Un buen prompt es un pequeño argumento más una petición, igual que cualquier pedido claro en la vida. Da tus premisas, tus términos, tus límites y tu meta, y quedará menos por adivinar. Aun así puede estar mal, así que revisa.
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Un chatbot nunca te ha visto. Todo lo que sabe de tu petición es lo que escribiste. Estas son las ideas que usan los lógicos para que un razonamiento sea fácil de seguir, y cada una cumple una función en un prompt.
Una afirmación que das por cierta y de la que partes para razonar. Si una premisa es falsa, todo lo que construyas sobre ella también puede ser falso.
“El museo cierra los lunes” es una premisa. Tu plan para el lunes parte de ella.
En un prompt: Tu contexto, tus ejemplos y tus definiciones son las premisas. El modelo razona a partir de lo que le das, o de lo que adivina.
Una inferencia es el paso que va de las premisas a una afirmación nueva. La conclusión es adonde llega ese paso: lo que querías demostrar o decidir.
El museo cierra los lunes. Hoy es lunes. Entonces, el museo hoy está cerrado.
En un prompt: Tu objetivo nombra la conclusión que buscas. La respuesta es el paso que da el modelo desde tus premisas hacia esa meta.
El conjunto de cosas de las que habla una afirmación. Palabras como “todos” o “cada uno” solo tienen sentido dentro de un dominio elegido.
“Todos aprobaron el examen” habla de un grupo de clase, no de todas las personas del planeta.
En un prompt: El alcance fija el dominio. Sin él, el modelo elige uno por ti, muchas veces más amplio o más estrecho de lo que querías.
Una definición fija lo que significa una palabra. Una palabra es ambigua cuando puede significar más de una cosa. Cambiar de significado a mitad de un argumento se llama equívoco.
“Una comida ligera” puede ser baja en calorías o simplemente pequeña. Decir cuál de las dos quita la duda.
En un prompt: La terminología define tus palabras clave, para que “barato”, “corto” o “sencillo” signifiquen lo que tú quieres decir.
Una condición necesaria tiene que cumplirse, pero puede no bastar. Una condición suficiente basta por sí sola.
Un boleto es necesario para subir al tren, pero no es suficiente: además, el tren tiene que estar funcionando.
En un prompt: Las restricciones, el formato y el plazo son condiciones necesarias. Cumplirlos todos sigue sin garantizar una buena respuesta.
La evidencia es lo que respalda una afirmación. La inducción saca un patrón general a partir de casos particulares. Puede ser fuerte, pero nunca es segura.
Todos los cisnes que has visto son blancos, así que esperas que el próximo también lo sea. Luego visitas Australia y te encuentras con un cisne negro.
En un prompt: Los ejemplos enseñan por inducción. Las referencias, las estadísticas y las citas textuales son evidencia, y solo cuentan si son reales.
Un solo caso que demuestra que una afirmación general es falsa. Buscar uno es la forma de poner a prueba una idea en lugar de solo creerla.
“Todas las aves pueden volar.” Los pingüinos son un contraejemplo, y con uno basta.
En un prompt: Los contraargumentos y otros puntos de vista le piden al modelo que busque el caso en el que tu idea falla.
El filósofo H. P. Grice describió lo que da por sentado una conversación cooperativa: di lo suficiente pero no de más, di lo que es verdad, no te salgas del tema y sé claro.
“Me quedé sin gasolina.” “Hay una gasolinera a la vuelta de la esquina.” Das por hecho que está abierta y que vende combustible. Eso es la conversación cooperativa en acción.
En un prompt: Un buen prompt le da al modelo lo que necesita para ser informativo, veraz, pertinente y claro según tu propósito.
Grice describió la conversación entre personas. Aplicar sus máximas a un chatbot es un lente útil, no una afirmación de que el modelo sea una persona que coopera.
Los dos argumentos tienen la misma forma válida: si las premisas fueran verdaderas, la conclusión tendría que serlo. Solo el primero es sólido, porque sus premisas sí son verdaderas.
Con los prompts pasa lo mismo. Una petición ordenada y bien estructurada puede apoyarse en una premisa equivocada, y la respuesta la seguirá al pie de la letra.
