de generación de imágenes de Chat GPT, es increíblemente bueno llenando los espacios en blanco para ti Descubrí que realmente no necesitas ser tan detallado con las descripciones y todos los elementos. Claro, si quieres que ciertos elementos aparezcan en la escena o quieres un estilo específico, siempre se recomienda ponerlos. Pero si estás buscando algo que sea visualmente llamativo y que definitivamente tenga sabor a UGC, todo lo que tendrías que hacer es asegurarte de incluirlos como palabras clave en el prompt Echemos un vistazo a un prompt que lograría esto. El aviso que estoy usando aquí es crear una foto estilo UGC de una mujer joven, emocionada con cabello negro azabache y ojos verdes azules, luciendo su nueva, y aquí es donde insertamos el producto Jabber Elite earbud Bluetooth earphones Y luego estamos configurando la escena. Entonces estamos diciendo que está en una cafetería. Le estamos pidiendo que evite el texto en la imagen por si acaso Cha CiPT quiera crear un gráfico basado en texto en lugar de una foto UGC Y estamos diciendo que la relación de aspecto necesita ser 916. Para enfatizar aún más el UGC y el elemento generado por el usuario de esto, estamos afirmando que la cámara debe ser un iPhone 16 usando la lente trasera y el modo retrato Esto sólo le va a dar ese aspecto y sensación de una imagen generada por el usuario. Y es tan sencillo como eso. Realmente no necesitamos entrar en demasiados detalles. ChaChiPT como dije, hace un muy buen trabajo al rellenar los espacios en blanco Voy a seleccionar el modo de herramienta crear imagen, y voy a ejecutar esto. Y lo que puedes hacer para que Cha chibit sepa exactamente cómo debe ser la imagen en la escena, puedes agregarla como referencia dentro del prompt Entonces adjuntas esa imagen y la agregas al prompt. Y aquí tenemos la generación de imágenes, y como pueden ver, es increíblemente realista. O sea, solo los detalles de la piel, las texturas ahí incluso hay algunas imperfecciones Y el producto está perfectamente colocado. Está en primer plano ahí, así como ella realmente lo está usando Lo podemos ver ahí en su oído. Y también tenemos el fondo borroso suave. Podemos ver que esta es una cafetería, y en general, es una foto muy impresionante. Es decir, esto realmente parece una persona real y no una versión generada por IA. Entonces, como puedes ver, solo con un simple prompt, pudimos conseguir una sesión de fotos de estilo de vida súper realista con nuestros productos incluidos ahí. Y como mencioné, dejar caer una imagen de tu producto y simplemente establecer el escenario para tu modelo y tu tema es una forma infalible de obtener resultados como Y esto es todo desde el poder de la nueva capacidad de generación de imágenes de ChaepTS Lo que realmente me encanta de esto es que podemos obtener estos detalles, y a diferencia de Mid journey u otras plataformas de generación de imágenes, donde tienes que entrar en detalles explícitos para todos los elementos que necesitas, tienes que hablar sobre el fotoestilo, la cámara y las lentes que se utilizan, la configuración de iluminación detallada, todas las texturas y los patrones y las condiciones atmosféricas. Todo eso es necesario para llegar a la imagen que deseas, mientras que con Chachi BT, hace un excelente trabajo de solo rellenar los espacios en blanco y generar todos esos detalles para ti Y claro, si necesitas detalles específicos, ahí es donde los agregas a la promsa Si quisieras describir un poco más a la persona, tal vez querías cambiar el género o la etnia o el color del cabello, esos son todos los elementos que están disponibles para ajustar y refinar según sea necesario Como puedes ver, esta es una poderosa manera de crear estas imágenes con estilo UGC para todas tus necesidades de contenido. Eso es todo para la lección. Te atraparé en la siguiente.