Curso IA UAL

¿Qué es un prompt en ChatGPT?

• Una herramienta para dibujar en la pantalla

• Una función matemática

• Un comando para apagar la computadora

• Una secuencia de texto o imágenes que utiliza la IA como instrucción para generar respuestas

¿Por qué es importante formular un prompt claro y específico?

• Para obtener respuestas precisas y útiles

• Para confundir al modelo de IA

• Para hacer que la IA se bloquee

• Para generar respuestas genéricas

¿Qué elemento es esencial para crear un prompt efectivo en ChatGPT?

• Instrucciones ambiguas

• Palabras en otro idioma

• Dibujos complicados

• Instrucciones claras y específicas

¿Qué error se debe evitar al formular un prompt para ChatGPT?

• No revisar y refinar

• No proporcionar contexto

• Ser demasiado específico

• Ambigüedad

¿Qué función cumplen las palabras clave en un prompt de ChatGPT?

• Guían al modelo de IA hacia la respuesta deseada

• Son irrelevantes

• Confunden al modelo de IA

• No tienen ninguna función

¿Por qué es importante incluir contexto relevante en un prompt?

• Ayuda al modelo a entender mejor la situación

• Confunde al modelo de IA

• Hace que la respuesta sea incorrecta

• No tiene ninguna importancia

¿Qué puede ocurrir si se incluyen múltiples preguntas en un solo prompt?

• Confundir al modelo y obtener respuestas incompletas

• Hacer que el modelo funcione mejor

• Mejorar la calidad de las respuestas

• No afecta en nada

¿Qué se debe evitar al formular un prompt para ChatGPT?

• No especificar el formato deseado

• Proporcionar ejemplos

• Revisar y refinar el prompt

• Incluir jerga o tecnicismos

¿Por qué es importante revisar y refinar un prompt?

• Para mejorar la calidad de las respuestas

• Para empeorar la calidad de las respuestas

• Para confundir al modelo de IA

• Para obtener respuestas genéricas

¿Qué puede ocurrir si un prompt carece de contexto suficiente?

• Recibir respuestas no relevantes para la situación específica

• Obtener respuestas precisas

• No afectar la calidad de las respuestas

• Hacer que el modelo funcione mejor