Veintiuna partes, en siete familias lógicas. Nunca necesitas todas a la vez. Cada una que dejas fuera es algo que el modelo tiene que adivinar. Toca cualquier elemento para leerlo.
Un papel que asume el modelo y que define su vocabulario, su profundidad y su punto de vista.
La lógicaFija el punto de vista de quien habla. Como elegir una perspectiva en un argumento, cambia qué premisas parecen pertinentes y qué palabras se usan. No agrega conocimientos ni credenciales.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Qué voz experta, qué nivel de detalle y qué enfoque quieres.
Ojo: Un papel es un disfraz, no un título. Un modelo que hace de médico no es médico, así que consulta los temas de salud, legales o de dinero con un profesional de verdad.
Quién va a leer o usar la respuesta, y qué sabe ya.
La lógicaFija el conocimiento compartido que la respuesta puede dar por hecho. Qué tan informativa debe ser depende de quien escucha, así que la audiencia define cuánto explicar.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Si debe explicar lo básico o saltárselo, y qué palabras conoce quien lee.
Ojo: Una audiencia vaga como “principiantes” ayuda menos que decir qué saben ya y qué necesitan hacer con la respuesta.
El color emocional de la respuesta: amable, formal, firme, juguetón o sereno.
La lógicaEl tono cambia cómo se dice algo, no lo que se afirma. La lógica separa el contenido de la expresión, y el tono es una petición sobre la expresión.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Si debe sonar cálido, neutral, formal o directo.
Ojo: El tono puede desdibujar el contenido. Si pides algo “tranquilizador”, revisa que la respuesta no haya suavizado un dato que necesitabas oír con claridad.
En qué idioma responder, y qué tan sencillo o técnico debe ser el lenguaje.
La lógicaUna afirmación solo funciona si las dos partes la entienden igual. Elegir el idioma y el nivel de lectura evita la oscuridad, contra la que advierte la máxima de Modo de Grice.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Qué idioma, qué variante y qué nivel de lectura usar.
Ojo: Una traducción puede sonar fluida y aun así estar mal. Para algo importante, como la etiqueta de un medicamento o un contrato, pide a alguien que hable bien el idioma que la revise.
Los datos de tu situación sobre los que debe construir la respuesta.
La lógicaEl contexto aporta las premisas: las afirmaciones que se dan por ciertas. Una conclusión vale lo que valen las premisas de las que parte.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Tu situación, así que llena el hueco con un caso típico que quizá no sea el tuyo.
Ojo: Las premisas falsas producen disparates dichos con seguridad. Si los datos de tu situación están mal o desactualizados, es probable que una respuesta bien razonada también esté mal.
Una o más muestras de cómo se ve una buena respuesta.
La lógicaLos ejemplos funcionan por inducción: a partir de unos pocos casos, el modelo infiere un patrón general. Como en toda inducción, el patrón que elija puede no ser el que tú querías.
Si la dejas fuera, el modelo adivina El estilo, la extensión y el patrón que tienes en la cabeza.
Ojo: Los modelos pueden copiar los ejemplos muy de cerca, incluso sus casualidades. Si todos tus ejemplos son nombres de comida, espera más nombres de comida. Varíalos a propósito.
Palabras o nombres que deben aparecer, o que precisan el tema.
La lógicaLas palabras clave marcan los términos de los que debe tratar la respuesta. Sirven como prueba de pertinencia: una respuesta que nunca los toca se desvió de la pregunta.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Qué nombres, cosas o ideas concretas te importan.
Ojo: Una lista larga de palabras clave se vuelve una ensalada de palabras. Elige los pocos términos que de verdad importan y revisa que se usen bien, no que solo aparezcan.
Definiciones para las palabras de tu petición que podrían significar más de una cosa.
La lógicaDefinir los términos bloquea el equívoco, el error de dejar que una palabra cambie de significado a mitad del camino. Una definición fija a qué se refiere una palabra clave de principio a fin.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Qué significado de una palabra ambigua tienes en mente.
