Capítulo 3 - Uso Básico de la API de ChatGPT
3.1. Envío de mensajes de texto
Ahora que has completado la configuración inicial de tu entorno de desarrollo y te has familiarizado con las bibliotecas disponibles de la API de ChatGPT, es hora de adentrarte en el uso básico de la API de ChatGPT y explorar más a fondo sus capacidades. En este capítulo, te proporcionaremos una visión detallada de las diversas formas en las que puedes interactuar con la API, incluyendo cómo enviar mensajes de texto a ChatGPT, formatear estos mensajes para obtener resultados deseados y experimentar con diferentes tipos de mensajes para lograr una variedad de resultados.
Además, abordaremos algunas técnicas avanzadas que te ayudarán a aprovechar al máximo ChatGPT, como el uso de parámetros personalizados para ajustar tus resultados, aprovechar modelos preentrenados para casos de uso específicos e integrar otras herramientas de aprendizaje automático para mejorar la funcionalidad de tu chatbot. Al dominar estas técnicas fundamentales y avanzadas, estarás bien preparado para construir chatbots altamente efectivos que puedan brindar un valor excepcional a tus usuarios y clientes.
Para interactuar con ChatGPT, puedes enviar mensajes de texto a la API. Una vez que la API recibe el mensaje, procesa la información y genera una respuesta relevante basada en la entrada proporcionada. Esta es una forma rápida y sencilla de obtener la información que necesitas, sin tener que pasar mucho tiempo buscándola por ti mismo.
Para comenzar, simplemente debes enviar un mensaje de texto a la API. Esto se puede hacer utilizando una variedad de métodos, como a través de un navegador web, una aplicación móvil o una interfaz de chatbot. Una vez que la API recibe tu mensaje, comenzará a procesar la información y a generar una respuesta.
Existen varios parámetros que puedes utilizar para personalizar el comportamiento de la API. Por ejemplo, puedes especificar el idioma del mensaje, el tipo de respuesta que deseas y el nivel de detalle que requieres. Al utilizar estos parámetros, puedes adaptar el comportamiento de la API a tus necesidades específicas y obtener el máximo provecho de tus interacciones con ChatGPT.
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What is the capital of France?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)3.1.1. Formateando los mensajes para obtener la respuesta deseada
Para ayudar a ChatGPT a generar la salida deseada, puedes incorporar diversas técnicas de formateo en tus mensajes. Estas técnicas de formateo pueden ayudar a clarificar la respuesta esperada mientras se preservan las ideas clave. A continuación, te presento algunas técnicas que puedes considerar:
Proporciona contexto
Cuando hagas una pregunta o hagas una solicitud a ChatGPT, puede ser útil proporcionar información adicional al principio. Por ejemplo, podrías dar una breve descripción o contexto para ayudar a ChatGPT a entender lo que estás buscando. Esto podría incluir detalles sobre el tema, palabras clave específicas u otra información relevante. Al hacerlo, ChatGPT estará mejor preparado para proporcionar una respuesta más precisa y útil.
En el caso de preguntas de geografía, empezar con un breve contexto puede ser especialmente importante. Por ejemplo, podrías decir "Como una IA diseñada para responder preguntas de geografía, por favor dime la capital de Francia." Esto proporciona a ChatGPT información clara sobre el tipo de pregunta que estás haciendo y la información específica que buscas.
En general, tomar un momento para proporcionar contexto puede ayudar a asegurarte de obtener la respuesta más útil posible de ChatGPT.
Especifica el formato
Cuando envíes un mensaje a ChatGPT, puede ser útil especificar el formato en el que deseas recibir tu respuesta. Esto se puede hacer describiendo la respuesta deseada o proporcionando instrucciones específicas sobre el formato que deseas.
Al hacerlo, puedes asegurarte de que ChatGPT te proporcione una respuesta estructurada de manera que satisfaga tus necesidades, lo que te ahorrará tiempo y esfuerzo en el proceso. Por ejemplo, si buscas una lista de elementos, podrías especificar que deseas que la respuesta sea en formato de viñetas o en formato de lista numerada. O si buscas una respuesta en párrafos, podrías especificar que deseas que la respuesta esté en oraciones completas.
