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Aunque hay varios métodos para ofrecer textos de referencias , lo más común es delimitar en las instrucciones los enlaces de los cuales se debe sacar la información y así la respuesta será mucho más acorde a lo que se quiere .
3 . DIVIDIR TAREAS COMPLEJAS EN SUBTAREAS Según OpenAI , « las tareas complejas tienden a tener tasas de error más altas que las tareas más simples ». Es por esto que al momento de realizar una tarea compleja , la jerarquía es de suma importancia para obtener las respuestas adecuadas .
4 . DEJAR QUE LA IA PIENSE Puede parecer descabellado , pero ya que la IA procesa una gran cantidad de información es necesario tener paciencia y ofrecer cierto tiempo para que pueda ofrecer una mejor respuesta . OpenAI afirma : « los modelos cometen más errores de razonamiento cuando intentan responder de inmediato , en lugar de tomarse el tiempo para encontrar una respuesta ». En concreto , se le puede pedir a la herramienta que haga un « monólogo interno » para que reflexione la respuesta que va a dar , que revise si la solución que ha pensado es la correcta antes de ofrecer su respuesta o que encuentre su propia solución antes de apresurarse a llegar a una conclusión .
5 . UTILIZAR HERRAMIENTAS DE TERCEROS Otra estrategia que ofrece OpenAI es utilizar diferentes herramientas y APIs con IA compatibles con ChatGPT para aprovechar lo mejor de ambas . En este sentido , la tecnológica aclara : « por ejemplo , un sistema de recuperación de texto ( a veces llamado RAG o recuperación de generación aumentada ) puede informar al modelo sobre documentos relevantes . Un motor de ejecución de código como Code Interpreter de OpenAI puede ayudar al modelo a hacer cálculos y ejecutar código ». Esto puede resultar un poco más complicado para el usuario promedio , sin embargo , las personas que estén dispuestas a indagar en el funcionamiento de las herramientas con IA pueden buscar la posibilidad de que el modelo use embeddings para acceder a otras herramientas impulsadas por IA .
6 . HACER MEDICIONES DE FORMA SISTEMÁTICA La función de esta última técnica es comprobar constantemente que los cambios realizados en las instrucciones han mejorado las respuestas de ChatGPT o no . Esto se puede lograr mediante el sistema de evaluaciones o evals .