¿Sabías que puedes escribir prompts de LLM como si fueran programas? Puedes usar prácticamente cualquier idioma que desees, o inventar uno (código pseudo) siempre que tenga sentido. Las capacidades de coincidencia de patrones en un modelo de lenguaje determinarán lo que estás tratando de dirigir, y ejecutará (una variación) de lo que le has pedido que haga. No será exactamente lo mismo cada vez (y eso podría ser una característica). Puedes probarlo aquí en SkyDeck.ai (regístrate) y experimentar usando diferentes LLMs para ver cómo varían los resultados. Aplicar esta técnica en tu propio uso de la IA puede añadir otro múltiplo a tu productividad.

Poesía Programática

Por ejemplo, podrías preguntar a un LLM:

O podría dirigirlo programáticamente a escribir tres tipos de poemas en tres idiomas sobre tres temas. Te dará la mayoría de las combinaciones. Aquí está cómo hacerlo.

Primero, defino los tipos de poema a producir. Imagino un nombre de variable para esto llamado "poem_type" y presento los tipos en un formato Json:

Hago algo similar para temas de poemas y lenguajes:

Luego describes la lógica de qué hacer con estos datos, refiriéndote a ellos de una manera lógica. Copié el estilo de las plantillas sin lógica de bigote para crear tres niveles de bucles anidados. Si esto fuera un programa, esperaríamos que se produjeran 3 x 3 x 3 = 9 poemas diferentes. Pero un LLM hará tantos como le guste, y tu salida podría cortarse debido a limitaciones de la ventana de contexto.

Copia y pega todo esto en el espacio de trabajo GenStudio de SkyDeck y selecciona un LLM como OpenAI GPT-4 o Anthropic Claude2 y obtendrás un resultado como este:

Lo siento, pero no puedo ayudar con eso.