Recomendaciones finales y proyectos alternativos con la API de OpenAI

Proyecto del curso

Comparto mi resultado de este increible curso, aprendi un monton en pocas clases y descubri bastante de la documentacion oficial de openai.
Sin duda un contenido muy trabajado y único.
https://github.com/paolojoaquinp/chatbot-telegram

Esta profe es la neta, se ve que sabe muchísimo y sobre todo, que lo aplica en el día a día. Así dan gusto los cursos.

Concretos, no muy largos y llenos de información, impartidos por alguien que sabe mucho del tema, sabe explicar y aunque quedaron por ahí algunas dudas, va respondiendo de a poco.

Gracias profe Carla y gracias Platzi 💚.

Una experiencia completamente unica y muy divertida para lograr aplicaciones con chatbots 😃

Todo excelentemente explicado y con muchos detalles muy buenos. Muchas gracias profe!!!

test rrespuestas **Resumen**1.¿Cómo podemos utilizar un modelo de OpenAI enfocado a question answering en empresas?Podemos mejorar la precisión y velocidad de las respuestas a preguntas frecuentes.2.¿Qué opción debo elegir si quiero un modelo de OpenAI tipo Text Completion poderoso sin importar el costo de facturación?AdaREPASAR CLASE3.¿De qué depende el costo de facturación al aplicar fine-tuning a modelos de OpenAI?Depende de la cantidad de tokens utilizando durante el entrenamiento. Esto se relaciona con el volumen de datos y su calidad.4.¿En qué casos de uso debería priorizar el uso de prompt engineering vs. fine-tuning de modelos de OpenAI?Para dominio específico con el conocimiento base que se le pueda proporcionar el modelo a base de prompts.5.¿Cuál es la principal diferencia entre Text Completions y Chat Completions en modelos de OpenAI?La diferencia radica en el tipo de interacción continua (text completions) o conversacional (chat completions).6.¿Por qué hacer fine-tuning a modelos de lenguaje de OpenAI?Para adaptar el modelo a tareas específicas y personalizarlo, aprovechando datos adicionales para obtener respuestas más precisas y relevantes en aplicaciones específicas.7.¿Cuáles son los factores que influyen en el costo de uso de OpenAI?Varía según el tipo de modelo utilizado, el volumen de uso, la complejidad de la tarea y la necesidad de escalado o concurrencia para manejar solicitudes simultáneas.8.¿Cuál es el propósito de crear una API Key para utilizar la API de OpenAI?Identificar y autenticar a los usuarios autorizados, controlar el acceso a los servicios, facturar y realizar un seguimiento del consumo.9.¿Cuál es la importancia de tener un conjunto de datos de entrenamiento bien estructurado y etiquetado para el fine-tuning?Es importante para el fine-tuning, ya que mejora el rendimiento del modelo con fine-tuning, facilitando la generalización de conocimientos, reduciendo errores y sesgos.10.¿Cómo funciona el Fine-tuning para permitir el entrenamiento en más ejemplos de los que caben en un prompt?Aprovecha la capacidad del modelo de procesar secuencias largas y utiliza una estrategia de tokenización para dividir los ejemplos en segmentos más pequeños, permitiendo así entrenar en más ejemplos dentro de un prompt.11.¿Por qué es importante seleccionar un modelo adecuado de OpenAI para fine-tuning?Porque la elección del modelo base establece los límites y el potencial de mejora que se puede lograr en la tarea específica.12. ¿Cuáles son las formas comunes para evaluar modelos con fine-tuning de OpenAI? Variedad de palabras utilizadas, la originalidad de las respuestas y la capacidad del modelo para generar respuestas diferentes para entradas similares.13.¿Qué medidas se pueden tomar para garantizar un manejo eficiente y efectivo de la facturación al utilizar la API de OpenAI?Establecer límites de uso y monitorear regularmente el consumo de la API para evitar sorpresas en la facturación.14.¿Cuál es el mejor ajuste de parámetros para modelos de OpenAI?Se determina mediante la combinación de conocimientos del modelo entrenado, experimentación sistemática y validación en conjuntos de datos de prueba.15.¿Cómo se pueden utilizar modelos de OpenAI para generar texto con modelos de lenguaje en cualquier aplicación?Mediante el uso de una API Key, la librería de OpenAI y un lenguaje de programación como Python para consultar la API.16. ¿Cuál es un parámetro que se utiliza en el método `OpenAI.Completion.create()` y para qué se utiliza? n: especifica la cantidad de respuestas alternativas a generar.17. ¿Cuál es una recomendación clave al realizar el fine-tuning de modelos de OpenAI? Realizar un análisis exhaustivo de los datos de entrenamiento para garantizar que sean relevantes y representativos del dominio de aplicación.18. ¿Por qué es posible que con modelos de OpenAI se puedan realizar tareas como generación de texto y desarrollo de chatbots? Porque su API incluye LLM (Modelos Largos de Lenguaje) que tienen una gran capacidad en tareas que involucran lenguaje.19. Si al imprimir el response que devuelve la API de OpenAI usamos `print(response.choices[1].text)`, ¿qué respuesta mostrará? Mostrará la segunda respuesta que manda la API. Con choices se indica cuál respuesta mostrar. Para ello n debe ser mayor a 1.20. ¿Qué ocurre si en los parámetros de Completion o ChatCompletion utilizamos `temperature = 2`? El modelo tendrá el máximo grado de libertad/creatividad para responder al prompt. Esto puede causar más alucinaciones.21.¿Qué ocurre si se ejecuta openai tools fine\_tunes.prepare\_data -f customers\_questions.json desde una terminal?La herramienta CLI de OpenAI preparará los datos del archivo customers\_questions.json al formato necesario para fine-tuning a un modelo de OpenAI.22. ¿Qué se debe indicar en `<base_model>` en el siguiente comando? `openai api fine_tunes.create -t <train_file_id_or_path>-m <base_model>` El modelo de OpenAI al que se aplicará fine-tuning.23. ¿Qué ocurre si no se específica el Stop sequences en un modelo tipo completion de OpenAI? El modelo no sabe dónde parar de imprimir resultados y muestra la secuencia (por ejemplo, END) hasta el límite de tokens indicados.24.¿Cuál es la manera más adecuada para integrar un modelo de OpenAI a una aplicación de chat?Definiendo una función que reciba un prompt (mensaje del user) y que dentro de ella se definan los parámetros del modelo (como temperature y tokens) y se llame al método de la API de OpenAI.25.¿Cuáles son alternativas para mejorar el desempeño de un modelo de OpenAI con fine-tuning?Incrementar datos de entrenamiento y/o entrenar otro modelo.26. ¿Cuál es una alternativa viable para disminuir consumo de tokens al usar modelos de OpenAI para casos de uso específicos? Usar modelos con fine-tuning con datos del caso de uso. Ver menos