Estrategias de diseño de instrucciones

En esta página, se presentan algunas estrategias generales de diseño de instrucciones que puedes emplear cuando diseñas instrucciones. Si bien no hay una manera correcta o incorrecta de diseñar instrucciones, hay estrategias comunes que puedes usar para afectar las respuestas del modelo. Realizar pruebas y evaluaciones exhaustivas sigue siendo fundamental para optimizar el rendimiento del modelo.

Los modelos de lenguaje grande (LLM) se entrenan con grandes cantidades de datos de texto para aprender los patrones y las relaciones entre las unidades de idioma. Cuando se proporciona texto (la instrucción), los modelos de lenguaje pueden predecir lo que viene a continuación, como una herramienta de autocompletado sofisticada. Por lo tanto, cuando diseñes instrucciones, ten en cuenta los diferentes factores que pueden influir en lo que predice un modelo.

Proporciona instrucciones claras y específicas

Proporcionar las instrucciones del modelo sobre qué hacer es una forma eficaz y eficiente de personalizar su comportamiento. Asegúrate de que las instrucciones que proporciones sean claras y específicas. Las instrucciones pueden ser tan simples como una lista de instrucciones paso a paso o tan complejas como mapear la experiencia y la mentalidad de un usuario.

Define la tarea que se realizará

Describe en detalle la tarea que deseas que realice el modelo. La tarea puede ser tan simple como una lista paso a paso de instrucciones o tan compleja como mapear la experiencia y la mentalidad de un usuario. En el siguiente prompt, se le indica al modelo que resuma un bloque de texto:

Summarize this text.
Text: A quantum computer exploits quantum mechanical phenomena to perform calculations exponentially
faster than any modern traditional computer. At very tiny scales, physical matter acts as both
particles and as waves, and quantum computing uses specialized hardware to leverage this behavior.
The operating principles of quantum devices is beyond the scope of classical physics. When deployed
at scale, quantum computers could be used in a wide variety of applications such as: in
cybersecurity to break existing encryption methods while helping researchers create new ones, in
meteorology to develop better weather forecasting etc. However, the current state of the art quantum
computers are still largely experimental and impractical.
  

Quantum computers utilize quantum mechanical phenomena to perform computations significantly faster
than traditional computers. By exploiting the particle-wave duality of matter at tiny scales,
quantum computers leverage specialized hardware to solve problems beyond classical physics.
Potential applications include breaking encryption, developing better weather forecasting, and more.
However, current quantum computers are still largely experimental and impractical.
  

Especifica las restricciones

Especifica cualquier restricción para leer el prompt o generar una respuesta. Puedes indicarle al modelo qué hacer y qué no hacer. En el ejemplo anterior, el resumen es más corto que el texto original, pero tal vez quieras que el resumen sea más corto. En este caso, puedes especificar una restricción en el prompt sobre cuán extenso quieres que sea el resumen:

Summarize this text in two sentences.
Text: A quantum computer exploits quantum mechanical phenomena to perform calculations exponentially
faster than any modern traditional computer. At very tiny scales, physical matter acts as both
particles and as waves, and quantum computing uses specialized hardware to leverage this behavior.
The operating principles of quantum devices is beyond the scope of classical physics. When deployed
at scale, quantum computers could be used in a wide variety of applications such as: in
cybersecurity to break existing encryption methods while helping researchers create new ones, in
meteorology to develop better weather forecasting etc. However, the current state of the art quantum
computers are still largely experimental and impractical.
    

Quantum computers use quantum mechanical phenomena to perform calculations much faster than
traditional computers. They have the potential to revolutionize various fields, but current quantum
computers are still experimental and impractical.
    

Define el formato de la respuesta

También puedes proporcionar instrucciones que especifiquen el formato de la respuesta. Por ejemplo, puedes solicitar que la respuesta tenga el formato de una tabla, una lista con viñetas, una presentación breve, palabras clave, una oración o un párrafo. En el siguiente prompt se le indica al modelo que dé viñetas de la información clave en el texto:

Summarize this text as bullets points of key information.
Text: A quantum computer exploits quantum mechanical phenomena to perform calculations exponentially
faster than any modern traditional computer. At very tiny scales, physical matter acts as both
particles and as waves, and quantum computing uses specialized hardware to leverage this behavior.
The operating principles of quantum devices is beyond the scope of classical physics. When deployed
at scale, quantum computers could be used in a wide variety of applications such as: in
cybersecurity to break existing encryption methods while helping researchers create new ones, in
meteorology to develop better weather forecasting etc. However, the current state of the art quantum
computers are still largely experimental and impractical.
  

