En este episodio hablamos sobre qué es realmente un prompt, cómo diseñar mejores instrucciones para modelos de lenguaje y por qué el prompt engineering (ingeniería de prompts) es clave en la precisión, robustez y eficiencia. Explicamos los tipos de prompts (usuario, sistema) y se presentan técnicas como descomposición de tareas y self-consistency. Y también, analizamos casos reales como errores de chatbots y buenas prácticas para empresas.

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🎙️ Host:

Ignacio Alarcón

Sebastián Cisterna

00:00 - 03:30: ¿Qué es un prompt y por qué importa en inteligencia artificial?

03:31 - 06:15: ¿Cuáles son los tipos de prompts y cómo se usan?

06:16 - 10:20: ¿Qué es un prompt de sistema y cómo influye en el modelo?

10:21 - 14:00: ¿Qué es el prompt defensivo y por qué no es suficiente?

14:01 - 19:40: ¿Qué significa realmente prompt engineering?

19:41 - 25:10: ¿Cómo afecta el prompt en los costos de uso empresarial?

25:11 - 30:50: ¿Qué errores cometen los modelos por prompts mal diseñados?

30:51 - 34:30: ¿Por qué un prompt puede tener una página completa?

34:31 - 38:20: ¿Cómo adaptar un prompt al contexto cultural o profesional?

38:21 - 42:00: ¿Cómo pedir el formato correcto en las respuestas?

42:01 - 45:50: ¿Por qué los modelos no siguen bien instrucciones numéricas?

45:51 - 50:44: ¿Qué técnicas aumentan la precisión de un prompt?

50:45 - 55:30: ¿Qué significa modularidad en el diseño de prompts complejos?

55:31 - 59:40: ¿Cómo detectar si un modelo está alucinando?

59:41 - 01:03:10: ¿Qué importancia tiene la validación cruzada en prompts?

01:03:11 - 01:08:00: ¿Qué es un prompt reutilizable y cómo diseñarlo?

01:08:01 - 01:12:10: ¿Cómo hacer que un modelo razone paso a paso?

01:12:11 - 01:18:30: ¿Cuáles son las limitaciones actuales del prompt engineering?

01:18:31 - 01:26:43: ¿Cuál es el futuro del prompt engineering y hacia dónde vamos

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