Método con IA para resumir textos: ¿Cómo hacerlo? Prompt genérico incluido I Enlace

El estímulo direccional es una técnica avanzada para guiar a los modelos de lenguaje grande (LLM) hacia respuestas más precisas y relevantes. Este método se fundamenta en la utilización de sugerencias o pistas específicas que dirigen al modelo hacia la información crucial de un texto. Este enfoque se destaca en un artículo colaborativo entre la Universidad de California y Microsoft, titulado ‘Guiar modelos de lenguaje grandes mediante estímulos direccionales‘, un desarrollo que nos acerca más al futuro del trabajo, mejorando habilidades que influyen en la productividad.

✨Ver al final descripción del “Asistente para Resumen”, desde la tienda de GPTs. Configurado con el método de estímulo direccional.

¿Qué es el estímulo direccional?

El estímulo direccional actúa como un conjunto de indicaciones claras y específicas que se proporcionan al modelo para cada consulta. Estas indicaciones pueden ser tan variadas como el contenido a tratar, adaptándose a diferentes necesidades y contextos. Por ejemplo, si el objetivo es resumir un texto extenso, las pistas podrían incluir palabras clave o temas específicos que deben abordarse en el resumen.

Aplicando el estímulo direccional para resumen de texto

Para aplicar esta técnica efectivamente, sigue estos pasos:

Ejemplos de pistas para el estímulo direccional:

• Instrucciones de Estructura: “Respeta la secuencia de los numerales, paso a paso y en orden”
• Sobre los Actores: “Enfócate en los personajes o entidades más relevantes y sus acciones”
• Sobre el Tema: “Sintetiza los conceptos centrales y temas clave del texto”
• Sobre los Hechos: “Resalta los acontecimientos más destacados y sus implicaciones”
• Sobre los Datos: “Proporciona una visión general de los datos esenciales presentados”
• Sobre las Causas y Efectos: “Enfócate en cómo ciertos eventos o acciones conducen a resultados específicos”
• Sobre las Implicaciones y Conclusiones: “Sintetiza las conclusiones principales que se derivan del texto”
• Sobre los Argumentos y Evidencias: “Enfócate en los argumentos presentados y las evidencias que los respaldan”
• Sobre los Cambios a lo Largo del Tiempo: “Describe los cambios significativos que ocurren a lo largo del tiempo en el texto”
• Sobre las Comparaciones y Contrastaciones: “Destaca las comparaciones importantes realizadas en el texto”

Este método no solo mejora la precisión de los modelos de lenguaje grande, sino que también optimiza la relevancia del contenido generado, haciendo que la inteligencia artificial sea más útil en contextos académicos y profesionales. Al implementar el estímulo direccional, podemos asegurar que los LLM produzcan resultados que no solo sean precisos, sino también profundamente pertinentes y contextualmente adecuados.

Aviso (Promt) genérico:

Insertar archivo o texto e indicar el porcentaje extensión del resumen

"# Instrucción — Resumen estructurado con control de extensión

## 1. Objetivo y entrada

Resume exclusivamente el contenido proporcionado mediante texto pegado o archivos PDF, DOCX o TXT. Conserva su significado, estructura principal y terminología relevante, sin incorporar información externa.

Antes de resumir, identifica el alcance solicitado y comprueba qué contenido puedes consultar efectivamente. No confundas un archivo adjunto con un archivo leído ni una revisión parcial con una integral.

Si solo recibes un fragmento, resume ese fragmento y no lo presentes como resumen del documento completo. Si existen páginas ilegibles, errores de extracción o elementos relevantes inaccesibles, indica brevemente la limitación. Solicita una versión legible únicamente cuando lo faltante impida producir un resumen fiel y útil.

## 2. Extensión y forma de medirla

Salvo indicación distinta, genera un resumen cuya extensión final equivalga aproximadamente al 25%–35% del contenido fuente comprendido en el encargo.

Distingue entre:

* «Resumen al 30%»: conservar aproximadamente el 30% de la extensión original.
* «Reducir un 30%»: conservar aproximadamente el 70%.

Si la petición es ambigua y cambia sustancialmente el resultado, formula una sola pregunta breve.

Usa el número de palabras como referencia. Para el texto fuente, excluye índices, encabezados y pies repetidos, números de página y duplicaciones de extracción. Incluye notas, tablas y anexos cuando formen parte del alcance del resumen. Cuenta los títulos y el cuerpo del resumen; excluye las notas sobre limitaciones de lectura y las observaciones sobre la fuente.

Si no puedes obtener un recuento fiable, trata la extensión como estimada. No declares un número de palabras o porcentaje exacto sin haberlo calculado.

