Resumen Breve
Este video explica cómo optimizar el uso de GPT-5, destacando que su arquitectura ha cambiado y requiere nuevas técnicas de "prompting" para aprovechar su potencial. Se presentan cinco trucos clave: usar palabras desencadenantes, evitar ambigüedades en las instrucciones, estructurar los "prompts" con lenguaje XML, implementar un proceso de autorreflexión y utilizar un optimizador de "prompts" para GPT-5. El objetivo es mejorar la calidad de las respuestas y facilitar la interacción con el modelo.
- El GPT-5 requiere nuevas técnicas de "prompting" debido a cambios en su arquitectura.
- Se presentan cinco trucos para optimizar el uso del GPT-5.
- La autorreflexión y la claridad en las instrucciones son cruciales para obtener mejores resultados.
Introducción al GPT-5 y la Brecha de Valor [0:00]
El video aborda la percepción de que GPT-5 no siempre ofrece resultados superiores a GPT-4o debido a cambios en su arquitectura. Se explica que la diferencia entre la experiencia de un usuario novato y uno experto es ahora más pronunciada, lo que significa que un "prompting" deficiente puede llevar a resultados mediocres, a pesar de la potencia del modelo. El video promete enseñar cinco trucos para mejorar las conversaciones con GPT-5 y maximizar su potencial.
Consolidación de Modelos y Capa de Enrutamiento [1:41]
Anteriormente, existían ocho modelos diferentes (4, 4.1, 4.5, etc.), pero estos se han consolidado en tres: GPT-5, GPT-5 Thinking y GPT-5 Pro. La selección del modelo adecuado se realiza ahora a través de una capa de enrutamiento que elige automáticamente el modelo, el nivel de razonamiento (mínimo, bajo, medio o alto) y la verbosidad (longitud de la respuesta) según la pregunta del usuario. Es crucial aprender técnicas de "prompting" para influir en esta selección y obtener la respuesta más adecuada.
Truco 1: Palabras Desencadenantes [3:53]
El primer truco consiste en utilizar palabras desencadenantes en los "prompts" para guiar al modelo GPT-5. Ejemplos de estas palabras son "piensa profundamente", "sé extremadamente minucioso", "verifica tu trabajo dos veces" o "es crucial hacer esto bien". Estas frases ayudan al modelo, especialmente al GPT-5 Thinking, a analizar la respuesta con mayor detalle y asegurar que el resultado sea correcto y cumpla con las validaciones impuestas.
Optimizador de Prompts para GPT-5 [4:41]
El autor ha utilizado un optimizador de "prompts" para GPT-5 a través de la API para entender mejor las palabras desencadenantes. Muestra un ejemplo de cómo optimizó un "prompt" de Aendra de Hub, enfocándose en un lenguaje más directo, profesional y enfocado al objetivo. El optimizador sugiere añadir instrucciones para comenzar con una lista de verificación de tres a siete pasos y validar los resultados paso a paso. Para facilitar el acceso a esta herramienta, el autor ofrece un GPT-5 optimizador gratuito en su comunidad de Telegram, creado mediante ingeniería inversa y la guía de "prompting" de OpenAI.
Truco 2: Elección de Palabras Importantes [7:05]
El segundo truco subraya la importancia de evitar ambigüedades y contradicciones en los "prompts". GPT-5 es más estricto al seguir las directrices, por lo que las instrucciones vagas pueden llevar a resultados deficientes. Se recomienda ser específico y claro en las condiciones y directrices proporcionadas al modelo. Un ejemplo de un buen "prompt" es detallar una fiesta de cumpleaños con especificaciones claras sobre la edad, número de niños, presupuesto, duración y tema.
Truco 3: Prompting Estructurado [7:55]
El tercer truco se centra en el "prompting" estructurado, especialmente útil para los "system prompts" de los GPTs personalizados o proyectos de GPT. Utilizar lenguaje XML para acotar las partes del "prompt" (contexto, tarea, formato, modelo) mejora la comprensión del modelo y los resultados. Una organización clara en las instrucciones es crucial. El optimizador de "prompts" para GPT-5 proporciona resultados optimizados con esta estructura XML.
Truco 4: Proceso de Autorreflexión [8:55]
El cuarto truco es el proceso de autorreflexión ("self-reflection"), donde el modelo se autocorrije a sí mismo. Primero, se crea una rúbrica definiendo criterios de calidad, estándares y métricas clave para garantizar la calidad del "output". Luego, se califica la respuesta del 1 al 10 y se identifican las brechas para las correcciones. El modelo realiza múltiples iteraciones internas para mejorar la respuesta, ofreciendo la mejor versión como "output" final.
Resumen de los Trucos y Recursos Adicionales [10:50]
El video resume los cinco trucos para optimizar el uso de GPT-5: palabras desencadenantes, optimizador de "prompts", elección de palabras precisas, "prompting" estructurado y autorreflexión. Se recuerda que los ocho modelos anteriores se han consolidado en tres, y que el enrutamiento dinámico requiere el uso de palabras clave para influir en el nivel de razonamiento y la verbosidad del modelo. El autor invita a unirse a su comunidad gratuita para acceder al GPT-5 optimizador y otros recursos.