Vídeos complementarios

La diferencia entre un prompt malo y uno bueno (5 ejemplos de antes y después): vídeos complementarios

El artículo recorre cinco transformaciones concretas de un prompt malo en uno bueno. Estos dos vídeos aportan el marco que las sustenta: la estructura oficial de Google para prompts en cinco partes y un curso gratuito más extenso sobre las técnicas que realmente mejoran la calidad de los resultados. Así, reescribir se convierte en un hábito natural, no en una regla que debas recordar.

Selección principal

20:17
Curso de 9 horas de Google sobre ingeniería de prompts de IA, resumido en 20 minutos

Tina Huang

Tina condensa el curso oficial Prompting Essentials de Google en la estructura TCREI de cinco partes —Task (tarea), Context (contexto), References (referencias), Evaluate (evaluar) e Iterate (iterar)— y aporta ejemplos resueltos de cada una. Después de las cinco reescrituras del artículo, este vídeo te entrega el método que la propia Google enseña a sus empleados para que puedas aplicarlo a tus prompts sin copiar los nuestros.

Qué aprenderás: Te llevarás la estructura TCREI de cinco partes como lista de comprobación repetible para crear y perfeccionar tus propios prompts.

Qué ver o saber antes: Ninguno; no exige conocimientos previos.

Nota de AI Expert: La lista TCREI es la idea clave. Haz una pausa después de cada ejemplo resuelto y repite la reescritura con uno de tus propios prompts, aplicando la misma técnica que enseñan los cinco ejemplos del artículo.

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También merece la pena

41:36
Tutorial de ingeniería de prompts – domina las respuestas de ChatGPT y los modelos de lenguaje de gran tamaño

freeCodeCamp.org

Un curso más extenso y pausado que justifica su duración. Los capítulos sobre buenas prácticas, zero-shot frente a few-shot y la forma que adoptan las alucinaciones en las respuestas generadas son justo la ampliación que necesitas una vez asimilados los cinco ejemplos del artículo.

Qué aprenderás: Podrás aplicar las principales buenas prácticas de diseño de prompts y distinguir entre zero-shot y few-shot en tu propio trabajo.

Qué ver o saber antes: Ninguno, aunque se aprovecha mejor después de asimilar las cinco reescrituras del artículo.

Nota de AI Expert: Si dispones de poco tiempo, céntrate en los capítulos sobre buenas prácticas, zero-shot frente a few-shot y alucinaciones: son los que profundizan en el artículo; el resto aporta contexto.

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