Generación de datasets con GPT-4

11. Generación de datasets con GPT-4

Prompts

• Datasets en múltiples formatos y tamaños

prompt = '''Genera una pequeña descripcion de producto y un posible nonbre de compañia de acuerdo al input, la salida debe ser en un formato JSON
ejemplo:
###
Input: auto
output: 'Descripcion':'Auto electrico de color rojo, amigable con el medio ambiente'
 'compañia': 'EcoCar'
###

## Crea una lista de 10 productos de clases disintas

La generación de datos es uno de los procesos más fundamentales en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial

Generar datasets con GPT-4 puede ser útil para una variedad de aplicaciones, como el entrenamiento de modelos, pruebas y validación de sistemas, o incluso para realizar investigaciones. Aquí te muestro cómo podrías hacerlo: \### 1. \*\*Definir el Objetivo del Dataset\*\* Primero, define el objetivo del dataset: \- \*\*Tipo de Datos:\*\* ¿Qué tipo de datos necesitas? (textos, etiquetas, números, etc.) \- \*\*Aplicación:\*\* ¿Cómo se utilizarán estos datos? (entrenamiento de modelos, análisis, etc.) \- \*\*Tamaño:\*\* ¿Cuántos datos necesitas? \### 2. \*\*Diseñar el Esquema del Dataset\*\* Define la estructura del dataset: \- \*\*Columnas:\*\* ¿Qué columnas o características necesitarás? (por ejemplo, "Texto", "Etiqueta", "Fecha", etc.) \- \*\*Formato:\*\* ¿En qué formato se guardará el dataset? (CSV, JSON, etc.) \### 3. \*\*Generación de Datos con GPT-4\*\* Puedes usar GPT-4 para generar datos basados en las necesidades del esquema. Aquí hay algunas formas de hacerlo: \#### \*\*A. Generación de Texto\*\* Si necesitas datos textuales, como descripciones o respuestas, puedes usar GPT-4 para crear ejemplos: \*\*Ejemplo de Solicitud:\*\* ``` Genera 100 descripciones de productos electrónicos que incluyan características como el nombre del producto, su función principal, y un detalle clave. ``` \#### \*\*B. Generación de Datos Estructurados\*\* Para datos estructurados, puedes especificar el formato y el contenido: \*\*Ejemplo de Solicitud:\*\* ``` Crea un conjunto de datos con 50 entradas. Cada entrada debe tener las siguientes características: Nombre del producto, Precio (en dólares), y Categoría (Electrónica, Ropa, Hogar). Proporciona los datos en formato CSV. ``` \#### \*\*C. Generación de Datos Etiquetados\*\* Si necesitas datos etiquetados para clasificación o detección, puedes pedirle a GPT-4 que genere ejemplos con etiquetas: \*\*Ejemplo de Solicitud:\*\* ``` Genera 200 frases en inglés y etiqueta cada una con una categoría: "Positiva", "Negativa", o "Neutral". Proporciona los datos en formato JSON. ``` \### 4. \*\*Verificación y Refinamiento\*\* Revisa y ajusta los datos generados: \- \*\*Calidad:\*\* Verifica que los datos cumplan con los requisitos de calidad y precisión. \- \*\*Consistencia:\*\* Asegúrate de que los datos sean coherentes y estén bien estructurados. \- \*\*Diversidad:\*\* Comprueba que los datos sean diversos y representen adecuadamente el dominio de aplicación. \### 5. \*\*Exportación y Uso\*\* Una vez que los datos estén listos, expórtalos en el formato deseado y úsalos en tus aplicaciones o modelos: \- \*\*Exportación a CSV, JSON, o XML:\*\* Usa librerías como `pandas` en Python para exportar los datos. \- \*\*Integración:\*\* Incorpora los datos en tu flujo de trabajo o sistema de análisis. \### Ejemplo Práctico Aquí tienes un ejemplo en Python usando `openai` para generar datos y `pandas` para exportarlos a un archivo CSV: ```python import openai import pandas as pd \# Configura la clave de API openai.api\_key = 'tu-clave-de-api' def generate\_data(prompt, num\_samples): data = \[] for \_ in range(num\_samples): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max\_tokens=100 ) data.append(response.choices\[0].text.strip()) return data \# Define el prompt para generar datos prompt = "Genera una descripción de un producto electrónico con nombre, función principal, y un detalle clave." \# Genera los datos data = generate\_data(prompt, 100) \# Crea un DataFrame y exporta a CSV df = pd.DataFrame(data, columns=\["Descripción"]) df.to\_csv("productos.csv", index=False) ``` Si tienes una idea específica de los datos que necesitas generar o alguna pregunta adicional, ¡no dudes en decírmelo!

Nota: Los suscriptores de ChatGPT Plus obtendrán acceso a GPT-4 en chat.openai.com con un límite de uso.\[esto no proporcionará a los suscriptores acceso a la API] Ajustaremos dinámicamente el límite de uso exacto según la demanda y el rendimiento del sistema en la práctica. A partir del 5 de enero de 2024, GPT-4 tiene un límite de 40 mensajes cada 3 horas.

De esta manera podemos genera datos personalizados, para tus necediades.

Excelente aplicación de GPT para la generación de datasets dummy

Saludos,