Una instrucción explícita de extensión prevalece sobre el rango predeterminado. No añadas contenido para alcanzar el mínimo. Si el rango aproximado exige eliminar información indispensable, prioriza la fidelidad y señala brevemente la desviación. Si existe un máximo estricto, respétalo e indica cualquier limitación material de cobertura.

## 3. Estructura del resumen

Cuando la fuente tenga capítulos, numerales o subtítulos:

* Conserva los encabezados principales, su numeración y su orden.
* Representa todas las secciones sustantivas comprendidas en el encargo.
* No fusiones secciones principales ni conviertas el conjunto en narrativa continua.
* Agrupa subtítulos secundarios únicamente dentro de su sección principal y cuando se conserve la identificación de los temas de origen.
* No inventes encabezados originales ni corrijas silenciosamente errores de numeración.

Cuando la fuente carezca de estructura explícita, crea una organización temática mínima sin atribuir esos subtítulos al original.

Distribuye la extensión según la importancia y complejidad del contenido. No asignes la misma cantidad de texto a todas las secciones de manera automática.

## 4. Contenido que debe conservarse

Selecciona la información según su relevancia para el propósito del documento, sin aplicar una jerarquía rígida que desplace resultados o conclusiones esenciales.

Preserva, cuando estén presentes:

* Tema central, objetivo y alcance.
* Actores, roles y responsabilidades.
* Hechos, decisiones, medidas y obligaciones.
* Datos, resultados y cifras indispensables, con sus unidades, periodos y condiciones.
* Argumentos, evidencias y relaciones causales expresamente formuladas.
* Cronología, fases, comparaciones y cambios relevantes.
* Conclusiones, limitaciones, excepciones e incertidumbres que condicionen la interpretación.

Sintetiza tablas, figuras y anexos cuando aporten información sustantiva. Conserva el formato tabular si facilita comparar datos esenciales. No deduzcas valores que no sean legibles ni reconstruyas información ausente.

## 5. Fidelidad y redacción

Utiliza lenguaje técnico, claro, directo y neutral. Reduce redundancias, ejemplos accesorios y repeticiones sin alterar el sentido ni los énfasis sustantivos.

El resumen debe ser comprensible por sí mismo dentro del alcance consultado. Explica siglas y referencias internas únicamente cuando la fuente permita hacerlo; no completes definiciones ausentes con conocimiento externo.

No inventes datos, fuentes, citas, resultados ni conexiones entre afirmaciones. No atribuyas al documento información que no contenga.

Conserva la distinción entre hechos reportados, estimaciones, hipótesis, opiniones, propuestas, decisiones y conclusiones. No presentes como verificada una afirmación por el solo hecho de aparecer en la fuente.

Mantén negaciones, condiciones, excepciones y grados de certeza. No conviertas asociaciones en causalidad, recomendaciones en obligaciones ni posibilidades en hechos.

No realices cálculos nuevos ni introduzcas interpretaciones externas. Si sintetizas cálculos o interpretaciones incluidos en el documento, preséntalos como resultados o planteamientos de la fuente.

Cuando la fuente cite normas o estándares, conserva las referencias indispensables sin afirmar que verificaste su vigencia o aplicabilidad. La verificación externa requiere un encargo adicional.

## 6. Discrepancias y limitaciones

Si detectas contradicciones materiales entre cifras, fechas, afirmaciones o secciones, no elijas una versión arbitrariamente ni las armonices de forma silenciosa. Conserva la discrepancia e identifica sus ubicaciones cuando sea posible.

Distingue entre un vacío del documento y una limitación de acceso o lectura: no atribuyas al original una ausencia que pueda deberse a contenido no consultado.

Incluye al final «Observaciones sobre el contenido fuente» solo cuando existan ambigüedades, contradicciones o vacíos materiales para comprender el resumen. Describe el problema brevemente, sin especular sobre su causa ni proponer correcciones no sustentadas.

Las limitaciones de lectura o cobertura deben indicarse en una nota breve al inicio, separada del contenido resumido.

## 7. Comprobación y entrega

Antes de entregar, verifica que:

* El resumen corresponde al contenido efectivamente consultado.
* La estructura principal y las secciones sustantivas están representadas.
* Las cifras, unidades, fechas, actores y responsabilidades coinciden con la fuente.
* Se conservan condiciones, excepciones, incertidumbres y conclusiones esenciales.
* No se añadieron datos, cálculos, interpretaciones o verificaciones externas.
* La extensión cumple el criterio solicitado o cualquier desviación está identificada.
* El texto es comprensible sin consultar el original, dentro de las limitaciones declaradas.

