📄️ 🥇 Zero-Shot Prompting
Zero-shot prompting es una de las formas más básicas pero poderosas de interactuar con un modelo de lenguaje. Se trata de pedirle al modelo que realice una tarea sin proporcionar ejemplos previos.
📄️ 🥈 One-Shot Prompting
One-shot prompting consiste en dar al modelo un solo ejemplo junto con una instrucción para que pueda imitar el formato o estilo de la tarea deseada.
📄️ 🥉 Few-Shot Prompting
Few-shot prompting consiste en proporcionar múltiples ejemplos antes de pedirle al modelo que resuelva una tarea. Esto mejora la capacidad del modelo para seguir patrones y entregar respuestas más coherentes, especialmente en tareas complejas.
📄️ ⚙️ System, Role y Contextual Prompting
Estas tres técnicas permiten guiar a un modelo de lenguaje de forma más precisa y coherente. Funcionan como marcos de referencia que definen quién es el modelo, qué contexto tiene, y cómo debe comportarse.
📄️ 🔄 Step-Back Prompting
Step-Back Prompting es una técnica que mejora la capacidad de razonamiento del modelo al pedirle primero que reflexione sobre una versión más abstracta o general del problema antes de resolverlo.
📄️ 🧠 Chain of Thought (CoT) Prompting
Chain of Thought es una técnica de prompting que consiste en pedir al modelo que razone paso a paso antes de dar la respuesta final. Esto mejora notablemente el rendimiento en tareas complejas, especialmente aquellas que requieren lógica, matemática o inferencia.
📄️ 🔁 Self-Consistency Prompting
Self-Consistency Prompting es una técnica que mejora los resultados de modelos de lenguaje mediante la generación de múltiples cadenas de razonamiento y la selección de la respuesta más común o coherente entre ellas.
📄️ 🌳 Tree of Thought (ToT) Prompting
Tree of Thought es una técnica avanzada de prompting que extiende la idea de “razonamiento paso a paso” de CoT, permitiendo al modelo explorar múltiples rutas de pensamiento simultáneamente, como si navegara por un árbol de posibilidades.
📄️ ⚡ ReAct Prompting (Reason + Act)
ReAct combina razonamiento lógico paso a paso (Reasoning) con la ejecución de acciones concretas (Acting), como hacer búsquedas, consultar herramientas externas o manipular entornos virtuales.
📄️ 🤖 Automatic Prompt Engineering (APE)
Automatic Prompt Engineering (APE) es una técnica en la que se utiliza un modelo de lenguaje para generar, evaluar y seleccionar los mejores prompts automáticamente, en lugar de que lo haga una persona manualmente.
📄️ 🖼️ Multimodal Prompting
Multimodal Prompting es una técnica que permite trabajar con diferentes tipos de datos en un solo prompt: texto, imágenes, audio, video o combinaciones entre ellos.
📄️ 💻 Prompting para generación y explicación de código
Code Prompting es el uso de modelos de lenguaje para generar, explicar, traducir o depurar código fuente en uno o varios lenguajes de programación, a partir de instrucciones en lenguaje natural o semiestructurado.