Cómo formular un prompt para resolución de problemas
Dar instrucciones a una IA (prompting) para la resolución de problemas es, en realidad, una tarea de instrucción trabajo. Art Smalley y Tyson Heaton muestran cómo el pensamiento lean optimiza las preguntas que se le hacen al modelo.
El ciclo PDCA, conocido por todos los expertos en Lean, también se aplica al trabajo con un modelo de lenguaje extenso (LLM), pero sustituyendo la P de Plan por P de Prompt. El modelo se encarga de la ejecución. La verificación y la acción dependen principalmente del usuario. Nuestro artículo anterior («Indicar, Ejecutar, Verificar, Actuar») abordó este ciclo a un nivel superior; hoy profundizamos en la parte más importante: la indicación inicial y la conversación con el modelo para obtener los mejores resultados. Utilizaremos la resolución de problemas como ejemplo, ya que es un tema con el que cualquiera puede identificarse.
Pregunta: ¿Cómo se formula el prompt para la resolución de problemas?
Al igual que en el pensamiento Lean, un prompt tiene partes que aportan valor y otras que generan desperdicio. Curiosamente, lo que funcionaba bien hace un año puede que no funcione igual de bien hoy. En este artículo, analizaremos las partes básicas de una indicación, citando la documentación de Anthropic sobre buenas prácticas,1utilizando como ejemplo la resolución básica de problemas. Le animamos a trabajar con un LMM mientras lee.
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