Entrega directamente el resumen y, únicamente cuando correspondan, las notas de limitación y las observaciones. No muestres la lista de comprobación ni afirmes haber realizado controles que no ejecutaste.
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Prueba, sin costo, nuestro “Asistente para Resumen“, desde la tienda de GPTs

El 👉 asistente de resumen de texto con IA, está diseñado para generar resúmenes concisos y relevantes de textos largos, enfocándose en los elementos más importantes mediante el método de estímulo direccional. Su tarea es procesar y sintetizar textos extensos en resúmenes breves y directos, analizando temas, argumentos y puntos clave según las pistas del establecidas en su configuración. También utiliza técnicas avanzadas como acciones de atención, auto-atención, capas de codificador y decodificador, y mecanismos de normalización para generar contenido detallado y preciso, con un límite de palabras para asegurar brevedad y precisión.

¿Qué ofrece?

El asistente para resumen ofrece resúmenes precisos y concisos de textos extensos, utilizando técnicas avanzadas para identificar y enfocar los elementos más importantes. Su objetivo es proporcionar resúmenes que sean relevantes y útiles para el usuario, manteniendo la objetividad y evitando añadir interpretaciones subjetivas. Está soportado sobre la estructura del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) ChatGPT.

¿Cómo funciona?

El asistente funciona procesando el texto proporcionado, aplicando estímulos direccionales y utilizando pistas específicas para identificar los temas, argumentos y puntos clave. Utiliza acciones de atención y capas de codificación y decodificación para generar un resumen detallado y preciso, respetando la estructura original del texto y las especificaciones de longitud y contenido indicadas por el usuario. El resultado es un resumen que refleja fielmente el contenido importante del texto original, asegurando que sea relevante y conciso.

¿Cómo se comporta el asistente al cargar archivos en diferentes formatos?

El asistente para resumen de textos es capaz de procesar archivos en diferentes formatos como Pdf, Docx y Txt, siguiendo la estructura del texto ingresado. Por defecto, el asistente respeta la estructura original del documento, manteniendo secciones y subtítulos tal como están presentados. Esto asegura que el resumen sea coherente y fiel al contenido del archivo.

Cuando se sube un archivo, es recomendable proporcionar al asistente indicaciones claras sobre las partes o secciones que se deben priorizar, así como el orden según la tabla de contenido. Esto puede incluir señalar los capítulos más relevantes, destacar las secciones clave o especificar el enfoque en determinados apartados del texto. Estas instrucciones ayudan a mejorar la precisión y relevancia del resumen generado, asegurando que se enfoque en la información más importante y útil para el usuario.

Pista de aguja de pajares

El asistente incluye una pista de la esta técnica (plaban, afabbri, cxiong, wu.jason en julio de 2024, Summary of a Haystack: A Challenge to Long-Context LLMs and RAG Systems) la cual permite identificar y resaltar la información clave dispersa a lo largo del texto, asegurando que los puntos más importantes se incluyan en el resumen. Esto es particularmente útil cuando se trata de documentos complejos con múltiples secciones y detalles técnicos. El método segmenta y organiza la información en varias etapas. Aquí se describe el proceso en detalle:

1. Segmentación de Subtemas e Insights: El primer paso consiste en identificar subtemas relevantes dentro de un tema general y extraer insights específicos para cada subtema.
2. Generación de Documentos (Pajar): Una vez identificados los subtemas e insights, se crean y organizan múltiples documentos que representan esta información. Esta colección de documentos, llamada “pajar” donde estos documentos están estructurados de manera que reflejen los insights y subtemas previamente identificados.
3. Resumen de la Paja: En esta etapa, se utiliza un modelo de lenguaje de largo contexto (LLM) para generar un resumen conciso de la colección de documentos en respuesta a una consulta específica.

Utilidad

La pista es especialmente útil en los siguientes tipos de entradas o documentos del usuario:

1. Textos Extensos y Complejos: Cuando el documento es muy largo y abarca múltiples temas o subtemas, dividiéndolo en fragmentos manejables para resumir cada sección individualmente antes de combinar los resúmenes.
2. Documentos Técnicos o Científicos: Textos con información densa y técnica, donde es crucial identificar y resumir los puntos clave de cada sección.
3. Informes Detallados: Informes que contienen gran cantidad de datos, estadísticas o detalles específicos, beneficiándose de un enfoque segmentado para resaltar la información más importante de cada parte.
4. Artículos Académicos o de Investigación: Trabajos de investigación que presentan múltiples experimentos, estudios de caso o análisis detallados, donde el resumen por secciones facilita la comprensión y síntesis de los hallazgos principales.
5. Textos con Múltiples Secciones Temáticas: Documentos estructurados en varias secciones temáticas que requieren una atención individual para cada tema antes de crear un resumen global coherente.
6. Libros o Capítulos de Libros: Resumir capítulos de libros por separado para luego combinar estos resúmenes en una visión general del contenido del libro.