- Quantum computers leverage quantum mechanical phenomena for exponentially faster calculations than
  traditional computers.
- Quantum devices utilize specialized hardware to exploit tiny-scale matter behavior as both
  particles and waves.
- Their operating principles transcend classical physics.
- Potential applications include cybersecurity, weather forecasting, and more.
- Current quantum computers are largely experimental and impractical.
  

Resumen

• Proporciona las instrucciones de los modelos sobre qué hacer.
• Haz que las instrucciones sean claras y específicas.
• Especifica las restricciones o los requisitos de formato para el resultado.

Incluye ejemplos con pocos intentos

Puedes incluir ejemplos en la instrucción que muestren cómo se ve el modelo. El modelo intenta identificar los patrones y las relaciones de los ejemplos y los aplica cuando se genera una respuesta. Los prompts que contienen pocos ejemplos se denominan prompts con pocos intentos, mientras que los prompts que no proporcionan ejemplos se denominan prompts sin intentos. Por lo general, los prompts con pocos intentos se usan para regular el formato, la frase, el alcance o el patrón general de las respuestas del modelo. Usa ejemplos específicos y variados para ayudar al modelo a reducir su enfoque y generar resultados más precisos.

Recomendamos que incluyas siempre ejemplos con pocos intentos en tus prompts. Es probable que los prompts sin ejemplos con pocos intentos sean menos eficaces, ya que le muestran al modelo cómo aplicar las instrucciones. De hecho, puedes quitar instrucciones de tu prompt si los ejemplos son lo suficientemente claros como para mostrar la tarea en cuestión.

Comparación entre los mensajes de toma de cero y los de tomas individuales

La siguiente instrucción sin ejemplos le pide al modelo que elija la mejor explicación.

Please choose the best explanation to the question:

Question: How is snow formed?
Explanation1: Snow is formed when water vapor in the air freezes into ice crystals in the
atmosphere, which can combine and grow into snowflakes as they fall through the atmosphere and
accumulate on the ground.
Explanation2: Water vapor freezes into ice crystals forming snow.
Answer:
  

Explanation1
  

Si tu caso de uso requiere que el modelo produzca respuestas concisas, puedes incluir ejemplos en la instrucción que den preferencia a respuestas concisas.

En la siguiente instrucción, se proporcionan dos ejemplos que muestran una preferencia por las explicaciones más cortas. En la respuesta, puedes ver que los ejemplos guiaron al modelo para elegir la explicación más corta (Explicación 2) en lugar de la explicación más larga (Explicación 1) como lo hizo antes.

Please choose the best explanation to the question:

Question: Why is sky blue?
Explanation1: The sky appears blue because of Rayleigh scattering, which causes shorter blue
wavelengths of light to be scattered more easily than longer red wavelengths, making the sky look
blue.
Explanation2: Due to Rayleigh scattering effect.
Answer: Explanation2

Question: What is the cause of earthquakes?
Explanation1: Sudden release of energy in the Earth's crust.
Explanation2: Earthquakes happen when tectonic plates suddenly slip or break apart, causing a
release of energy that creates seismic waves that can shake the ground and cause damage.
Answer: Explanation1

Question: How is snow formed?
Explanation1: Snow is formed when water vapor in the air freezes into ice crystals in the
atmosphere, which can combine and grow into snowflakes as they fall through the atmosphere and
accumulate on the ground.
Explanation2: Water vapor freezes into ice crystals forming snow.
Answer:
  

Explanation2
  

Encuentra la cantidad óptima de ejemplos

Puedes experimentar con la cantidad de ejemplos para proporcionar en la instrucción los resultados más deseados. Los modelos como PaLM y Gemini a menudo pueden recoger patrones con algunos ejemplos, aunque es posible que debas experimentar con qué cantidad de ejemplos conducen a los resultados deseados. Para modelos más simples como BERT, es posible que necesites más ejemplos. Al mismo tiempo, si incluyes demasiados ejemplos, el modelo puede comenzar a sobreajustar la respuesta a los ejemplos.

Usa ejemplos para mostrar patrones en lugar de antipatrones

Usar ejemplos para mostrar al modelo un patrón a seguir es más eficaz que usar ejemplos para mostrar al modelo un patrón a evitar.

