Modalidad: Curso Online

Esta sección del curso ofrece una Introducción a los Modelos de Comprensión del Lenguaje Natural, enfocándose en ChatGPT como un tipo de Inteligencia Artificial. Se discute si la IA necesita justificar o explicar sus respuestas y se exploran las promesas y problemas de la IA en medicina e investigación. Además, se examina el papel de OpenAI y la evolución de GPT. Se analiza si un texto generado por ChatGPT puede ser identificado como plagio o si ChatGPT puede usarse para controlar el plagio. La sección incluye recomendaciones para profesores, estudiantes e instituciones sobre el uso de ChatGPT. Finalmente, se ofrecen prácticas sobre la introducción a ChatGPT y la importancia del contexto, cómo generar instrucciones y guiar conversaciones, y cómo prevenir la inyección de instrucciones y estructurar las respuestas.

En esta sección del curso, comenzamos con una Introducción a la Ingeniería de Peticiones. A partir de aquí, nos sumergimos en una serie de prácticas que abarcan diversos aspectos esenciales de este campo. Estas incluyen la Semántica de entrada y creación de meta-lenguajes y la Automatización de la Salida. Además, se presenta el patrón Persona para ilustrar cómo ChatGPT puede actuar en roles específicos, como un Medical Writer. También se abordan las Traducciones, mostrando diferentes ejemplos de variaciones e Instrucciones Pivote.

A continuación, la sección detalla una gama de patrones útiles para la Ingeniería de Peticiones. Estos incluyen el patrón Receta, Plantilla, Lista de Comprobación, Reflexión, de Ajuste de la Pregunta, de Aproximaciones Alternativas, Verificador Cognitivo, Rompedor de Rechazo, de Interacción Inversa, de Juego, de Generación Infinita, y el patrón de Gestor de Contexto. Cada uno de estos patrones es explorado en profundidad con ejemplos prácticos para proporcionar una visión detallada de cómo pueden ser aplicados en diversas situaciones de Ingeniería de Peticiones.

Esta sección del curso cubre las herramientas para la organización de peticiones, cómo utilizar la extensión IA Prompt Genius, proporciona guías para un acceso rápido a la edición para ajustar instrucciones y aborda el trabajo con instrucciones personalizadas.

Esta sección del curso se centra en el uso y comprensión de Visual ChatGPT. Se abordará su introducción, sus capacidades y limitaciones, y cómo este puede interpretar y trabajar con imágenes como contexto. A lo largo de la sección, se explorarán ejemplos prácticos como la clasificación y gradación de una catarata, la interpretación de figuras en artículos científicos y la extracción de datos de tablas en formato de imagen. Además, se discutirá cómo Visual ChatGPT puede ayudar en la interpretación de ecuaciones.

La sección descrita se centra en avanzadas técnicas de ingeniería de prompts, explorando una amplia gama de estrategias para optimizar la interacción con modelos de lenguaje artificial. A través de una serie de lecciones prácticas, se introduce a los participantes en metodologías innovadoras diseñadas para mejorar la capacidad de los modelos de generar respuestas coherentes, lógicas y de alta calidad en una variedad de tareas de procesamiento del lenguaje natural. Estas lecciones abarcan desde el empleo de técnicas Zero-Shot y Few-Shot, que permiten a los modelos actuar sin o con mínimos ejemplos previos, hasta métodos más complejos como Chain of Thought y Tree of Thought, que descomponen problemas en pasos lógicos o estructuras ramificadas para un razonamiento más profundo.

Además, se investigan enfoques como la Generación Aumentada por Recuperación, que enriquece las respuestas del modelo mediante la integración de información externa, y el Razonamiento Razón-Acción (ReAct), enfocado en la relación entre causas y efectos para la toma de decisiones. Otras técnicas destacadas incluyen la autoconsistencia y el análisis contrastivo para seleccionar las respuestas más precisas, así como varias iteraciones del concepto de Cadena de Pensamiento, como la automática, lógica y simbólica, que apuntan a automatizar y refinar el proceso de generación de razonamiento paso a paso.

El objetivo de esta sección es dotar a los participantes de herramientas y conocimientos avanzados para manipular y guiar eficazmente a los modelos de IA en la resolución de tareas complejas, fomentando un entendimiento más profundo del razonamiento artificial y sus aplicaciones prácticas.

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