Proporcionar instrucciones claras sobre el formato también puede ayudar a ChatGPT a comprender mejor tus necesidades y expectativas, lo que resultará en respuestas más precisas y relevantes. Esto es especialmente importante para consultas complejas o técnicas, donde el formato de la respuesta puede afectar significativamente la comprensión y usabilidad.
Así que, la próxima vez que envíes un mensaje a ChatGPT, considera especificar el formato en el que deseas recibir tu respuesta. Este sencillo paso puede ayudarte a obtener el máximo provecho de tus interacciones con ChatGPT y, en última instancia, te permitirá lograr tus objetivos de manera más eficiente.
Utiliza ejemplos
Para ayudar a ChatGPT a comprender mejor el formato deseado, se recomienda proporcionar ejemplos de entradas y salidas. Esta técnica se conoce como "ingeniería de mensajes". Por ejemplo, si la pregunta es "¿Cuál es la capital de Italia?", la respuesta esperada sería "Roma". Al proporcionar ejemplos claros, ChatGPT podrá proporcionar una respuesta más precisa que satisfaga tus necesidades. Además, es importante tener en cuenta que la ingeniería de mensajes puede ser especialmente útil en casos en los que el formato de la respuesta deseada es complejo o específico. Por lo tanto, siempre es una buena idea proporcionar ejemplos siempre que sea posible para asegurarte de que ChatGPT pueda proporcionar la mejor respuesta posible.
3.1.2. Experimentando con Diferentes Tipos de Estímulos
Diferentes tipos de estímulos pueden generar diversas respuestas de ChatGPT. Aquí tienes algunos tipos de estímulos con los que puedes experimentar:
- Estímulos abiertos: Estos estímulos están diseñados para inspirar respuestas más creativas y elaboradas. Proporcionan un punto de partida para que los escritores se sumerjan en su imaginación y desarrollen una historia o idea única. Por ejemplo, "Escribe una breve historia sobre un gato parlante" podría llevar a un relato sobre un gato detective que resuelve misterios, o una conmovedora historia sobre un gato solitario que encuentra un nuevo amigo. Al utilizar estímulos abiertos, se anima a los escritores a pensar fuera de lo común y explorar nuevas ideas, lo que resulta en una pieza de escritura más atractiva e interesante.
- Estímulos cerrados: Estos estímulos están diseñados para obtener información específica, como un hecho o un valor numérico, y generalmente requieren una respuesta breve y concisa. Un ejemplo de un estímulo cerrado es "¿Cuál es el punto de ebullición del agua?", que requiere una temperatura específica como respuesta. Si bien estos estímulos pueden ser útiles para obtener información específica rápidamente, no siempre ofrecen la oportunidad de explorar en profundidad o discutir un tema en detalle.
- Estímulos conversacionales: Una forma de hacer que tus estímulos sean más atractivos es formatearlos como un diálogo. Alternando entre preguntas y respuestas, puedes crear una experiencia más interactiva para tu audiencia. Esto puede ser especialmente efectivo cuando intentas establecer una relación con tus lectores o animarlos a tomar acción. Por ejemplo:
User: What is a black hole?
AI: A black hole is a region of spacetime exhibiting gravitational acceleration so strong that nothing—no particles or even electromagnetic radiation such as light—can escape from it.
User: How are black holes formed?
AI: Black holes are typically formed when a massive star reaches the end of its life and undergoes gravitational collapse. The star's core collapses under its own gravity, and if the mass of the core is above a certain threshold, it forms a black hole.Al dominar las técnicas discutidas en esta sección, podrás utilizar de manera efectiva la API de ChatGPT para una amplia variedad de tareas y aplicaciones, desde generar texto creativo hasta responder preguntas de hechos y participar en conversaciones interactivas.
