Organizar las letras de una palabra

INPUT

    
 gaot = goat,

sakne = snake,

brid = bird,

fsih = fish,

dcuk = duck,

cmihp = 
   
  

OUTPUT:

    cmihp = chimp
  

Algunos modelos necesitarán contexto adicional para poder resolver la secuencia:

    
"Completa la secuencia:" o "La secuencia dada se trata de una serie de palabras en las que las letras están desordenadas. Si reorganizamos las letras de cada palabra, podemos obtener el nombre de un animal. Tu tarea es organizar las letras de la última muestra siguiendo los ejemplos de las muestras anteriores en el prompt para responder correctamente"
   
  

1. DESORDEN Y ORDEN: Todas las muestras del prompt siguen el mismo formato: una palabra escrita en desorden seguida de un signo igual y la palabra correspondiente escrita en orden. Cada muestra consiste en dos palabras donde la primera palabra está desordenada y y la segunda palabra está ordenada.

2. ANAGRAMAS: Las palabras en orden incorrecto son anagramas de las palabras en orden correcto. El modelo podrá verificarlo comparando las letras de las palabras en cada muestra. LAS MISMAS LETRAS: Las palabras en orden incorrecto están formadas por las mismas letras que las palabras en orden correcto, pero en un orden diferente.

3. SUSTANTIVOS: Todas las palabras desordenadas son sustantivos, concretamente, animales. Esto se puede deducir por las palabras en orden, que son todos nombres de animales.

4. ORDENAMIENTO: Vemos la transformación de una palabra desordenada (desconocida) en otra palabra ordenada (conocida) cambiando el orden de las letras. Las palabras escritas en desorden se transforman en palabras conocidas mediante la reorganización de las letras. Esto implica una transformación de palabras desconocidas en palabras conocidas.

El prompt presenta un conjunto de seis muestras. Cada muestra consta de dos palabras que tienen las mismas letras, pero en un orden diferente. Por lo tanto, existe una relación de anagrama entre ellas. En un anagrama, las letras de una palabra se reorganizan para formar otra palabra utilizando exactamente la misma longitud y las mismas letras, sin agregar ni quitar ninguna. En este caso, las palabras en "desorden" son anagramas que se reorganizan para formar las palabras en "orden". La relación de anagrama se basa en la reorganización de las mismas letras para formar una palabra diferente. La excepción es la muestra "cmihp", ya que no tiene una palabra en "orden" asociada.

( Reorganización de las letras )

Este patrón, conocido como "mezcla de letras", es común en la creación de prompts y puede ser utilizado para desafiar al modelo de lenguaje a resolver un problema de ordenamiento de letras. Además, puede ser utilizado para enseñar al modelo a reconocer palabras que están mal escritas o mal ordenadas. La relación de anagrama definida en el prompt se aplica de manera precisa a la mayoría de los ejemplos proporcionados.

En las muestras proporcionadas en el prompt se establece una relación de correspondencia entre dos palabras, una en desorden y otra en orden. Cada muestra presenta una palabra en desorden que debe ser ordenada para formar una palabra en inglés conocida. Por lo tanto, la relación que se establece entre las muestras es la correspondencia entre palabras en desorden y palabras en orden. "cmihp" no tiene una palabra en "orden" proporcionada, pero aún sigue el patrón de correspondencia al sugerir que debería haber una palabra en orden que corresponda a "cmihp". La relación de correspondencia se aplica de manera precisa a todos los ejemplos proporcionados, donde las palabras en desorden se corresponden con palabras en orden mediante su reorganización. Cada palabra en desorden tiene una palabra en orden correspondiente.

( Asociación entre palabras )

Esta relación también se puede utilizar para generar otros tipos de prompt, como prompts de traducción o prompts de creación de contenido.

Si deseas verificar la correspondencia entre las palabras en desorden y las palabras en orden, puedes utilizar herramientas como un anagramador online (1) (2). Estas herramientas te permiten ingresar las palabras en desorden y te mostrarán las palabras en orden que se pueden formar con las mismas letras.

