Uso de Modelos GPT para Análisis de Texto en Python

En la era digital que vivimos, la inteligencia artificial (IA) ha abierto caminos insospechados en múltiples sectores. Gracias a los avances en esta tecnología, hoy tenemos a nuestra disposición herramientas potentes como los Large Language Models (LLM), capaces de comprender y generar lenguaje humano con una precisión asombrosa. ¿Cómo podemos aprovechar estos modelos en nuestros productos y aplicaciones? ¿Qué problemas pueden resolver? Acompáñame en un recorrido lleno de aprendizaje y descubrimientos que transformarán tu manera de interactuar con la tecnología.

¿Qué son los Large Language Models y cómo se aplican?

Los LLM, como el popular Chat GPT o la API de OpenAI, se entrenan con extensos conjuntos de datos para realizar tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) con gran efectividad.

¿En qué tareas destacan los LLM?

Los LLM se utilizan ampliamente en:

• Clasificación de texto
• Generación de contenido
• Traducción de idiomas
• Interacción a través de chatbots
• Creación de líneas de código de programación

¿Cómo prepararse para trabajar con estos modelos?

Es crucial tener habilidades en:

1. Programación en Python (uso de funciones, APIs, herramientas como Visual Studio Code y Anaconda).
2. Uso de Chat GPT (creación efectiva de prompts).
3. Entrenamiento de modelos de Machine Learning, especialmente en NLP.

Implementando LLM con la API de OpenAI

A través de ejemplos prácticos, enseñaré cómo utilizar la API de OpenAI para integrar LLM en aplicaciones.

Primeros pasos: Instalación e importación de librerías

Comenzaremos por instalar la librería de OpenAI utilizando el gestor de paquetes Pip en un nuevo notebook de Python. Luego, importaremos la librería con import openai.

Accediendo a la API: Crear y configurar una API key

Para conectar nuestros programas con los modelos de OpenAI, necesitamos:

1. Crear una cuenta de OpenAI y optar por los créditos gratuitos o configurar el método de pago.
2. Generar una API key única y segura, que se copiará en nuestro notebook para establecer la conexión.

Desarrollo práctico: Analizando el sentimiento en Twitter

Con la API ya configurada:

1. Elegiremos un modelo de OpenAI, como Text DaVinci 003.
2. Configuraremos parámetros del modelo (temperatura, max tokens, topP, y penalizaciones).
3. Daremos instrucciones claras al modelo para analizar el sentimiento de un tweet específico.

Tras ejecutar la solicitud a OpenAI, obtendremos una clasificación del sentimiento del tweet.

Construyendo un proyecto: Personalización y Fine Tuning

En este curso, nuestro proyecto será desarrollar un chatbot, el "Platzi Bot", aplicando técnicas de personalización y Fine Tuning para un modelo de OpenAI.

Posibilidades futuras: Expandir habilidades y herramientas

Una vez dominados los fundamentos, podremos:

• Conectar con bases de datos.
• Usar herramientas como Lancheng.
• Profundizar en la técnica de Prompt Engineering.

Esto nos permitirá no solo completar el curso sino también innovar y llevar nuestros proyectos al siguiente nivel con los LLM.

Mi nombre es Kathleen Cove, con tres años de experiencia en IA. Te invito a sumergirte en este fascinante mundo de los modelos de OpenAI. Juntos, aprenderemos a navegar en este mar de posibilidades que la inteligencia artificial pone a nuestro alcance. ¡Manos a la obra!