¿Qué son los Prompts Negativos?

  1. Mejora de la Generalización: Los prompts negativos ayudan a los modelos de IA a generalizar mejor al exponerlos a una variedad más amplia de situaciones y contextos, lo que resulta en respuestas más robustas y precisas.
  2. Corrección de Sesgos: Al presentar ejemplos de respuestas incorrectas o sesgadas, los prompts negativos ayudan a los desarrolladores a identificar y corregir posibles sesgos en los modelos de IA, mejorando así su equidad y fiabilidad.
  3. Aumento de la Diversidad: Al incluir ejemplos negativos en el entrenamiento de los modelos, se fomenta la diversidad en las respuestas generadas, lo que contribuye a una mayor variedad y calidad en la salida del modelo.
  4. Evitan resultados indeseados: Al aclarar ejemplos negativos, la IA podrá otorgarnos resultados de mayor calidad, evitando mostrar resultados que no esen alineados con nuestros objetivos. Esto se ve mucho en la creación de imágenes.
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Recomendaciones para Utilizar Prompts Negativos de Forma Efectiva

  1. Equilibrio entre Prompts Positivos y Negativos: Es importante encontrar un equilibrio adecuado entre los prompts positivos y negativos para garantizar un entrenamiento efectivo del modelo y evitar sesgos no deseados.
  2. Variedad en los Ejemplos Negativos: Utiliza una amplia gama de ejemplos negativos para exponer al modelo a diferentes tipos de errores y situaciones, lo que enriquecerá su comprensión y capacidad de respuesta.
  3. Evaluación Continua: Realiza una evaluación regular de cómo los prompts negativos están impactando en el rendimiento del modelo y ajusta su uso según sea necesario para optimizar los resultados.

Ejemplos de prompts negativos

Prompt negativo genérico
Prompt negativo creado por un usuario, créditos a quien corresponda

En resumen

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