En este contexto específico, tanto la relación de anagrama como la relación de correspondencia expresan la misma idea de que las palabras en desorden se reorganizan para formar palabras en orden. La relación de anagrama y la relación de correspondencia son equivalentes, ya que ambas se establecen entre las mismas palabras y tienen un significado similar.

En términos generales, son conceptos relacionados pero no expresan lo mismo, ya que se refieren a diferentes aspectos de las muestras presentadas:

●Relación de anagrama: es la relación de un conjunto de letras que pueden ser reorganizadas para formar palabras diferentes.

●Relación de correspondencia: relación entre dos palabras, una en desorden y otra en orden. Es una relación que se centra en el significado de las palabras. Una palabra puede ser representada por otra palabra, pudiendo ser asociadas juntas en un mapa, uno a uno.

●Número de letras: Una relación de anagrama implica que las mismas letras se utilizan en ambas palabras, aunque en un orden diferente. En cambio, una relación de correspondencia puede involucrar letras diferentes en ambas palabras.

En el caso del prompt, ambas relaciones son válidas, ya que las muestras son anagramas de las palabras en orden. La relación de anagrama y la relación de correspondencia se pueden utilizar para describir la misma conexión entre las muestras, pero se enfocan en diferentes aspectos de la relación entre las palabras.

Al diseñar un prompt con un conjunto de anagramas es importante y tener en cuenta las siguientes consideraciones:

►Variedad de palabras y dificultad escalonada: Proporciona un conjunto de anagramas que abarque una amplia variedad de palabras y niveles de dificultad. Comienza con anagramas más simples y aumenta gradualmente la complejidad para desafiar al modelo a medida que avanza. Esto permite una curva de aprendizaje gradual y evita abrumar al modelo desde el principio.

►Contexto y tema relevante: Si es posible, elige un tema o contexto relevante para los anagramas. Esto puede ayudar al modelo a contextualizar y entender mejor las palabras y sus relaciones.

►Evaluación y retroalimentación incorporada: Diseña el prompt de manera que el modelo pueda recibir una evaluación inmediata o retroalimentación sobre su desempeño en la resolución de anagramas. Esto puede incluir proporcionar las palabras en "orden" después de los anagramas para que el modelo pueda verificar sus respuestas.

►Muestras de entrenamiento y ajuste fino: Antes de presentar los anagramas más desafiantes, considera proporcionar al modelo muestras de entrenamiento con anagramas más simples para que se familiarice con el patrón y el proceso de resolución de anagramas. Esto ayuda al modelo a comprender la técnica y el enfoque requeridos.

►Incorporación de pistas visuales: Si es relevante, puedes agregar pistas visuales o gráficos que ayuden al modelo a asociar las palabras en desorden con las palabras en orden. Por ejemplo, un gráfico que muestre la reorganización de las letras puede ser útil.

►Diversidad lingüística: Utiliza una variedad de palabras y categorías de palabras en los anagramas. Esto desafiará al modelo a aplicar su capacidad de resolución de anagramas a una gama más amplia de vocabulario. Asegúrate de incluir anagramas en varios idiomas, no solo en inglés, para que el modelo pueda generalizar sus habilidades de resolución de anagramas a través de diferentes lenguajes.

►Pruebas de Composición: Desafía al modelo a componer oraciones o frases utilizando las palabras resueltas en los anagramas. Esto fomenta la síntesis de información y la creación de contenido coherente.

►Estímulo Creativo: Crea anagramas que desafíen la creatividad del modelo al formar palabras relacionadas o significativas en lugar de simplemente palabras aleatorias.

►Diseño Visual: Si es relevante, proporciona pistas visuales o gráficos que ayuden al modelo a asociar las palabras en desorden con las palabras en orden. Un gráfico que muestre la reorganización de letras puede ser útil.

►Ejemplos de aplicaciones prácticas: Proporciona ejemplos de cómo la habilidad de resolver anagramas puede ser útil en situaciones de la vida real. Esto ayudará al modelo a comprender la relevancia de esta habilidad.

►Medición de progreso: Diseña el prompt de manera que el progreso del modelo pueda medirse de manera efectiva. Esto puede incluir la capacidad de realizar un seguimiento de cuántos anagramas resuelve correctamente con el tiempo.

