Principios para escribir instrucciones efectivas para la IA

Los antiguos griegos sentaron las bases de lo que consideraron un diálogo efectivo, herramienta primordial en la búsqueda de la verdad. A través del debate y la discusión, exploraban diversas ideas para alcanzar un entendimiento más profundo de la realidad, destacando la importancia de la razón y argumentando que las ideas tenían validez solo si podían ser razonablemente defendidas. Subrayaron que el diálogo productivo debía fundamentarse en el respeto mutuo y enfatizaron la necesidad de una educación sólida para participar efectivamente en dicho diálogo. Estos principios mantienen su relevancia actualmente, siendo el diálogo una herramienta esencial en la resolución de problemas, toma de decisiones y construcción de relaciones. Con el paso del tiempo, las técnicas para mantener un diálogo efectivo se han refinado, evidenciando un perfeccionamiento paralelo al aumento del conocimiento y las capacidades cognitivas humanas.

Con la emergencia de la Inteligencia Artificial (IA) Generativa, especialmente los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM), observamos la aplicación de principios similares a los de cualquier diálogo basado en preguntas y respuestas. Tanto la IA Generativa como las interacciones humanas requieren una comprensión profunda del lenguaje natural para ser efectivas, dependen del contexto para determinar el significado y están impulsadas por la intención detrás de las preguntas o instrucciones. Ambas pueden beneficiarse de la retroalimentación para mejorar. Sin embargo, existen diferencias notables, como la complejidad adicional en las conversaciones humanas por la importancia de las señales no verbales —tono de voz, lenguaje corporal, expresiones faciales—, la creatividad y flexibilidad inherentes al diálogo humano, aspectos en los que la IA Generativa todavía se encuentra limitada.

Ante estas similitudes y diferencias, he recompilado una serie de principios generales que debemos considerar al formular las peticiones con sus instrucciones para la IA Generativa, garantizando respuestas que puedan estar alineadas con nuestras expectativas. Hay una premisa básica que debemos tener en cuenta y es fundamental: no estamos dialogando con una persona humana, estamos dando instrucciones a unos algoritmos predictivos que generarán resultados cuyo grado de aleatoriedad dependerá de la cantidad y calidad de datos utilizados durante el “entrenamiento” del modelo de IA, de la precisión de nuestras instrucciones para dirigir el modelo hacia los resultados que buscamos, y de los filtros que tenga implementada la aplicación que ejecuta dicha petición. 

En la ingeniería de indicaciones, no podemos predecir cómo responderá el modelo a las indicaciones que elaboramos. En lugar de programación directa, estamos dirigiendo el modelo hacia los resultados que buscamos.