⛔ Patrón negativo:

Don't end haikus with a question:
Haiku are fun
A short and simple poem
Don't you enjoy them?
  

✅ Patrón positivo:

Always end haikus with an assertion:
Haiku are fun
A short and simple poem
A joy to write
  

Usa un formato coherente en los ejemplos

Asegúrate de que la estructura y el formato de los ejemplos con pocos intentos sean los mismos para evitar respuestas con formatos no deseados. Uno de los objetivos principales de agregar ejemplos de pocas tomas en los prompts es mostrar al modelo el formato de respuesta. Por lo tanto, es esencial garantizar un formato coherente en todos los ejemplos, especialmente presta atención a las etiquetas XML, los espacios en blanco, los saltos de línea y los divisores de ejemplos.

Resumen

• Incluir ejemplos de instrucción y respuesta en el mensaje ayuda a que el modelo aprenda a responder.
• Proporciona los ejemplos de modelos de los patrones a seguir en lugar de los ejemplos de patrones que debes evitar.
• Experimenta con la cantidad de instrucciones que se deben incluir. Según el modelo, muy pocos ejemplos son ineficaces para cambiar el comportamiento del modelo. Cuando hay demasiados ejemplos, el modelo se sobreajusta.
• Usa un formato coherente en los ejemplos

Agrega información contextual

Puedes incluir las instrucciones y la información del mensaje que el modelo necesita para resolver un problema en lugar de suponer que el modelo tiene toda la información requerida. Esta información contextual ayuda a que el modelo comprenda las restricciones y los detalles de lo que le pides que haga.

En el siguiente ejemplo, se le pide al modelo que proporcione orientación para solucionar problemas de un router:

What should I do to fix my disconnected wifi? The light on my Google Wifi router is yellow and
blinking slowly.
  

1. **Check the Cables:**
- Make sure that all cables are securely connected to your Google Wifi router and modem.
- Try replacing the cables with new ones to ensure they are not faulty.


2. **Reboot the Router:**
- Unplug your Google Wifi router and modem from the power outlet.
- Wait for at least 30 seconds.
- Plug the modem and router back in and wait for them to start up.


3. **Factory Reset the Router:**
- Resetting the router will restore it to its default settings.
- Find the small reset button on the back of the router.
- Press and hold the reset button with a paper clip or similar object for 10 seconds.
- Release the button and wait for the router to restart.


4. **Check Your Internet Connection:**
- Use a wired connection to connect a device directly to your modem.
- If the internet works, the issue may be with your router.
- If the internet still doesn't work, contact your Internet Service Provider (ISP).


5. **Update Router's Firmware:**
- Check if there is a firmware update available for your Google Wifi router.
- Download and install the latest firmware update from the Google Wifi app.


6. **Interference and Obstacles:**
- Make sure the router is not near electronic devices that can cause interference, like microwaves or cordless phones.
- Remove any obstacles between the router and your devices, such as furniture or thick walls.


7. **Change Wi-Fi Channel:**
- In the Google Wifi app, go to Settings > Network & General > Advanced Networking.
- Try changing the Wi-Fi channel to a less congested one.


8. **Contact Google Support:**
- If you've tried the above steps and the issue persists, contact Google support for further assistance.
  

Answer the question using the text below. Respond with only the text provided.
Question: What should I do to fix my disconnected wifi? The light on my Google Wifi router is yellow and blinking slowly.

Text:
Color: Slowly pulsing yellow
What it means: There is a network error.
What to do:
Check that the Ethernet cable is connected to both your router and your modem and both devices are turned on. You might need to unplug and plug in each device again.

Color: Fast blinking yellow
What it means: You are holding down the reset button and are factory resetting this device.
What to do:
If you keep holding down the reset button, after about 12 seconds, the light will turn solid yellow. Once it is solid yellow, let go of the factory reset button.

Color: Solid yellow
What it means: Router is factory resetting.
What to do:
This can take up to 10 minutes. When it's done, the device will reset itself and start pulsing white, letting you know it's ready for setup.

Color: Solid red
What it means: Something is wrong.
What to do:
Critical failure. Factory reset the router. If the light stays red, contact Wifi customer support.
  

Check that the Ethernet cable is connected to both your router and your modem and both devices are turned on. You might need to unplug and plug in each device again.
  

