¿Sabías que puedes escribir prompts LLM como si fueran programas? Puedes utilizar prácticamente cualquier lenguaje que desees, o inventarte uno (pseudocódigo) siempre que tenga sentido. Las capacidades de concordancia de patrones de un modelo de lenguaje determinarán lo que intentas dirigir, y ejecutará (una variación) lo que le has pedido que haga. No será exactamente igual cada vez (y eso puede ser una característica). Puedes probarlo aquí en SkyDeck.ai (regístrate) y experimentar utilizando diferentes LLMs para ver cómo difieren los resultados. Aplicar esta técnica en tu propio uso de la IA puede añadir otro múltiplo a tu productividad.
Poesía programática
Por ejemplo, puedes preguntar a un LLM:
O puedes programarlo para que escriba tres tipos de poemas en tres idiomas sobre tres temas. Te dará la mayoría de las combinaciones. Así es como se hace.
Primero, defino los tipos de poemas a producir. Imagino un nombre de variable para esto llamado "poema_tipo" y presento los tipos en un formato Json:
Yo hago algo parecido para las asignaturas de poemas e idiomas:
A continuación, se describe la lógica de lo que hay que hacer con estos datos, refiriéndose a ellos de una manera lógica. He copiado el estilo de las plantillas sin lógica del 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 quiera, y su salida podría cortarse debido a las limitaciones de la ventana de contexto.
Corta 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:
