1. Técnica Prompting
"Exemplar Format: Cómo la Estructura de los Ejemplos Impacta la Eficacia del Aprendizaje en Contexto"
2. ¿Qué es?
Exemplar Format es una técnica dentro del Few-Shot Prompting que se enfoca en el formato y la estructura visual de los ejemplos proporcionados al modelo de IA. No solo importa el contenido de los ejemplos, sino también cómo se presentan: uso de separadores, etiquetas claras, orden lógico y elementos visuales que facilitan la comprensión de patrones.
El problema de un formato inconsistente o desorganizado es que el modelo puede perder información clave o malinterpretar la relación entre los elementos. Por ejemplo, si los ejemplos para clasificar textos mezclan párrafos largos con etiquetas ambiguas, la IA tendrá dificultades para identificar las reglas subyacentes. Exemplar Format resuelve esto estandarizando la presentación de los ejemplos, lo que permite al modelo reconocer patrones de manera más eficiente y generar respuestas coherentes.
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3. ¿Cuándo Deberías Usarla?
En tareas con múltiples variables o estructuras complejas (ej.: extracción de datos de formularios, análisis de tablas).
Cuando trabajas con modelos que requieren una separación explícita entre ejemplos y consultas (ej.: GPT-4, Claude).
Para tareas multilingües o con formatos mixtos (texto + números + símbolos).
Cuando los ejemplos son técnicos o requieren precisión visual (ej.: código, fórmulas matemáticas).