Resumen

• Incluye información (contexto) en el mensaje que deseas que el modelo use cuando se genere una respuesta.
• Proporciona las instrucciones del modelo sobre cómo usar la información contextual.

Agrega prefijos

Un prefijo es una palabra o frase que agregas al contenido de la instrucción que puede servir para varios propósitos, según dónde coloques el prefijo:

• Prefijo de entrada: agregar un prefijo a las señales de entrada para indicar partes semánticamente importantes de la entrada al modelo. Por ejemplo, los prefijos “inglés:” y “francés:” demarcan dos idiomas diferentes.
• Prefijo de salida: aunque el modelo genera el resultado, puedes agregar un prefijo para la salida en la instrucción. El prefijo de salida proporciona información al modelo sobre lo que se espera como respuesta. Por ejemplo, el prefijo de salida “JSON:” indica al modelo que el resultado debe estar en formato JSON.
• Prefijo de ejemplo: en algunas instrucciones con ejemplos limitados, agregar prefijos a los ejemplos proporciona etiquetas que el modelo puede usar cuando se genera el resultado, lo que facilita el análisis del contenido de los resultados.

En el siguiente ejemplo, “Texto:” es el prefijo de entrada y “La respuesta es:” es el prefijo de salida.

Classify the text as one of the following categories.
- large
- small
Text: Rhino
The answer is: large
Text: Mouse
The answer is: small
Text: Snail
The answer is: small
Text: Elephant
The answer is:
  

large
  

Deja que el modelo complete una entrada parcial

Los modelos generativos de lenguaje funcionan como una herramienta de autocompletado avanzada. Cuando proporcionas contenido parcial, el modelo puede proporcionar el resto del contenido o lo que cree que es una continuación de ese contenido como respuesta. Cuando lo haces, si incluyes ejemplos o contextos, el modelo puede tener en cuenta esos ejemplos o el contexto.

En el siguiente ejemplo, se proporciona un mensaje con una instrucción y una entrada de entidad:

For the given order, return a JSON object that has the fields cheeseburger, hamburger, fries, or
drink, with the value being the quantity.

Order: A burger and a drink.
  

```
{
"cheeseburger": 0,
"hamburger": 1,
"fries": 0,
"drink": 1
}
```
  

Si bien el modelo hizo lo que se le indicó, escribir las instrucciones en lenguaje natural a veces puede ser difícil y deja mucho a la interpretación del modelo. Por ejemplo, un menú de restaurante puede contener muchos elementos. Para reducir el tamaño de la respuesta JSON, es probable que quieras omitir los elementos que no se ordenaron. En este caso, puedes dar un ejemplo y un prefijo de respuesta y dejar que el modelo lo complete:

Valid fields are cheeseburger, hamburger, fries, and drink.
Order: Give me a cheeseburger and fries
Output:
```
{
  "cheeseburger": 1,
  "fries": 1
}
```
Order: I want two burgers, a drink, and fries.
Output:
  

```
{
"hamburger": 2,
"drink": 1,
"fries": 1
}
```
  

Observa cómo se excluyó "hamburguesa con queso" del resultado porque no formaba parte del pedido.

Solicita al modelo que formatee su respuesta

La estrategia de finalización también puede ayudar a dar formato a la respuesta. En el siguiente ejemplo, se solicita al modelo crear un esquema de ensayo:

Create an outline for an essay about hummingbirds.
  

I. Introduction
A. Hook: Begin with an intriguing fact or description of hummingbirds.
B. Provide some background information on hummingbirds.
1. Mention their small size and long, thin beaks.
2. Highlight their unique ability to hover and fly backward.

II. Body
A. Anatomy and Physiology
1. Elaborate on their tiny size, making comparisons to other animals.
2. Describe their wings and how they enable hovering and swift flight.
3. Discuss their metabolism and energy requirements, emphasizing their caloric needs.

B. Feeding Habits and Diet
1. Explain their primary food source, nectar, and how they extract it from flowers.
2. Describe their ability to feed from a wide variety of flowers.
3. Mention their consumption of insects and the nutritional value they provide.

C. Migration Patterns
1. Discuss the incredible long-distance migrations of some hummingbird species.
2. Explain the phenomenon of seasonal migration and the environmental factors driving it.
3. Describe the routes taken by different species during migration.