Ojo: Tus propias palabras te parecen obvias. Palabras como “barato”, “pronto”, “sano” y “corto” son donde se esconden los malentendidos. Precísalas con números.
Lo que debe cubrir la respuesta, y lo que debe dejar fuera.
La lógicaEl alcance fija el dominio del discurso: el conjunto de cosas de las que trata la conversación. Las afirmaciones se juzgan dentro de ese dominio, así que un dominio borroso da respuestas borrosas.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Qué tan amplio o estrecho ir, y qué cuenta como fuera de tema.
Ojo: Un alcance demasiado estrecho puede esconder lo que importa. Invita al modelo a señalar cualquier cosa importante que quede justo fuera de tu límite.
Reglas que debe cumplir la respuesta, como extensión, costo o cosas que evitar.
La lógicaLas restricciones son condiciones necesarias: una respuesta que rompe una falla, por buena que sea en lo demás. Cumplir todas las restricciones sigue sin hacer que una respuesta sea lo bastante buena.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Tus límites firmes, así que puede sugerirte cosas que no puedes usar.
Ojo: Revisa por tu cuenta la respuesta contra cada restricción. A veces los modelos rompen una regla sin avisar, como un número de palabras, mientras suenan como si la hubieran cumplido.
El periodo de tiempo al que pertenece tu tarea, o la información que necesitas.
La lógicaEs más práctico que lógico. Un chatbot responde cuando le preguntas, no según un calendario. Lo lógico es el índice de tiempo: muchas afirmaciones solo son verdaderas en una fecha dada.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Qué fechas importan, y qué tan actuales deben ser los datos.
Ojo: Los modelos tienen una fecha de corte de conocimiento y puede que no sepan qué día es hoy. Para todo lo que dependa del tiempo, dale tú la fecha y revisa los datos recientes en otra parte.
La forma de la respuesta: una lista, una tabla, pasos, un correo o un párrafo corto.
La lógicaEl formato es una restricción sobre la forma, no sobre el contenido. Responde al consejo de Grice de ser ordenado: la misma información es más fácil de revisar en una forma que puedes recorrer con la vista.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Si quieres una lista, una tabla, un párrafo o pasos.
Ojo: Una tabla bonita puede hacer que las suposiciones parezcan hechos. El formato hace que una respuesta sea más fácil de leer, no más confiable.
Lo que quieres que logre la respuesta: el sentido de toda la petición.
La lógicaEl objetivo es la conclusión hacia la que razonas. Sin él, la pertinencia no tiene ancla, porque Grice ligó la pertinencia al propósito de la conversación.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Por qué preguntas, así que no puede saber qué es útil.
Ojo: Decir tu meta puede inclinar la respuesta hacia ella. Pide “ayúdame a decidir” en lugar de “convénceme”, a menos que de verdad quieras solo un lado.
El siguiente paso con el que debe cerrar la respuesta, para ti o para quienes la lean.
La lógicaUn argumento puede terminar en una conclusión práctica: una decisión sobre qué hacer. Un llamado a la acción convierte el razonamiento en un siguiente paso claro.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Si debe cerrar con un siguiente paso, y cuál es.
Ojo: Los llamados a la acción insistentes salen al revés. Pide un siguiente paso claro y honesto, no presión ni urgencias inventadas como “solo quedan dos lugares”.
Fuentes a las que debe remitir la respuesta, para que puedas revisar de dónde sale cada afirmación.
La lógicaUna referencia une una afirmación con su evidencia. Sirve a la máxima de Cualidad de Grice: no digas cosas para las que no tienes evidencia suficiente.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Si necesitas fuentes, y en qué tipo de fuentes confías.
Ojo: Los modelos pueden inventar referencias que parecen reales: títulos, autores y enlaces creíbles que no existen. Da tus propias fuentes cuando puedas, y abre cada referencia antes de confiar en ella.
Números que respaldan una afirmación, como conteos, promedios o tasas.
La lógicaUsar un número para respaldar una afirmación general es una forma de inducción. Un número solo respalda una afirmación si es real, reciente y sobre el grupo correcto.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Si quieres números, y qué tan precisos deben ser.
