Tutorial Profesional: Técnicas de Vanguardia, Tokenización Avanzada y más en #PromptEngineering**

🔍 Ampliando Horizontes

graph LR
    A[Técnicas Básicas] --> B[Tokenización Avanzada]
    A --> C[Penalización]
    B --> D[Optimización Multimodal]
    C --> D
    D --> E[Técnicas de Vanguardia]

Sección 1: Tokenización Profunda (Más Allá de lo Básico)

1.1 Tokenización Adaptativa por Dominio

  • Técnica: Ajustar pesos según el campo de conocimiento 
    
# Científico:
"|8|Quantum entanglement |2|historical context"

Creativo:

"|3|Metáforas visuales |7|estructura narrativa"


### **1.2 Tokenización Dinámica**
- **Ejemplo con Variables Contextuales**:

"Si el usuario es {profesión}:

  • Ingeniero: |6|especificaciones técnicas
  • Diseñador: |6|flujo de usuario visual"

1.3 Tokenización Compuesta

  • Para conceptos multidimensionales: 
    "Explica |3x5|machine learning:  
[3 dimensiones] algoritmos/datos/aplicaciones  
[5 tokens cada una]"

Sección 2: Penalización Avanzada (Patrones Ocultos)

2.1 Penalización por Estilo

"Explica la relatividad:  
PENALIZA 0.9 lenguaje académico  
REFUERZA 1.3 analogías cotidianas"

2.2 Penalización Temporal

"Analiza tendencias tech 2020-2024:  
PENALIZA 0.7 información anterior a 2022  
MIN_TOKENS_RECIENTES=60%"

2.3 Penalización de Sesgo

"Compara sistemas políticos:  
PENALIZA 0.6 ejemplos solo occidentales  
BALANCEAR regiones:  
|3|Asia |3|África |3|América"

Sección 3: Técnicas Híbridas (Frontera del Prompting)

3.1 Tokenización Geográfica

"Discute IA ética:  
|4|UE (enfoque regulatorio)  
|4|EEUU (enfoque innovación)  
|4|China (enfoque implementación)"

3.2 Penalización por Complejidad

"Explica criptografía:  
AJUSTE_COMPLEJIDAD=0.8 (1=niño, 10=PhD)  
MAX_ECUACIONES=2"

3.3 Tokenización Emocional

"Redacta mensaje motivacional:  
|5|logros concretos  
|3|empatía  
|2|llamado a acción"

Sección 4: Casos de Uso Extremos

4.1 Prompt para Modelos Multimodales

"Genera:  
1. Texto (MAX_TOKENS=100) sobre teoría  
2. Diagrama ASCII (MIN_TOKENS=50)  
3. Código (|6|Python |2|SQL)  
PENALIZA 0.9 repetición entre formatos"

4.2 Prompt Autoevolutivo

"Este prompt debe mejorar iterativamente:  
1. Genera output  
2. Autoanaliza:  
   - Eficiencia tokenómica  
   - Profundidad técnica  
3. Sugiere 3 mejoras al prompt original"

4.3 Prompt para Sesgos Cognitivos

"Explica el efecto Dunning-Kruger:  
1. Teoría (PENALIZA 0.7 jerga)  
2. Ejemplo (|5|caso real |3|datos)  
3. Contramedidas (REFUERZA 1.2 acciones prácticas)"

Sección 5: Herramientas de Diagnóstico

5.1 Mapa de Calor de Tokens

# Pseudocódigo para análisis
def analizar_prompt(prompt):
    return {
        'balance_topicos': heatmap_tokens(),
        'penalizaciones_efectivas': score_penalizaciones(),
        'adaptabilidad': test_variables_contexto()
    }

5.2 Metricas de Performance

Métrica Fórmula Óptimo
Precisión Tokenómica (Tokens clave)/(Total tokens) ≥0.7
Score de Penalización 1 - (Conceptos no deseados mencionados) ≥0.8
Adaptabilidad % de variables contextuales usadas ≥90%

Sección 6: Ejemplo Integrado (Todas las Técnicas)

[DOMINIO] Inteligencia Artificial Generativa

[TOKENIZACIÓN]  
|6|Arquitecturas transformer  
|4|Limitaciones éticas  
|2|Historia (post-2017)

[PENALIZACIONES]  
PENALIZA 0.8 ejemplos solo con GPT  
REFUERZA 1.2 comparaciones modelo-abierto  
MAX_TOKENS_TECNICOS=150

[ADAPTABILIDAD]  
Si usuario es:  
- Developer: |5|código práctico  
- Manager: |5|casos de negocio  
- Académico: |5|papers clave

[FORMATO]  
1. Explicación técnica (MIN_TOKENS=100)  
2. Tabla comparativa modelos  
3. Checklist implementación

⚡ Checklist de Autoevaluación

  1. [ ] ¿Incluye al menos 3 tipos de tokenización?
  2. [ ] ¿Usa penalizaciones por estilo/tiempo/sesgo?
  3. [ ] ¿Considera adaptabilidad geográfica/emocional?
  4. [ ] ¿Incorpora diagnóstico automático? 
pie
    title Cobertura Completa
    "Tokenización" : 35
    "Penalización" : 30
    "Adaptabilidad" : 20
    "Diagnóstico" : 15