El objetivo del curso es que los participantes sean capaces de crear instrucciones bien orientadas y precisas que permitan a los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) generar respuestas deseadas o útiles. Las indicaciones diseñadas adecuadamente ayudan a minimizar posibles errores, sesgos y distorsiones, al tiempo que mejoran la fiabilidad y la facilidad de uso del modelo en diferentes ámbitos. Dominar la ingeniería de indicaciones no solo facilita la búsqueda inteligente, la extracción de información y la adquisición de conocimientos, sino que también constituye una base sólida para potenciar el rendimiento eficaz en diversas tareas de distintos sectores industriales. La práctica constante y la curiosidad ayudan a los participantes a encontrar respuestas a sus preguntas y, sobre todo, a mejorar sus habilidades en inglés. Los debates fomentan un entorno de aprendizaje colaborativo en el que los participantes pueden aprender unos de otros y profundizar en su comprensión de los conceptos de la ingeniería de indicaciones, además de participar en intercambios interculturales.
El curso está diseñado para aquellas personas que deseen mejorar sus capacidades de aprendizaje autónomo y desarrollo en inglés, que posean habilidades preparadas para el mercado laboral que les permitan trabajar de forma eficaz y que tengan una mentalidad abierta hacia el desarrollo personal.
El objetivo del curso es que los participantes sean capaces de crear instrucciones bien orientadas y precisas que permitan a los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) generar respuestas deseadas o útiles. Las indicaciones diseñadas adecuadamente ayudan a minimizar posibles errores, sesgos y distorsiones, al tiempo que mejoran la fiabilidad y la facilidad de uso del modelo en diferentes ámbitos. Dominar la ingeniería de indicaciones no solo facilita la búsqueda inteligente, la extracción de información y la adquisición de conocimientos, sino que también constituye una base sólida para potenciar el rendimiento eficaz en diversas tareas de distintos sectores industriales. La práctica constante y la curiosidad ayudan a los participantes a encontrar respuestas a sus preguntas y, sobre todo, a mejorar sus habilidades en inglés. Los debates fomentan un entorno de aprendizaje colaborativo en el que los participantes pueden aprender unos de otros y profundizar en su comprensión de los conceptos de la ingeniería de indicaciones, además de participar en intercambios interculturales.
El curso está diseñado para aquellas personas que deseen mejorar sus capacidades de aprendizaje autónomo y desarrollo en inglés, que posean habilidades preparadas para el mercado laboral que les permitan trabajar de forma eficaz y que tengan una mentalidad abierta hacia el desarrollo personal.
Al finalizar el curso, el alumno será capaz de…
Habilidades:
• crear indicaciones bien orientadas y precisas que permitan a los modelos de lenguaje grande (LLM) generar respuestas deseadas o útiles,
• utilizar la ingeniería de indicaciones para el aprendizaje y el trabajo eficaz,
• demostrar su desarrollo personal en inglés o en cualquier otro idioma.
Actitudes:
• Mostrarse abierto al uso innovador de los modelos de lenguaje grande (LLM) en los procesos de aprendizaje y de trabajo,
• Tener motivación para la autorregulación en el aprendizaje y el uso del inglés.
• Mostrarse abierto a los debates interculturales.
Autonomía, responsabilidad:
• practicar el aprendizaje autónomo,
• ser responsables de su propio progreso en el aprendizaje,
• que se les anime a ayudarse mutuamente en el aprendizaje.
No hay requisitos previos
Requisitos: acceso a Internet y un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) concreto, por ejemplo, ChatGPT 3.5 (GRATIS).
Evaluación de bajo peso:
Examen 1: 10 puntos – Preguntas de opción múltiple para evaluar la comprensión de los fundamentos de la ingeniería de indicaciones en diversas áreas de la formulación directa de indicaciones
Examen 2: 10 puntos – Preguntas de opción múltiple que evalúan los fundamentos de la ingeniería de indicaciones a través de ejemplos prácticos en diversas áreas de los patrones de indicaciones
Trabajo evaluado por compañeros 1.: 10 puntos – Visión del aprendizaje y la ayuda en los trabajos a través de la ingeniería de indicaciones.
Tu trabajo será evaluado por uno de tus compañeros y, a su vez, se te pedirá que evalúes un trabajo presentado por uno de tus compañeros. Evaluación por compañeros: 5 puntos.
La participación activa en el debate «puede» ser recompensada con puntos extra (máximo 10 puntos en total):
– Propuesta de diseño innovador de consignas o soluciones creativas (1 punto por propuesta)
– Pistas útiles ofrecidas a los compañeros sobre preguntas o consultas pendientes (1 punto por respuesta)
Evaluación de alto nivel:
Prueba de inglés EnSmart: se pueden obtener 30 puntos
Trabajo evaluado por compañeros 2: 30 puntos – evalúa las habilidades de orden superior aprendidas en la ingeniería práctica de consignas.
Tu trabajo será evaluado por uno de tus compañeros y, a su vez, se te pedirá que evalúes un trabajo presentado por uno de tus compañeros. Evaluación entre compañeros: 10 puntos.
Puntuación: 80+ – Excelente, 70+ – Muy bueno, 60+ – Bueno, 50+ – APROBADO, 50 – SUSPENSO
Todos los materiales didácticos se encuentran dentro del curso.
El curso es asíncrono y se realiza al ritmo de cada uno, con la posibilidad de realizar consultas.
El curso ofrece una guía metodológica para aprender ingeniería de prompts. Los ejemplos que se incluyen en el curso están relacionados, en su mayoría, con conceptos muy básicos de programación e informática, lo que también ayudaría a comprender los principios de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Dominar el curso permitirá a los participantes explorar los temas más a fondo y profundizar en conocimientos relevantes para sus propios intereses o profesión, además de mejorar sus habilidades en inglés. Avanzar en el curso requiere motivación y diligencia a la hora de leer el contenido y practicar al mismo tiempo, manteniendo abierta otra ventana en la que se puedan probar las indicaciones reales, revisar los comentarios y adaptar aún más las indicaciones a las necesidades.
Los conocimientos teóricos se evalúan tras cada módulo mediante preguntas de opción múltiple. La práctica de la redacción de indicaciones puede realizarse de forma individual (utilizando ChatGPT) o a través de la aplicación Prompt Tutor.El nivel de inglés se puede evaluar mediante la aplicación EnSmart, que también proporciona comentarios sobre el progreso. Las habilidades de pensamiento de nivel superior en la creación de prompts se evalúan mediante trabajos revisados por compañeros. Los debates permiten a los participantes participar en sesiones de preguntas y respuestas, revisión por pares y crítica constructiva. Esto fomenta un entorno de aprendizaje colaborativo en el que los participantes pueden aprender unos de otros y mejorar su comprensión de los conceptos de ingeniería de prompts y sus aplicaciones prácticas.
Extracto académico