Ojo: Los modelos pueden producir números que parecen precisos sin ninguna fuente real. Da tus propios datos cuando puedas, y rastrea cada número hasta su origen antes de repetirlo.
Palabras exactas de una persona o un texto real, repetidas al pie de la letra.
La lógicaUna cita textual es un testimonio: evidencia de que alguien dijo algo. Solo cuenta si es exacta y está en su contexto. Una cita mal hecha es una premisa falsa.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Si quieres citas textuales, de quién y qué tan exactas.
Ojo: Los modelos pueden inventar citas o atribuir frases reales a la persona equivocada. Pega tú las palabras exactas, o compara cualquier cita con un original confiable.
Las perspectivas de otras personas que debe considerar la respuesta, no solo la tuya.
La lógicaMirar desde varios puntos de vista pone a prueba si una conclusión se sostiene para todos los afectados. Una premisa que parece obvia desde un lado puede ser falsa o irrelevante desde otro.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Qué intereses y opiniones cuentan, así que puede darte solo un lado.
Ojo: Enumerar opiniones no es lo mismo que sopesarlas. Mostrar dos lados como iguales puede esconder que uno tiene mucha mejor evidencia.
Las objeciones más fuertes a una idea, para ponerla a prueba antes de confiar en ella.
La lógicaLa falsación de Popper: intenta refutar una idea, no solo confirmarla. Un solo contraejemplo puede hundir una afirmación general, y las objeciones buscan los puntos débiles.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Si quieres que te contradiga con honestidad o que simplemente te dé la razón.
Ojo: Los modelos tienden a darle la razón a quien pregunta. Si nunca pides objeciones, que no aparezca ninguna no es evidencia de que tu idea sea buena.
Una comparación con algo conocido que ayuda a explicar algo nuevo.
La lógicaUna analogía traslada la estructura de un caso conocido a uno nuevo. Explica y puede sugerir, pero nunca demuestra; ponla a prueba buscando dónde se rompe.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Qué cosas conocidas manejas lo bastante bien como para compararlas.
Ojo: Toda analogía se rompe en algún punto. Pide al modelo que diga dónde deja de funcionar su comparación, para que no te lleves la parte equivocada.
Una invitación para que el modelo te pregunte lo que necesita antes de responder.
La lógicaLas preguntas convierten una adivinanza de un solo intento en un diálogo. Las premisas que faltan se aportan en lugar de suponerse, así la respuesta puede ser tan informativa como necesitas.
Si la dejas fuera, el modelo adivina Todo lo que olvidaste decir, rellenado en silencio con valores típicos.
Ojo: Las preguntas del modelo valen lo que valen tus respuestas. Contesta con honestidad y en concreto; si adivinas, construirá sobre tu suposición.
Más partes no siempre es mejor: “todo” da un prompt largo. El arte está en notar qué adivinanzas importan para esta tarea y cerrar esas.
Cada petición de abajo recibió una respuesta decepcionante. ¿Qué parte, agregada al prompt, habría ayudado más?
Un prompt bien armado hace más probable una respuesta útil. No hace que la respuesta sea verdadera. Un argumento válido con premisas falsas puede llegar a una conclusión falsa sin que nada en su forma te avise, y un modelo puede razonar con fluidez a partir de una suposición equivocada.
Cuando les pides referencias, citas textuales o estadísticas, a veces los modelos producen unas que parecen reales pero no existen. Da tus propias fuentes y datos cuando puedas, y revisa cada referencia, cita y número antes de confiar en ellos o compartirlos.
Un modelo aprendió de textos hasta cierta fecha. Puede no saber lo que pasó después, ni siquiera qué día es hoy. Di “a la fecha de…” cuando el tiempo importe, y revisa los datos recientes en una fuente actual.
Pedirle a un modelo que actúe como médico, abogado o contador cambia su vocabulario y su enfoque. No le da formación, ni licencia para ejercer, ni responsabilidad, ni conocimiento de toda tu situación.
La respuesta es un borrador para que tú lo juzgues, no una decisión tomada por ti. Para temas de salud, legales, de dinero o de seguridad, consulta con una persona calificada antes de actuar.
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