prompting

Mi proyecto consiste en comparar distintas técnicas de prompting utilizadas en modelos de inteligencia artificial para analizar cómo afectan la calidad de las respuestas generadas.
Durante el proyecto se aplicaron técnicas como Zero-Shot Prompting, Few-Shot Prompting, Chain of Thought, Tree of Thought y ReAct Prompting sobre diferentes tareas prácticas, incluyendo resolución de problemas, generación de texto y toma de decisiones.
El objetivo principal fue evaluar cuál técnica produce respuestas más precisas, estructuradas y útiles dependiendo del tipo de problema.
Este proyecto demuestra cómo el diseño adecuado de prompts puede mejorar significativamente el rendimiento de los modelos de IA.

Para desarrollar este proyecto se utilizaron las siguientes herramientas y recursos:
ChatGPT para realizar pruebas de prompting.
Computadora portátil con conexión a internet.
Documentación y ejemplos vistos durante el curso.
Prompts diseñados manualmente para cada técnica.
Herramientas de edición de texto para registrar resultados y comparaciones.
También se utilizaron distintos escenarios de prueba para evaluar la efectividad de cada técnica de prompting.

En este paso se definió el objetivo del proyecto: comparar distintas técnicas de prompting y analizar cómo influyen en las respuestas generadas por una inteligencia artificial.
También se seleccionaron los tipos de tareas que serían utilizadas durante las pruebas, como resolución de problemas, generación de texto y razonamiento lógico