D. Conservation and Threats
1. Highlight the importance of hummingbirds in ecosystems as pollinators.
2. Discuss the challenges and threats they face, such as habitat loss, nectar scarcity, and climate change.
3. Mention conservation efforts and ways to support hummingbird populations.

III. Conclusion
A. Summarize the main points covered in the essay.
B. Reinforce the importance of hummingbirds and their ecological role.
C. Provide a final thought or call to action to protect these fascinating creatures.
  

El mensaje no especificó el formato del esquema, y el modelo eligió un formato para ti. Para que el modelo muestre un esquema en un formato específico, puedes agregar texto que represente el inicio del esquema y dejar que el modelo lo complete según el patrón que iniciaste.

Create an outline for an essay about hummingbirds.
I. Introduction
   *
  

I. Introduction
* Capture the reader's attention with an interesting anecdote or fact about hummingbirds.
* Provide a brief background on hummingbirds, including their unique characteristics.
* State the main points that will be covered in the essay.

II. The Unique Characteristics of Hummingbirds
* Discuss the hummingbird's exceptionally rapid wing-beat, allowing them to hover and fly backward.
* Highlight their tiny size, making them the smallest birds in the world.
* Describe their long, slender beaks and tongues, allowing them to reach deep into flowers to extract nectar.
* Explain their iridescent plumage, which creates brilliant and vibrant colors.

III. Hummingbird Migration and Distribution
* Discuss the extensive migration patterns of hummingbirds, covering vast distances across continents.
* Describe the different habitats where hummingbirds can be found, including tropical rainforests, deserts, and urban areas.
* Explain the seasonal changes that influence hummingbird migration and habitat selection.

IV. Hummingbird Diet and Feeding Habits
* Focus on the hummingbird's primary food source, which is nectar from flowers.
* Describe their ability to consume insects, spiders, and other small invertebrates for protein.
* Explain how hummingbirds use their long, slender tongues to extract nectar from flowers.
* Discuss the importance of flowering plants in providing sustenance for hummingbirds.

V. Reproduction and Nesting Behavior
* Describe the mating rituals and courtship behavior of hummingbirds.
* Explain the process of nest-building, including the materials used and the unique characteristics of hummingbird nests.
* Discuss the role of the female hummingbird in laying and incubating eggs.
* Describe the development of hummingbird chicks and the role of both parents in providing care.

VI. Threats to Hummingbirds and Conservation Efforts
* Highlight habitat loss, climate change, and deforestation as significant threats to hummingbird populations.
* Describe the role of habitat conservation initiatives in protecting hummingbird habitats.
* Explain the importance of creating hummingbird-friendly gardens and landscapes.
* Discuss the efforts of organizations and individuals working to conserve hummingbird populations.

VII. Conclusion
* Summarize the main points covered in the essay, emphasizing the unique characteristics, migration patterns, diet, reproduction, and conservation of hummingbirds.
* Provide a closing statement that leaves a lasting impression on the reader and reinforces the significance of these fascinating creatures.
  

Resumen

• Si le das al modelo una entrada parcial, el modelo completa esa entrada según los ejemplos o el contexto disponibles en el mensaje.
• Hacer que el modelo complete una entrada a veces puede ser más fácil que describir la tarea en lenguaje natural.
• Agregar una respuesta parcial a un mensaje puede guiar al modelo a seguir un patrón o formato deseado.

Desglosa los prompts en componentes simples

Para los casos de uso que requieren prompts complejos, puedes ayudar al modelo a administrar esta complejidad mediante el desglose en componentes más simples.

Desglosa las instrucciones

En lugar de tener muchas instrucciones en un mensaje, crea un prompt por instrucción. Puedes elegir qué prompt procesar según la entrada del usuario.

Prompts en cadena

Respuestas agregadas

La agregación ocurre cuando deseas realizar diferentes tareas paralelas en diferentes partes de los datos y agregar los resultados para producir el resultado final. Por ejemplo, puedes indicarle al modelo que realice una operación en la primera parte de los datos, que realice otra operación en el resto de los datos y que agregue los resultados.

Resumen

• Desglosa las instrucciones complejas en un prompt para cada instrucción y decide qué prompt aplicar según la entrada del usuario.
• Desglosa varios pasos secuenciales en prompts separados y encadénalos, de modo que el resultado del prompt anterior se convierta en la entrada del siguiente prompt.
• Desglosa las tareas paralelas y agrega las respuestas para producir el resultado final.