3.1.3. Ajuste de los parámetros de la API
Puedes personalizar el comportamiento de la API ajustando varios parámetros. Algunos parámetros clave incluyen:
temperature: Este parámetro te permite ajustar el nivel de aleatoriedad en la salida. El valor de este parámetro afecta directamente el nivel de variabilidad en los resultados. Al aumentar el valor de la temperatura (por ejemplo, a 1.0), la salida será más aleatoria e impredecible. Por el contrario, al disminuir el valor de la temperatura (por ejemplo, a 0.1), la salida será más enfocada y predecible. Este parámetro puede ser una herramienta útil al generar contenido creativo, ya que te permite equilibrar la necesidad de novedad con la necesidad de coherencia en la salida.top_p: Este parámetro se utiliza para controlar la cantidad de aleatoriedad en la salida. Es una implementación del muestreo de núcleo, lo que significa que el modelo selecciona tokens del conjunto de tokens con las primeraspprobabilidades más altas. En otras palabras, el modelo elige entre un subconjunto de los tokens más probables, lo que asegura que la salida generada siga siendo relevante para la entrada. Usartop_pcomo alternativa atemperaturepuede proporcionar un control más preciso sobre la salida.max_tokens: Limita la longitud de la respuesta estableciendo el número máximo de tokens en la salida generada. El parámetromax_tokensse puede utilizar para controlar la longitud del texto generado. Al establecer un valor más alto paramax_tokens, se pueden generar respuestas más largas, mientras que al establecer un valor más bajo se obtendrán respuestas más cortas. Es importante tener en cuenta quemax_tokensno es una medida exacta de la longitud del texto generado, ya que los diferentes tokens pueden tener longitudes diferentes. Sin embargo, se puede usar como una guía aproximada para controlar la longitud de la salida.n: El parámetrones un aspecto crucial para controlar la cantidad de respuestas que el modelo genera en respuesta a una sola solicitud. Al configurarncon un valor más alto, el modelo puede explorar una mayor variedad de respuestas posibles, lo que puede resultar en una salida potencialmente más diversa y matizada. Es importante tener en cuenta, sin embargo, que configurarndemasiado alto puede aumentar los recursos computacionales requeridos para generar las respuestas, así como sacrificar potencialmente la calidad y coherencia del texto generado. Por lo tanto, se recomienda experimentar con diferentes valores denpara encontrar el equilibrio óptimo entre la diversidad de respuestas y la eficiencia computacional.- El parámetro
stopes una característica útil proporcionada en la API para especificar una secuencia de tokens en la que la generación de texto debe detenerse. Por ejemplo, podemos establecerstop=["\\n"]para detener la generación en la primera aparición de un carácter de nueva línea. Esto puede ser especialmente útil cuando deseamos generar texto hasta un punto específico del documento, como el final de un párrafo o sección. Al configurar adecuadamente el parámetrostop, podemos asegurarnos de que el texto generado tenga la longitud deseada y contenga solo la información relevante.
Ejemplo
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What is the capital of France?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5, # Adjust the temperature value
top_p=0.9, # Add the top_p parameter for nucleus sampling
)3.1.4. Tratando con Contenido Inapropiado o Peligroso
ChatGPT es un modelo de lenguaje increíblemente avanzado que ha sido programado para producir contenido de alta calidad. Puede generar contenido sobre una amplia variedad de temas, desde ciencia y tecnología hasta literatura y filosofía. Sin embargo, puede haber casos en los que el contenido que genera no sea adecuado para el trabajo o se considere inapropiado. En tales casos, es importante tomar medidas para asegurarse de que el contenido que recibas sea apropiado para tu audiencia prevista.
Una forma efectiva de hacerlo es utilizar el filtro de contenido de OpenAI, que está disponible a través de la API. El filtro de contenido está diseñado para detectar y filtrar cualquier contenido que viole las políticas de uso establecidas por OpenAI. Al usar el filtro de contenido, puedes asegurarte de que el contenido que recibas esté libre de cualquier material ofensivo o inapropiado que pueda dañar tu reputación.
