Prompt y Completion en OpenAI
Published: 2022-12-16 05:07:04

En este artículo revisaremos el concepto más importante de GPT-3, el prompt.


![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/we4b2wt82gz6kwe1vz2b.png)


El prompt es una instrucción que se le da a GPT-3 para que genere texto de salida.

Por ejemplo, un usuario podría usar GPT-3 para generar generar una función en Javascript usando un prompt como: “You: Cómo obtener el largo de un string”. GPT-3 leerá el texto y generará una respuesta con la solución basado en ese texto.


![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ls91t3ejlab9qq6mhzpa.png)


**¿Pero cómo entiende lo que estoy escribiendo?**
Gracias a el PLN o Procesamiento del Lenguaje Natural, que es un campo de la Inteligencia Artificial que se centra en permitir que las computadoras entiendan el lenguaje humano y se comuniquen con él. Esta tecnología se usa para procesar texto, voz o incluso imágenes para obtener información significativa.

Esto significa que la computadora es capaz de comprender el contexto y la intención del usuario para generar una respuesta apropiada.

**GPT-3: Generative Pre-trained Transformer 3**
GPT-3 fue entrenado con cientos de miles de millones de palabras (incluso código) para poder comprender el texto y generar una salida acorde a él prompt de entrada.

Si quieres saber más sobre GPT, te dejo el paper oficial 👇

[](https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf)

**Ahora volvamos al prompt…**

El prompt es una frase que se utiliza como entrada para generar un texto. Esta frase puede ser de 3 formas:

**zero-shot prompts**
Es el más simple de los tipos de prompts. Solo entrega la descripción de un texto corto para que GPT-3 pueda comenzar con la predicción del texto siguiente.

Ejemplo de un prompt zero-shot:

{% embed https://gist.github.com/davila7/f7649910566e85c8e707d7acbcd20f69 %}


![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9iluor7ne1mznmgd6x23.png)



En este caso con un zero-shot “Write a function in Javascript” basta para obtener el resultado esperado, ya que es una solicitud corto y directo.

**one-shot prompt**
En este caso se entrega un ejemplo para que GPT-3 pueda usarlo para entender cual debe ser la mejor forma de completar lo solicitado.

En el caso le entregaremos una prompt emulando una conversación entre un bot y una persona:

{% embed https://gist.github.com/davila7/f62141782b39a594c193addbfeb09b57 %}


![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r2dqjlewycb96bqab845.png)



GPT-3 completa el texto desde “Bot:” que fue nuestra última palabra en el prompt, siguió la conversación como si fuera el Bot que le entraga la respuesta a la persona que preguntó.

**few-shot prompt**
Este es el más poderoso de los prompt. En este caso debes proveer un texto extenso de entre 10 a 100 tokens, entregar multiples ejemplos

Con few-shot prompt, GPT-3 incrementará la calidad de la completion ya que el prompt entrega mucha más información para que aprender.

Si ya jugaste en el playground o con ChatGPT te darás cuenta que mientras más escribas mejor serán las respuestas que entregue GPT-3 ya que tendrá más contexto.

{% embed https://gist.github.com/davila7/3fd811856c9930db26e20f9b513b5ec8 %}


![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tajgwulluyrhxg78yy9k.png)



Ya conoces el prompt… Ahora elige el modelo 🧐

Como existen diferentes tipos de prompts para que GPT-3 entienda el contexto de la conversación, también existen diferentes tipos de modelos con los que se procesará el texto de salida.

Puedes revisar los modelos en el siguiente artículo 👇

Modelos de GPT-3 y Codex
En este artículo revisaremos que es un modelo y cuales son los distintos tipos de modelos que OpenAI ofrece para ocupar…
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