- Método para redactar un prompt de traducción con GPT con el fin de traducir al coreano la documentación técnica oficial de GitLab desde el inglés.
- Requisitos para redactar prompts efectivos:
- Contenido aprendido previamente en varias clases y materiales de distintos medios antes de redactar el prompt.
- Examples:
- Redactar ejemplos del resultado que espera el usuario.
- GPT puede manejar tareas complejas de forma consistente incluso con ejemplos simples.
- Direction:
- Redactar en detalle el orden del trabajo o las reglas.
- Si se dan instrucciones numeradas como “1”, “2” para tareas con procedimiento, GPT las ejecuta bien.
- Parameters:
- Es posible configurar varios parámetros en la IA generativa.
- Entre ellos están “si responderá de distintas maneras a la misma pregunta (temperature)” y “qué tan probables deben ser las respuestas que presente (top-p)”.
- Format:
- Especificar el formato de la respuesta.
- Si se quiere formato Markdown, JSON o CSV, hay que pedirlo explícitamente.
- Chaining:
- Usar prompts o IAs generativas conectadas entre sí.
- Por ejemplo, pedirle a ChatGPT un prompt para generar imágenes y luego obtener la imagen en Midjourney.
- Usar en conjunto IAs especializadas en cada área.
- Cómo redactar un prompt para un “GPT de traducción”:
- Con los requisitos anteriores, se redactó en GPTs un prompt para un “GPT de traducción”.
- Para crear un GPT propio que funcione como uno quiere, el prompt debe incluir Instructions, Responses y Examples.
- En el prompt se presentan el rol de GPT, el objetivo, los requisitos de respuesta y ejemplos de respuesta.
- Instructions:
- Redactar el rol de GPT y su objetivo final.
- Hay muchos estudios que señalan que, al diseñar una IA personalizada, es importante “asignarle un rol (roleplay)”.
- Se le puede dar a la IA la profesión o identidad del tipo de respondedor que se desea, como traductor, profesor o médico.
- En el GPT de traducción, el rol de la IA se configuró como “traductor de inglés a coreano” y el objetivo final como “traducción del texto al coreano”.
- Responses:
- Indicar los requisitos de la respuesta.
- Se buscó eliminar muletillas típicas de la IA como “Entendido” o “Lo haré”.
- En el GPT de traducción se incluyó la instrucción de “responder de forma concisa, sin explicaciones ni contexto adicional”.
- También se le pidió “centrarse solo en la tarea de traducción y mantener precisión y concisión en todas las interacciones”.
- Examples:
- Mostrar respuestas cortas de ejemplo para que la IA las entienda.
- Aquí hay que dejar claro que “las preguntas y respuestas están separadas por ---”.
- De lo contrario, la IA podría no distinguir “hasta dónde llega la pregunta de ejemplo y dónde empieza la respuesta de ejemplo”, y terminar dando una respuesta equivocada.
- En los Examples del GPT de traducción se escribieron por separado “Q: apple A: manzana” y “Q: Hello, who are you? A: Hola, ¿quién eres?”.
- Cómo aplicar gramática especial de GPT:
- También se ingresó en el prompt la sintaxis especial de Markdown usada en la documentación técnica oficial de GitLab.
- Para ello, el desarrollador primero debe identificar “cuál es la sintaxis especial de Markdown de la documentación técnica de GitLab”.
- Se analizó el proyecto de la documentación técnica de GitLab para encontrar el método de build y la sintaxis especial de Markdown.
- GitLab usa Nanoc, un generador de sitios estáticos basado en Ruby, para servir su sitio de documentación técnica.
- Esto sigue una estructura en la que los documentos se escriben en Markdown y se renderizan en HTML.
- Si fuera una estructura simple de Markdown, bastaría con modificar un poco el prompt mencionado antes.
- GPT ya conoce la sintaxis común de Markdown y puede traducir sin romperla.
- GitLab aplica en su documentación técnica pestañas y badges que no pueden usarse con la sintaxis estándar de Markdown.
- GPT no sabe “cuál es la sintaxis especial de Markdown de la documentación técnica de GitLab”.
- Por eso, al diseñar el GPT de traducción, este contenido se redactó en detalle dentro del prompt.
- En el prompt se incluyeron el método concreto para traducir la sintaxis especial de Markdown de la documentación técnica de GitLab, ejemplos y restricciones.
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