Además de usar el filtro de contenido, hay otras medidas que puedes tomar para asegurarte de que el contenido generado por ChatGPT sea apropiado para tus necesidades. Por ejemplo, puedes proporcionar al modelo pautas e instrucciones claras sobre el tipo de contenido que estás buscando, y el tono y estilo que prefieres. También puedes brindar retroalimentación al modelo sobre el contenido que genera, ayudándole a aprender y mejorar con el tiempo.
Al tomar estas medidas, puedes asegurarte de que ChatGPT genere contenido de alta calidad que satisfaga tus necesidades y sea apropiado para tu audiencia prevista.
Ejemplo:
import openai
def content_filter(prompt, generated_text):
# Add the moderation prompt
moderation_prompt = f"{{text:{generated_text}}} Moderation: Is this text safe for work and follows OpenAI's usage policies?"
# Make an API request for the moderation prompt
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=moderation_prompt,
max_tokens=10,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# Check the generated response and return True if the content is safe
return response.choices[0].text.strip().lower() == "yes"
generated_text = "This is an example of generated text."
if content_filter("What is the capital of France?", generated_text):
print("The generated text is safe.")
else:
print("The generated text is not safe.")3.1.5. Refinamiento Iterativo y Ciclos de Retroalimentación
Al trabajar con ChatGPT, es posible que necesites refinar tus indicaciones y parámetros de manera iterativa para lograr el resultado deseado. Esto se debe a que el modelo de IA está entrenado con un vasto corpus de texto y puede generar respuestas que no son relevantes o precisas. Por lo tanto, es esencial revisar el contenido generado y experimentar con enfoques diferentes para mejorar la calidad de los resultados. Una forma de hacerlo es ajustando las indicaciones y parámetros para optimizar la respuesta de la IA. Sin embargo, este proceso puede llevar tiempo y puede requerir varios intentos para obtener el resultado deseado.
Otra forma de mejorar la calidad de los resultados es mediante la creación de ciclos de retroalimentación en tus aplicaciones. Esto significa permitir a los usuarios calificar o proporcionar retroalimentación sobre el contenido generado. Al hacerlo, puedes recopilar datos valiosos sobre el desempeño de la IA y utilizar esta información para afinar tus indicaciones y parámetros de API con el tiempo. Este proceso iterativo puede ayudarte a lograr el resultado deseado y también puede ayudarte a descubrir nuevos usos para ChatGPT en tus aplicaciones.
Ejemplo:
Un ejemplo de código para este tema implicaría recopilar la retroalimentación del usuario y ajustar los parámetros de la API o las indicaciones en consecuencia. Aquí tienes un ejemplo sencillo usando Python:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt, temperature):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=temperature,
)
return response.choices[0].text.strip()
def collect_feedback():
feedback = input("Please rate the response (1-5): ")
return int(feedback)
def main():
prompt = "Write a brief introduction to machine learning."
temperature = 0.7
user_feedback = 0
while user_feedback < 4:
generated_text = generate_text(prompt, temperature)
print("\nGenerated Text:")
print(generated_text)
user_feedback = collect_feedback()
if user_feedback < 4:
# Adjust the temperature based on user feedback
if user_feedback < 3:
temperature += 0.1
else:
temperature -= 0.1
print("Final Generated Text:")
print(generated_text)
if __name__ == "__main__":
main()En este ejemplo, generamos texto basado en una indicación y le pedimos al usuario que califique la respuesta en una escala del 1 al 5. Si la calificación del usuario es menor a 4, ajustamos el parámetro de temperatura y generamos una nueva respuesta. Continuamos este proceso hasta que el usuario proporcione una calificación de 4 o más.
Ten en cuenta que este ejemplo es relativamente sencillo y es posible que no abarque todos los escenarios posibles. Es posible que necesites adaptarlo a tu caso de uso específico, teniendo en cuenta varios parámetros de la API, indicaciones y otros factores. Ajustar los parámetros e indicaciones de manera iterativa y basándote en la retroalimentación del usuario es una técnica poderosa para mejorar la calidad y relevancia de las respuestas de ChatGPT en tus aplicaciones.