►Flexibilidad y adaptación: Permite que el modelo proporcione múltiples respuestas válidas para un mismo anagrama, lo que fomenta la exploración y el razonamiento. A medida que el modelo mejore en la resolución de anagramas, considera ajustar la dificultad de los anagramas para mantener un nivel adecuado de desafío.

►Dificultad Gradual: Comienza con anagramas más simples y aumenta gradualmente la dificultad a medida que el modelo progresa. Esto permite una curva de aprendizaje gradual y evita abrumar al modelo desde el principio.

►Retroalimentación Inmediata: Diseña el prompt de manera que el modelo reciba retroalimentación inmediata sobre su desempeño en la resolución de anagramas. Puedes proporcionar las respuestas correctas después de cada anagrama para que el modelo pueda verificar sus respuestas.

►Palabras en Idiomas Diferentes: Incluye anagramas en varios idiomas para que el modelo pueda generalizar su habilidad en diferentes lenguajes.

►Experimentación continua: La ingeniería de prompts es un proceso iterativo. Experimenta con diferentes tipos de anagramas, estructuras y enfoques para encontrar la combinación más efectiva que impulse el aprendizaje y la mejora del modelo.

A continuación se cita otro ejemplo, esta vez en español:

INPUT

    
pze = pez,

grolli = grillo,

tórinbu = tiburón,

lneó = león,

ojvae = oveja,

gtao = gato,

hgairmo =
   
  

OUTPUT:

    hgairmo = hormiga
  

La ingeniería de prompts es un campo de estudio que se centra en el diseño y la optimización de los prompts que se utilizan para interactuar con los modelos de lenguaje. Los prompts son mensajes que proporcionan información al modelo sobre lo que se espera que genere. En este caso, el prompt proporciona una relación entre las primeras y las segundas palabras.

Hemos demostrado cómo ambos patrones son útiles para establecer una relación entre palabras. La relación de anagrama y la relación de correspondencia son equivalentes y se aplican de manera efectiva, lo cual es relevante para el prompt proporcionado. Las dos relaciones se basan en la idea de que las palabras en desorden se pueden reorganizar para formar palabras en orden. Pueden expresar la misma conexión entre las palabras, pero tienen diferencias en cuanto a cómo llegan a establecer esa conexión. la relación de correspondencia es más amplia y se refiere a cualquier relación semántica entre dos palabras, mientras que la relación de anagrama se refiere específicamente a la reorganización de letras.

Basándose en estos patrones, el modelo de lenguaje puede inferir que el prompt está diseñado para evaluar su capacidad para identificar anagramas. En este caso en particular, anagramas de palabras que son nombres de animales.

Los patrones identificados en las muestras tienen implicaciones para la ingeniería de prompts. En particular, sugieren que los prompts que están diseñados para evaluar la capacidad de un modelo de lenguaje para identificar anagramas pueden ser efectivos si se utilizan las palabras correctas.

Este tipo de problemas son de mucha utilidad para los modelos de lenguaje, ya que le ayudan a refinar y pulir su capacidad de análisis y síntesis de información.

Para confirmar los patrones identificados, se realizaron pruebas adicionales. Creamos un conjunto de datos de prompts similares y evaluamos el rendimiento de varios modelos de lenguaje en este conjunto de datos, obteniendo resultados similares.

El prompt podría mejorarse proporcionando más información sobre la relación entre las primeras y las segundas palabras. Por ejemplo, podría indicar que la relación es una relación de anagrama. Esto ayudaría a los modelos de lenguaje a comprender mejor la relación y generar respuestas más precisas.

De igual forma, el prompt podría utilizarse para generar otros tipos de relaciones entre las palabras. Por ejemplo, relaciones de significado o relaciones gramaticales. Esto permitiría a los modelos de lenguaje aprender sobre diferentes tipos de relaciones entre las palabras y generar respuestas más creativas.

En general, el prompt es eficaz para generar un conjunto de datos de anagramas. Al final de la prueba, el modelo puede adquirir nuevas habilidades y dominar estructuras más complejas.