Cómo indicar el nuevo chatgpt, según OpenAi

La última versión de ChatGPT es significativamente más poderosa, pero requiere nuevas técnicas de indicación. El modelo ahora sigue las instrucciones más literalmente y hace menos suposiciones sobre lo que está pidiendo. Esto es importante para los empresarios que usan la herramienta.

No seas consejos anticuados. No indique usando palabras deficientes. Eres mejor que eso.

Las indicaciones mal construidas desperdician su tiempo y dinero. Hazlo bien y desbloqueas una IA significativamente más capaz. Los miembros del equipo de Operai, Noah MacCallum y Julian Lee, han publicado una amplia documentación sobre cómo provocar sus nuevos modelos.

Aquí hay un resumen de su orientación, para que pueda aprovechar al máximo la herramienta.

Las reglas de indicación han cambiado

La provisión de técnicas que funcionaron para modelos anteriores en realidad podrían obstaculizar sus resultados con las últimas versiones. ChatGPT-4.1 sigue las instrucciones más literalmente que sus predecesores, que solían inferir la intención liberalmente. Esto es bueno y malo. La buena noticia es que ChatGPT ahora es altamente orientable y responde a las indicaciones bien especificadas. La mala noticia es que sus viejas indicaciones necesitan una revisión.

La mayoría de las personas todavía usan indicaciones básicas que apenas rascan la superficie de lo que es posible. Escriben preguntas o solicitudes simples, luego se preguntan por qué sus resultados se sienten genéricos. Operai ahora ha revelado cómo entrenaron el modelo para responder, ayudándole a obtener exactamente lo que desea de sus modelos más avanzados.

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Estructura tus indicaciones estratégicamente

Comience organizando sus indicaciones con secciones claras. OpenAI recomienda una estructura básica con componentes específicos:

• Rol y objetivo: dígale a ChatGPT a quién debe actuar y qué está tratando de lograr

• Instrucciones: proporcionar pautas específicas para la tarea

• Pasos de razonamiento: indique cómo desea que aborde el problema

• Formato de salida: especifique exactamente cómo desea la respuesta estructurada

• Ejemplos: Muestre muestras de lo que espera

• Contexto: proporcionar información de fondo necesaria

• Instrucciones finales: incluya los últimos recordatorios o criterios

No necesita todas estas secciones para cada aviso, pero un enfoque estructurado ofrece mejores resultados que una pared de texto.

Para tareas más complejas, la documentación de OpenAI sugiere usar reducción para separar sus secciones. También aconsejan el uso de caracteres de formato especial alrededor del código (como Backticks, que se ven así: `) para ayudar a ChatGPT a distinguir el código del texto regular y el uso de listas numeradas o balas estándar para organizar información.

Dominar el arte de delimitar información

La separación de la información afecta adecuadamente sus resultados significativamente. Las pruebas de Openai encontraron que Etiquetas XML Realice excepcionalmente bien con los nuevos modelos. Le permiten envolver las secciones con precisión con etiquetas de inicio y extremo, agregar metadatos a las etiquetas y habilitar la anidación.

El formato JSON funciona mal con contextos largos (que proporcionan los nuevos modelos), particularmente al proporcionar múltiples documentos. En su lugar, intente formatos como ID: 1 | Título: El zorro | Contenido: El Fox Brown rápido salta sobre el perro perezoso que Openai encontró que funcionó bien en las pruebas.

Construir agentes de IA autónomos

Chatgpt ahora puede funcionar como un “agente” Eso funciona de manera más independiente en su nombre, abordando tareas complejas con una supervisión mínima. Lleve sus indicaciones al siguiente nivel construyendo estos agentes.

Un agente de IA está esencialmente ChatGPT configurado para trabajar a través de problemas de forma autónoma en lugar de solo responder a sus preguntas. Puede recordar el contexto en una conversación, usar herramientas como navegación web o ejecución de código, y resolver problemas de varios pasos.

OpenAI recomienda incluir tres recordatorios clave en todas las indicaciones del agente: persistencia (continuar hasta la resolución), callarse de herramientas (usando herramientas disponibles en lugar de adivinar) y planificar (pensar antes de actuar).

“Estas tres instrucciones transforman el modelo de un estado de chatbot en un agente mucho más ‘ansioso’, impulsando la interacción de forma autónoma e independiente”, explica el equipo. Sus pruebas mostraron un aumento del rendimiento del 20% en las tareas de ingeniería de software con estas simples adiciones.

Maximizar el poder de los contextos largos

El último chatGPT puede manejar una impresionante ventana de contexto de 1 millón de tokens. Las capacidades son emocionantes. Según OpenAi, el rendimiento sigue siendo fuerte incluso con miles de páginas de contenido. Sin embargo, el rendimiento del contexto largo se degrada cuando se requiere un razonamiento complejo en todo el contexto.

Para obtener los mejores resultados con documentos largos, coloque sus instrucciones tanto al principio como al final del contexto proporcionado. Hasta ahora, esto ha sido más seguro de fallas en lugar de una característica requerida de su aviso.

Cuando use el nuevo modelo con un contexto extenso, sea explícito sobre si debe confiar únicamente en la información proporcionada o combinarlo con su propio conocimiento. Para respuestas estrictamente basadas en documentos, OpenAI sugiere instruir explícitamente: “Solo use los documentos en el contexto externo proporcionado para responder a la consulta del usuario”.

Implementar la solicitud de la cadena de pensamiento

Si bien GPT-4.1 no está diseñado como un modelo de razonamiento, puede solicitar que muestre su trabajo como podría los modelos más antiguos. “Pedirle al modelo que piense paso a paso (llamada ‘cadena de pensamiento’) puede ser una forma efectiva de dividir los problemas en piezas más manejables”, señala el equipo de OpenAI. Esto viene con un mayor uso de tokens pero ofrece una mejor calidad.

Una instrucción simple como “Primero, piense cuidadosamente paso a paso sobre qué información o recursos se necesitan para responder a la consulta” puede mejorar drásticamente los resultados. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con archivos cargados o cuando CHATGPT necesita analizar múltiples fuentes de información.

Haga que el nuevo chatgpt funcione para ti

Operai ha compartido información más extensa sobre cómo aprovechar al máximo sus últimos modelos. Las técnicas representan objetivos de capacitación reales para los modelos, no solo conjeturas de la comunidad. Al implementar su orientación sobre una estructura rápida, delimitar información, creación de agentes, manejo de contexto largo y suministro de cadena de pensamiento, verá mejoras dramáticas en sus resultados.

El éxito con ChatGPT proviene de tratarlo como un compañero de pensamientono solo un generador de texto. Siga la guía directamente de la fuente para obtener mejores resultados del mismo modelo que todos los demás están utilizando.

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