3.1. Envío de mensajes de texto
Ahora que has completado la configuración inicial de tu entorno de desarrollo y te has familiarizado con las bibliotecas disponibles de la API de ChatGPT, es hora de adentrarte en el uso básico de la API de ChatGPT y explorar más a fondo sus capacidades. En este capítulo, te proporcionaremos una visión detallada de las diversas formas en las que puedes interactuar con la API, incluyendo cómo enviar mensajes de texto a ChatGPT, formatear estos mensajes para obtener resultados deseados y experimentar con diferentes tipos de mensajes para lograr una variedad de resultados.
Además, abordaremos algunas técnicas avanzadas que te ayudarán a aprovechar al máximo ChatGPT, como el uso de parámetros personalizados para ajustar tus resultados, aprovechar modelos preentrenados para casos de uso específicos e integrar otras herramientas de aprendizaje automático para mejorar la funcionalidad de tu chatbot. Al dominar estas técnicas fundamentales y avanzadas, estarás bien preparado para construir chatbots altamente efectivos que puedan brindar un valor excepcional a tus usuarios y clientes.
Para interactuar con ChatGPT, puedes enviar mensajes de texto a la API. Una vez que la API recibe el mensaje, procesa la información y genera una respuesta relevante basada en la entrada proporcionada. Esta es una forma rápida y sencilla de obtener la información que necesitas, sin tener que pasar mucho tiempo buscándola por ti mismo.
Para comenzar, simplemente debes enviar un mensaje de texto a la API. Esto se puede hacer utilizando una variedad de métodos, como a través de un navegador web, una aplicación móvil o una interfaz de chatbot. Una vez que la API recibe tu mensaje, comenzará a procesar la información y a generar una respuesta.
Existen varios parámetros que puedes utilizar para personalizar el comportamiento de la API. Por ejemplo, puedes especificar el idioma del mensaje, el tipo de respuesta que deseas y el nivel de detalle que requieres. Al utilizar estos parámetros, puedes adaptar el comportamiento de la API a tus necesidades específicas y obtener el máximo provecho de tus interacciones con ChatGPT.
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What is the capital of France?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)3.1.1. Formateando los mensajes para obtener la respuesta deseada
Para ayudar a ChatGPT a generar la salida deseada, puedes incorporar diversas técnicas de formateo en tus mensajes. Estas técnicas de formateo pueden ayudar a clarificar la respuesta esperada mientras se preservan las ideas clave. A continuación, te presento algunas técnicas que puedes considerar:
Proporciona contexto
Cuando hagas una pregunta o hagas una solicitud a ChatGPT, puede ser útil proporcionar información adicional al principio. Por ejemplo, podrías dar una breve descripción o contexto para ayudar a ChatGPT a entender lo que estás buscando. Esto podría incluir detalles sobre el tema, palabras clave específicas u otra información relevante. Al hacerlo, ChatGPT estará mejor preparado para proporcionar una respuesta más precisa y útil.
En el caso de preguntas de geografía, empezar con un breve contexto puede ser especialmente importante. Por ejemplo, podrías decir "Como una IA diseñada para responder preguntas de geografía, por favor dime la capital de Francia." Esto proporciona a ChatGPT información clara sobre el tipo de pregunta que estás haciendo y la información específica que buscas.
En general, tomar un momento para proporcionar contexto puede ayudar a asegurarte de obtener la respuesta más útil posible de ChatGPT.
Especifica el formato
Cuando envíes un mensaje a ChatGPT, puede ser útil especificar el formato en el que deseas recibir tu respuesta. Esto se puede hacer describiendo la respuesta deseada o proporcionando instrucciones específicas sobre el formato que deseas.