Experimenta con diferentes valores de parámetros

Cada llamada que envías a un modelo incluye valores de parámetros que controlan cómo el modelo genera una respuesta. El modelo puede generar resultados diferentes para los valores de parámetros diferentes. Experimenta con diferentes valores de parámetros para obtener los mejores valores para la tarea. Los parámetros disponibles para diferentes modelos pueden variar. Los parámetros más comunes son los siguientes:

• Cantidad máxima de tokens de salida
• Temperatura
• K superior
• P superior

Cantidad máxima de tokens de salida

Especifica un valor más bajo para las respuestas más cortas y un valor más alto para las respuestas más largas.

Temperatura

Para la mayoría de los casos de uso, intenta empezar con una temperatura de 0.2. Si el modelo muestra una respuesta demasiado genérica, demasiado corta o el modelo proporciona una respuesta de resguardo, intenta aumentar la temperatura.

K superior

Para cada paso de selección de tokens, se muestran los tokens de K superior con las probabilidades más altas. Luego, los tokens se filtran según el superior con el token final seleccionado mediante el muestreo de temperatura.

Especifica un valor más bajo para respuestas menos aleatorias y un valor más alto para respuestas más aleatorias. La parte superior K predeterminada es 40.

P superior

Especifica un valor más bajo para respuestas menos aleatorias y un valor más alto para respuestas más aleatorias. El P superior predeterminado es 0.95.

Estrategias de iteración de mensajes

El diseño de instrucciones es un proceso iterativo que suele requerir algunas iteraciones antes de obtener la respuesta deseada de forma coherente. En esta sección, se proporciona orientación sobre algunos aspectos que puedes probar cuando se itera sobre las instrucciones.

Usa frases distintas

El uso de diferentes palabras o frases en tus mensajes a menudo produce respuestas diferentes del modelo, aunque todas significan lo mismo. Si no obtienes los resultados esperados de la instrucción, intenta reformularla.

Version 1:
How do I bake a pie?

Version 2:
Suggest a recipe for a pie.

Version 3:
What's a good pie recipe?
  

Cambia a una tarea análoga

Si no puedes obtener el modelo para que siga las instrucciones de una tarea, intenta darle instrucciones para una tarea analógica que logre el mismo resultado.

Este mensaje le indica al modelo que clasifique un libro mediante categorías predefinidas.

Which category does The Odyssey belong to:
thriller
sci-fi
mythology
biography
  

The answer: mythology

Explanations:

The Odyssey is an epic poem in ancient Greek literature. It is one of two major ancient Greek epic
poems attributed to Homer. The Odyssey is an epic poem that tells the story of Odysseus, a Greek
hero who fought in the Trojan War and then spent ten years trying to return home to Ithaca. The
Odyssey is a work of mythology.
  

La respuesta es correcta, pero el modelo no se mantiene dentro de los límites de las opciones. También puedes modelar para que solo responda con una de las opciones, en lugar de hacerlo en una oración completa. En este caso, puedes reformular las instrucciones como una pregunta de opción múltiple y pedir al modelo que elija una opción.

Multiple choice problem: Which of the following options describes the book The Odyssey?
Options:
- thriller
- sci-fi
- mythology
- biography
  

The answer is: mythology
  

Cambia el orden del contenido de los mensajes

A veces, el orden del contenido en la instrucción puede afectar la respuesta. Intenta cambiar el orden del contenido y observa cómo eso afecta la respuesta.

Version 1:
[examples]
[context]
[input]

Version 2:
[input]
[examples]
[context]

Version 3:
[examples]
[input]
[context]

Respuestas de resguardo

Una respuesta de resguardo es una respuesta que muestra el modelo cuando el mensaje o la respuesta activan un filtro de seguridad. Un ejemplo de una respuesta de resguardo es “No puedo ayudar con eso, solo soy un modelo de lenguaje”.

Si el modelo responde con una respuesta de resguardo, intenta aumentar la temperatura.

Elementos que debes evitar

• Evita depender de los modelos para generar información fáctica.
• Úsalo con cuidado en problemas matemáticos y lógicos.

Próximos pasos

• Ahora que tienes un conocimiento más profundo del diseño de instrucciones, intenta escribir tus propias instrucciones con Google AI Studio.
• Para obtener más información sobre las instrucciones multimodales, consulta Instrucciones con archivos multimedia.