Principio	Es decir…
Sé directo y claro	No es necesario ser cortés con el LLM. Por ejemplo, en lugar de «Serías tan amable de escribir un poema sobre el amor», di «Escribe un poema de 10 versos sobre el amor no correspondido».
Define tu audiencia	Adapta el lenguaje y la información al nivel de conocimiento de la audiencia. Por ejemplo, si la instrucción es para un experto en física, usa terminología técnica. Si la instrucción es para un público general, usa un lenguaje sencillo.
Divide las tareas complejas	Separa las tareas en pasos más simples para facilitar la comprensión del LLM. Por ejemplo, en lugar de «Escribe un guion de película», divide la tarea en pasos:1) Desarrolla la idea, 2) Escribe el tratamiento, 3) Escribe el guion.
Usa frases afirmativas	Indica al LLM lo que quieres que haga, no lo que no quieres que haga.Por ejemplo, en vez de «No escribas sobre violencia», di «Escribe sobre paz y armonía».
Sé específico	Cuanto más específica sea la instrucción, mejor será el resultado.Por ejemplo, en lugar de «Escribe un artículo sobre la economía», di «Escribe un artículo de 500 palabras sobre la inflación en Argentina en 2023».
Usa ejemplos	Ilustra lo que estás pidiendo con ejemplos concretos. Por ejemplo, si quieres que el LLM escriba un poema al estilo de Neruda, dale ejemplos de poemas de Neruda.
Especifica el formato	Define el formato de salida deseado (texto, código, etc.). Por ejemplo, en lugar de «Escribe una historia», di «Escribe una historia corta de 1000 palabras en formato de guion».
Usa el lenguaje adecuado	Adapta el lenguaje al tipo de tarea que quieres que el LLM realice.Por ejemplo, si quieres que el LLM escriba un código para un programa, usa un lenguaje técnico preciso.
Sé consistente	Usa la misma terminología para referirse a las mismas cosas en todas las instrucciones.
Divide y vencerás	Divide las tareas en subtareas más pequeñas y manejables. Por ejemplo, si la tarea es escribir un libro, divide el libro en capítulos y escribe cada capítulo por separado.
Usa el contexto	Proporciona al LLM el contexto necesario para comprender la instrucción. Por ejemplo, si quieres que el LLM traduzca una frase, dale el contexto de la frase en la oración completa.
Sé paciente	No esperes que el LLM aprenda a hacer algo complejo a la primera. El LLM puede necesitar tiempo para aprender y mejorar.
Usa la retroalimentación	Proporciona al LLM retroalimentación sobre su rendimiento. Si el LLM no cumple con tus expectativas, explícale qué ha hecho mal y cómo puede mejorar.
Sé creativo	Explora diferentes formas de instruir al LLM, como usar juegos o acertijos.
Usa el humor	A veces, el humor puede ayudar al LLM a aprender de manera más efectiva.
Sé positivo	Enfócate en lo que quieres que el LLM haga, no en lo que no quieres que haga
Sé persistente	No te rindas si el LLM no lo logra a la primera. Sigue intentándolo y ajustando tus instrucciones
Sé flexible	Adapta tus instrucciones a las capacidades del LLM. Si no puede hacer algo, intenta simplificarlo.
Sé curioso	Experimenta con diferentes tipos de instrucciones para ver qué funciona mejor.
Sé valiente	No tengas miedo de probar cosas nuevas y desafiar al LLM.
Sé colaborativo	Trabaja con otros para mejorar las instrucciones. Comparte tus ideas y experiencias.
Sé abierto	Comparte tus ideas y experiencias con otros. Esto ayudará a la comunidad a aprender y mejorar.
Sé ético	Usa el LLM de manera responsable y ética. No lo uses para crear contenido dañino o falso.
Sé responsable	Sé consciente del impacto que tus instrucciones pueden tener en el LLM. No lo sobrecargues con tareas que no puede realizar.
Sé reflexivo	Piensa en cómo tus instrucciones pueden afectar el comportamiento del LLM. Asegúrate de que sus acciones sean positivas y beneficiosas.
Sé humano	Recuerda que el LLM es una herramienta, no una persona. No lo trates como un ser humano, pero tampoco lo abuses.
Sé consciente de las limitaciones del LLM	Los LLM no son perfectos y pueden cometer errores. Es importante ser consciente de sus limitaciones y ajustar tus expectativas en consecuencia.
Usa un lenguaje natural	No es necesario usar un lenguaje técnico o formal al instruir a un LLM. Habla con el LLM como lo harías con cualquier otra persona.
Sé breve y conciso	Las instrucciones largas y complejas pueden ser difíciles de entender para el LLM. Divide las instrucciones en pasos más pequeños y manejables.
Usa la puntuación y la gramática correctas	La puntuación y la gramática correctas pueden ayudar al LLM a comprender mejor tus instrucciones.
Revisa tus instrucciones cuidadosamente	Antes de enviar una instrucción al LLM, asegúrate de que no haya errores.
Sé comprensivo con el LLM	Si el LLM no cumple con tus expectativas, no te enfades. Intenta ser comprensivo y reformula tus instrucciones.
Diviértete	Instruir a un LLM puede ser una experiencia divertida y gratificante. Experimenta con diferentes tipos de instrucciones y ve qué puedes crear.

Estos principios, los cuales irán evolucionando con el perfeccionamiento de la IA, nos orientan para escribir peticiones con instrucciones más precisas y efectivas para los LLM y nos permiten, maximizar sus capacidades.