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Curso de Desarrollo de Chatbots con OpenAI

Curso de Desarrollo de Chatbots con OpenAI

Carla Marcela Florida Rom√°n

Carla Marcela Florida Rom√°n

Recomendaciones finales y proyectos alternativos con la API de OpenAI

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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 √ļnico.
https://github.com/paolojoaquinp/chatbot-telegram

Ha sido genial curso, he aprendido cosas nuevas, reforzado otras, y comprender la documentación te permite pensar en otras soluciones ([https://github.com/KarenAmor/Platzi_Bot_Karen])

Felicitaciones este curso esta genial, justo lo que necesitaba para aplicarlo de inmediato

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 ūüíö.

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

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

test rrespuestas **Resumen**1.¬ŅC√≥mo podemos utilizar un modelo de OpenAI enfocado a question answering en empresas?Podemos mejorar la precisi√≥n y velocidad de las respuestas a preguntas frecuentes.2.¬ŅQu√© opci√≥n debo elegir si quiero un modelo de OpenAI tipo Text Completion poderoso sin importar el costo de facturaci√≥n?AdaREPASAR CLASE3.¬ŅDe qu√© depende el costo de facturaci√≥n 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.¬ŅEn qu√© casos de uso deber√≠a priorizar el uso de prompt engineering vs. fine-tuning de modelos de OpenAI?Para dominio espec√≠fico con el conocimiento base que se le pueda proporcionar el modelo a base de prompts.5.¬ŅCu√°l es la principal diferencia entre Text Completions y Chat Completions en modelos de OpenAI?La diferencia radica en el tipo de interacci√≥n continua (text completions) o conversacional (chat completions).6.¬ŅPor qu√© hacer fine-tuning a modelos de lenguaje de OpenAI?Para adaptar el modelo a tareas espec√≠ficas y personalizarlo, aprovechando datos adicionales para obtener respuestas m√°s precisas y relevantes en aplicaciones espec√≠ficas.7.¬ŅCu√°les son los factores que influyen en el costo de uso de OpenAI?Var√≠a seg√ļn el tipo de modelo utilizado, el volumen de uso, la complejidad de la tarea y la necesidad de escalado o concurrencia para manejar solicitudes simult√°neas.8.¬ŅCu√°l es el prop√≥sito 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.¬ŅCu√°l 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 generalizaci√≥n de conocimientos, reduciendo errores y sesgos.10.¬ŅC√≥mo funciona el Fine-tuning para permitir el entrenamiento en m√°s ejemplos de los que caben en un prompt?Aprovecha la capacidad del modelo de procesar secuencias largas y utiliza una estrategia de tokenizaci√≥n para dividir los ejemplos en segmentos m√°s peque√Īos, permitiendo as√≠ entrenar en m√°s ejemplos dentro de un prompt.11.¬ŅPor qu√© es importante seleccionar un modelo adecuado de OpenAI para fine-tuning?Porque la elecci√≥n del modelo base establece los l√≠mites y el potencial de mejora que se puede lograr en la tarea espec√≠fica.12. ¬ŅCu√°les 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.¬ŅQu√© medidas se pueden tomar para garantizar un manejo eficiente y efectivo de la facturaci√≥n al utilizar la API de OpenAI?Establecer l√≠mites de uso y monitorear regularmente el consumo de la API para evitar sorpresas en la facturaci√≥n.14.¬ŅCu√°l es el mejor ajuste de par√°metros para modelos de OpenAI?Se determina mediante la combinaci√≥n de conocimientos del modelo entrenado, experimentaci√≥n sistem√°tica y validaci√≥n en conjuntos de datos de prueba.15.¬ŅC√≥mo se pueden utilizar modelos de OpenAI para generar texto con modelos de lenguaje en cualquier aplicaci√≥n?Mediante el uso de una API Key, la librer√≠a de OpenAI y un lenguaje de programaci√≥n como Python para consultar la API.16. ¬ŅCu√°l es un par√°metro que se utiliza en el m√©todo `OpenAI.Completion.create()` y para qu√© se utiliza? n: especifica la cantidad de respuestas alternativas a generar.17. ¬ŅCu√°l es una recomendaci√≥n clave al realizar el fine-tuning de modelos de OpenAI? Realizar un an√°lisis exhaustivo de los datos de entrenamiento para garantizar que sean relevantes y representativos del dominio de aplicaci√≥n.18. ¬ŅPor qu√© es posible que con modelos de OpenAI se puedan realizar tareas como generaci√≥n 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)`, ¬Ņqu√© respuesta mostrar√°? Mostrar√° la segunda respuesta que manda la API. Con choices se indica cu√°l respuesta mostrar. Para ello n debe ser mayor a 1.20. ¬ŅQu√© ocurre si en los par√°metros de Completion o ChatCompletion utilizamos `temperature = 2`? El modelo tendr√° el m√°ximo grado de libertad/creatividad para responder al prompt. Esto puede causar m√°s alucinaciones.21.¬ŅQu√© ocurre si se ejecuta openai tools fine\_tunes.prepare\_data -f customers\_questions.json desde una terminal?La herramienta CLI de OpenAI preparar√° los datos del archivo customers\_questions.json al formato necesario para fine-tuning a un modelo de OpenAI.22. ¬ŅQu√© 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 aplicar√° fine-tuning.23. ¬ŅQu√© ocurre si no se espec√≠fica el Stop sequences en un modelo tipo completion de OpenAI? El modelo no sabe d√≥nde parar de imprimir resultados y muestra la secuencia (por ejemplo, END) hasta el l√≠mite de tokens indicados.24.¬ŅCu√°l es la manera m√°s adecuada para integrar un modelo de OpenAI a una aplicaci√≥n de chat?Definiendo una funci√≥n que reciba un prompt (mensaje del user) y que dentro de ella se definan los par√°metros del modelo (como temperature y tokens) y se llame al m√©todo de la API de OpenAI.25.¬ŅCu√°les son alternativas para mejorar el desempe√Īo de un modelo de OpenAI con fine-tuning?Incrementar datos de entrenamiento y/o entrenar otro modelo.26. ¬ŅCu√°l es una alternativa viable para disminuir consumo de tokens al usar modelos de OpenAI para casos de uso espec√≠ficos? Usar modelos con fine-tuning con datos del caso de uso. Ver menos