Los usuarios se preguntan si la gente todavía sigue escribiendo prompts personalizados.
Antes se obtenían mejores resultados con prompts personalizados, pero con las actualizaciones de ChatGPT la forma de gestionarlos eficazmente cambia con frecuencia y eso resulta molesto.
Actualmente a veces usan ChatGPTs personalizados, pero la mayoría del tiempo usan la configuración predeterminada.
La diferencia en la calidad de los resultados se ha reducido, y como el tiempo de respuesta para prompts más grandes es mayor, prefieren respuestas rápidas que sean "suficientemente buenas".
En vez de intentar obtener una respuesta perfecta de una sola vez, es más fácil hacer preguntas de seguimiento si el resultado inicial no está completo.
Hay una propuesta que sería muy útil para principiantes.
Se sugiere ofrecer varias plantillas para instrucciones previas y prompts de posprocesamiento.
Ofrecer prompts "probados" que garanticen que la salida tenga un formato específico (JSON, listas, conjuntos de CSV limitados, etc.) o que aseguren entradas que eviten escapes básicos.
A la gente que usa ChatGPT todos los días le toma mucho tiempo aprender las mejores formas de usar prompts que otros ya han descubierto.
Tener estas plantillas confiables sería excelente para principiantes.
Actualmente están muy metidos en tareas relacionadas con ChatGPT y desarrollan apps 1-2 veces por semana.
El usuario objetivo que asumen es alguien que no conoce bien los LLM basados en prompts.
Para ese tipo de usuario, ni el problema ni la solución están definidos con suficiente claridad.
Por ejemplo, faltan selectores predefinidos y el significado de los selectores disponibles no es transparente.
Como resultado, no queda claro cómo afecta cada elección a la salida, y usar la herramienta se convierte en un problema de huevo o gallina.
En una situación así, casi es más fácil pedirle a ChatGPT que genere un prompt efectivo.
Surge la pregunta de con quién estamos hablando cuando conversamos con estos bots.
Presentar la tecnología de IA mediante una interfaz de chat similar a la humana es una decisión deliberada.
Interactuar con la tecnología a través de una interfaz de chat puede crear la ilusión de una inteligencia artificial general.
Pero al interactuar directamente con un LLM mediante una interfaz Playground, queda claro que el chat no es más que una actuación que refuerza la ilusión de que hay un interlocutor.
Esto no tiene una relación directa con ChatGPT.
Es solo un formato para hacer clic y combinar bloques de texto.
Se considera que la obsesión con un solo proveedor de LLM no ayuda al avance del campo.
Hace falta un análisis real de cómo cada función del prompt mejora la respuesta.
Cuanto más largas son las instrucciones, más probable es que ChatGPT no siga cada una de ellas.
Parece que su atención se dispersa: si le dices "haz A", hace A, pero si le dices "haz A y B", solo realiza A y B parcialmente.
La mejor experiencia es dar prompts cortos y hacer una tarea a la vez, o resolverla en unos cuantos intentos.
Se prueba ingresando contenido intencionalmente sin sentido.
Dan instrucciones como "actúa como un piloto experto, necesito más café, calcula".
El resultado es bastante divertido en ChatGPT.
Se cuestiona si el patrón de "actúa de cierta manera" sigue siendo necesario.
Desde que usan GPT-4, han dejado de usar ese patrón.
Pedir que "actúe como experto en cierto campo" no parece dar mejores resultados.
Hace falta una herramienta ligera pero eficaz para probar varios prompts a pequeña escala, compararlos y ver si realmente mejoran algo.
Se cuestiona si estos prompts realmente son mejores que escribir cualquier cosa al azar.
1 comentarios
Comentarios de Hacker News
Los usuarios se preguntan si la gente todavía sigue escribiendo prompts personalizados.
Hay una propuesta que sería muy útil para principiantes.
Actualmente están muy metidos en tareas relacionadas con ChatGPT y desarrollan apps 1-2 veces por semana.
Surge la pregunta de con quién estamos hablando cuando conversamos con estos bots.
Esto no tiene una relación directa con ChatGPT.
Hace falta un análisis real de cómo cada función del prompt mejora la respuesta.
Cuanto más largas son las instrucciones, más probable es que ChatGPT no siga cada una de ellas.
Se prueba ingresando contenido intencionalmente sin sentido.
Se cuestiona si el patrón de "actúa de cierta manera" sigue siendo necesario.
Se cuestiona si estos prompts realmente son mejores que escribir cualquier cosa al azar.