Cómo se ha desmacaído del desempeño de los modelos según el tipo de prompt

El desempeño de los modelos varía según el prompt: los abiertos generan respuestas amplias pero menos precisas; los cerrados ofrecen información concreta y enfocada; y los interactivos permiten ajustes dinámicos, siendo ideales para tareas más detalladas.
- Prompts y la precisión de las respuestas.
Los experimentos sobre la relación entre prompts y precisión analizan cómo claridad, especificidad y estructura influyen en el rendimiento del modelo. Prompts claros y contextuales mejoran la relevancia y exactitud de las respuestas, mientras que los vagos generan resultados inconsistentes. Se evalúan diferentes diseños de prompts (abiertos, cerrados, interactivos) y se mide la relevancia y coherencia de las respuestas
Claridad del Prompt:
- Vago: Háblame sobre redes neuronales.
- Específico: Explica cómo funciona una red neuronal convolucional en imágenes.
- Resultado: El específico genera una respuesta más precisa.
Comparación entre indicaciones en diferentes lenguajes o niveles de complejidad

La comparación de indicaciones muestra que los prompts simples son más claros, mientras que los complejos ofrecen más detalles, pero con riesgo de ambigüedad. Los modelos responden mejor en inglés, aunque también funcionan bien en español. Los prompts abiertos generan respuestas más amplias, y los cerrados, más concisas.
Comparación
- Lenguaje simple vs. complejo: El lenguaje simple genera respuestas claras, mientras que el complejo ofrece más detalles, pero puede ser ambiguo.
- Inglés vs. español: El modelo responde mejor en inglés, pero también funciona bien en español, aunque con algunas variaciones en precisión.
- Prompts abiertos vs. cerrados: Los abiertos permiten respuestas más amplias, mientras que los cerrados son más directos y concisos.