Técnica de Prompt Constraints

La técnica de "Prompt Constraints" (restricciones de inicio) se refiere a la utilización de restricciones o limitaciones específicas dentro del enunciado o prompt para guiar o condicionar la respuesta generada por un modelo de lenguaje. Estas restricciones pueden ser explícitas o implícitas y ayudan a obtener respuestas más coherentes y precisas.

Existen diversas maneras de aplicar las Prompt Constraints:

1. Restricciones de formato: Se establecen reglas sobre cómo debe ser estructurada la respuesta. Por ejemplo, se puede solicitar una respuesta en forma de lista, un párrafo, o un resumen de cierta extensión.


2. Restricciones temáticas: El prompt puede delimitar el tema sobre el cual debe generarse la respuesta. Por ejemplo, si deseamos obtener información sobre un determinado país, podemos incluir el nombre del país dentro del prompt.


3. Restricciones de estilo o tono: Si queremos que la respuesta sea escrita en un tono formal o informal, técnico o coloquial, se pueden incorporar indicaciones al respecto en el prompt.


4. Restricciones de entidades o conceptos específicos: Se pueden mencionar entidades particulares que deben ser incluidas en la respuesta, como nombres de personas, lugares, productos, etc.


5. Restricciones de longitud: Podemos establecer límites de extensión para la respuesta, lo que es útil cuando se busca una respuesta breve y concisa.


6. Restricciones de tareas: Los modelos de lenguaje pueden realizar múltiples tareas (por ejemplo, traducción, resumen, pregunta-respuesta). Se pueden agregar instrucciones para que el modelo se centre en una tarea específica.


7. Etiquetado de Prompts: Práctica esencial en el uso de modelos de lenguaje para obtener resultados controlados y personalizados.

Al aplicar Prompt Constraints, es importante recordar que la redacción del prompt debe ser clara y precisa para evitar ambigüedades en las respuestas generadas. Además, la calidad de las respuestas dependerá en gran medida de la calidad y relevancia de las restricciones establecidas.

Esta técnica es útil para dirigir la generación de texto y ajustar las salidas de los modelos de lenguaje de acuerdo con las necesidades específicas de cada situación. Sin embargo, es fundamental recordar que las restricciones deben ser éticas y evitar sesgos o direccionamientos indebidos en la información generada.