Elementos de un prompt efectivo y sus técnicas

Crucigrama

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Sobre esta actividad

Descubre los componentes clave para crear solicitudes efectivas en la comunicación con modelos de IA y algunas de sus técnicas.

Creada por

Rosa Isela Ochoa C

México

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Top 10 resultados

#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Rosa Isela Ochoa C 12 de Junio de 2025	% 100	01:53
2	Alba Estrada 16 de Junio de 2025	% 100	02:12
3	Manuel Ibarra 16 de Junio de 2025	% 100	02:12
4	Laura Mendoza 16 de Junio de 2025	% 100	03:42
5	YOLANDA RODRIGUEZ 21 de Junio de 2025	% 100	03:45
6	nan 16 de Junio de 2025	% 100	04:45
7	Veronica Toscano 16 de Junio de 2025	% 96	03:28
8	Graciela Lopez 22 de Junio de 2025	% 96	21:01
9	Laura D 16 de Junio de 2025	% 83	02:46
10	KARLA ANDRADE 17 de Junio de 2025	% 79	03:28

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Crucigrama Elementos de un prompt efectivo y sus técnicasVersión en línea Descubre los componentes clave para crear solicitudes efectivas en la comunicación con modelos de IA y algunas de sus técnicas. por Rosa Isela Ochoa C 1 Debe ser clara, concisa y centrarse en una acción especifica. 2 Proporciona datos de entrada en la pregunta o petición para la que te interesa encontrar una respuesta. 3 Agrega una descripción del problema con información relevante para preparar el escenario de la pregunta. 4 Precisa los limites del resultado esperado, es decir, indica características como longitud o complejidad de la respuesta. 5 Indica el tipo o formato que deseas se muestre el contenido generado por el modelo. Ejemplo: "El formato de la respuesta tiene que ser una tabla con dos columnas, la primera con la palabra objetivo y la segunda con la lista de sinónimos" 6 Es la entrada inicial que se le da a un modelo de lenguaje. Puede ser una pregunta, una instrucción, una frase o incluso un párrafo completo. 7 Esta técnica consiste en solicitar al modelo que adopte un personaje u ocupación particular como en un juego de rol, para que asimile con mayor precisión el contexto de las peticiones y generar de esta forma, respuestas mas precisas. 8 Se incluyen ejemplos para orientar la respuesta del modelo. La estructura de cada disparo consiste en definir un par problema-solución para que un grupo de ellos sirvan de contexto al modelo para resolver una petición determinada. 9 Se le pide al modelo que responda sin ejemplos ni contexto adicional. Esta técnica se utiliza para desarrollar conversaciones mediante preguntas sencillas y para mejorar la comprensión del modelo en tareas particulares. 10 Estas técnicas avanzadas brindan a los modelos de IA, la capacidad de razonar antes de responder las peticiones. Tambien nos ayudan a obtener resultados precisos en tareas de razonamiento solicitadas al modelo GPT. 11 Estos simbolos resaltan una palabra u oración de la petición. 12 Estos simbolos indican el formato de salida del contenido a generar. 5 3 10 6 1 11 9 2 12 8 4

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Descubre los componentes clave para crear solicitudes efectivas en la comunicación con modelos de IA y algunas de sus técnicas.

por Rosa Isela Ochoa C

Debe ser clara, concisa y centrarse en una acción especifica.

Proporciona datos de entrada en la pregunta o petición para la que te interesa encontrar una respuesta.

Agrega una descripción del problema con información relevante para preparar el escenario de la pregunta.

Precisa los limites del resultado esperado, es decir, indica características como longitud o complejidad de la respuesta.

Indica el tipo o formato que deseas se muestre el contenido generado por el modelo. Ejemplo: "El formato de la respuesta tiene que ser una tabla con dos columnas, la primera con la palabra objetivo y la segunda con la lista de sinónimos"

Es la entrada inicial que se le da a un modelo de lenguaje. Puede ser una pregunta, una instrucción, una frase o incluso un párrafo completo.

Esta técnica consiste en solicitar al modelo que adopte un personaje u ocupación particular como en un juego de rol, para que asimile con mayor precisión el contexto de las peticiones y generar de esta forma, respuestas mas precisas.

Se incluyen ejemplos para orientar la respuesta del modelo. La estructura de cada disparo consiste en definir un par problema-solución para que un grupo de ellos sirvan de contexto al modelo para resolver una petición determinada.

Se le pide al modelo que responda sin ejemplos ni contexto adicional. Esta técnica se utiliza para desarrollar conversaciones mediante preguntas sencillas y para mejorar la comprensión del modelo en tareas particulares.

Estas técnicas avanzadas brindan a los modelos de IA, la capacidad de razonar antes de responder las peticiones. Tambien nos ayudan a obtener resultados precisos en tareas de razonamiento solicitadas al modelo GPT.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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Debe ser clara, concisa y centrarse en una acción especifica.

Proporciona datos de entrada en la pregunta o petición para la que te interesa encontrar una respuesta.

Agrega una descripción del problema con información relevante para preparar el escenario de la pregunta.

Precisa los limites del resultado esperado, es decir, indica características como longitud o complejidad de la respuesta.

Indica el tipo o formato que deseas se muestre el contenido generado por el modelo. Ejemplo: "El formato de la respuesta tiene que ser una tabla con dos columnas, la primera con la palabra objetivo y la segunda con la lista de sinónimos"

Es la entrada inicial que se le da a un modelo de lenguaje. Puede ser una pregunta, una instrucción, una frase o incluso un párrafo completo.

Esta técnica consiste en solicitar al modelo que adopte un personaje u ocupación particular como en un juego de rol, para que asimile con mayor precisión el contexto de las peticiones y generar de esta forma, respuestas mas precisas.

Se incluyen ejemplos para orientar la respuesta del modelo. La estructura de cada disparo consiste en definir un par problema-solución para que un grupo de ellos sirvan de contexto al modelo para resolver una petición determinada.

Se le pide al modelo que responda sin ejemplos ni contexto adicional. Esta técnica se utiliza para desarrollar conversaciones mediante preguntas sencillas y para mejorar la comprensión del modelo en tareas particulares.

Estas técnicas avanzadas brindan a los modelos de IA, la capacidad de razonar antes de responder las peticiones. Tambien nos ayudan a obtener resultados precisos en tareas de razonamiento solicitadas al modelo GPT.

Estos simbolos resaltan una palabra u oración de la petición.

Estos simbolos indican el formato de salida del contenido a generar.

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	Anónimo	%
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