Al hacerlo, puedes asegurarte de que ChatGPT te proporcione una respuesta estructurada de manera que satisfaga tus necesidades, lo que te ahorrará tiempo y esfuerzo en el proceso. Por ejemplo, si buscas una lista de elementos, podrías especificar que deseas que la respuesta sea en formato de viñetas o en formato de lista numerada. O si buscas una respuesta en párrafos, podrías especificar que deseas que la respuesta esté en oraciones completas.
Proporcionar instrucciones claras sobre el formato también puede ayudar a ChatGPT a comprender mejor tus necesidades y expectativas, lo que resultará en respuestas más precisas y relevantes. Esto es especialmente importante para consultas complejas o técnicas, donde el formato de la respuesta puede afectar significativamente la comprensión y usabilidad.
Así que, la próxima vez que envíes un mensaje a ChatGPT, considera especificar el formato en el que deseas recibir tu respuesta. Este sencillo paso puede ayudarte a obtener el máximo provecho de tus interacciones con ChatGPT y, en última instancia, te permitirá lograr tus objetivos de manera más eficiente.
Utiliza ejemplos
Para ayudar a ChatGPT a comprender mejor el formato deseado, se recomienda proporcionar ejemplos de entradas y salidas. Esta técnica se conoce como "ingeniería de mensajes". Por ejemplo, si la pregunta es "¿Cuál es la capital de Italia?", la respuesta esperada sería "Roma". Al proporcionar ejemplos claros, ChatGPT podrá proporcionar una respuesta más precisa que satisfaga tus necesidades. Además, es importante tener en cuenta que la ingeniería de mensajes puede ser especialmente útil en casos en los que el formato de la respuesta deseada es complejo o específico. Por lo tanto, siempre es una buena idea proporcionar ejemplos siempre que sea posible para asegurarte de que ChatGPT pueda proporcionar la mejor respuesta posible.
3.1.2. Experimentando con Diferentes Tipos de Estímulos
Diferentes tipos de estímulos pueden generar diversas respuestas de ChatGPT. Aquí tienes algunos tipos de estímulos con los que puedes experimentar:
- Estímulos abiertos: Estos estímulos están diseñados para inspirar respuestas más creativas y elaboradas. Proporcionan un punto de partida para que los escritores se sumerjan en su imaginación y desarrollen una historia o idea única. Por ejemplo, "Escribe una breve historia sobre un gato parlante" podría llevar a un relato sobre un gato detective que resuelve misterios, o una conmovedora historia sobre un gato solitario que encuentra un nuevo amigo. Al utilizar estímulos abiertos, se anima a los escritores a pensar fuera de lo común y explorar nuevas ideas, lo que resulta en una pieza de escritura más atractiva e interesante.
- Estímulos cerrados: Estos estímulos están diseñados para obtener información específica, como un hecho o un valor numérico, y generalmente requieren una respuesta breve y concisa. Un ejemplo de un estímulo cerrado es "¿Cuál es el punto de ebullición del agua?", que requiere una temperatura específica como respuesta. Si bien estos estímulos pueden ser útiles para obtener información específica rápidamente, no siempre ofrecen la oportunidad de explorar en profundidad o discutir un tema en detalle.
- Estímulos conversacionales: Una forma de hacer que tus estímulos sean más atractivos es formatearlos como un diálogo. Alternando entre preguntas y respuestas, puedes crear una experiencia más interactiva para tu audiencia. Esto puede ser especialmente efectivo cuando intentas establecer una relación con tus lectores o animarlos a tomar acción. Por ejemplo:
User: What is a black hole?
AI: A black hole is a region of spacetime exhibiting gravitational acceleration so strong that nothing—no particles or even electromagnetic radiation such as light—can escape from it.
User: How are black holes formed?
AI: Black holes are typically formed when a massive star reaches the end of its life and undergoes gravitational collapse. The star's core collapses under its own gravity, and if the mass of the core is above a certain threshold, it forms a black hole.Al dominar las técnicas discutidas en esta sección, podrás utilizar de manera efectiva la API de ChatGPT para una amplia variedad de tareas y aplicaciones, desde generar texto creativo hasta responder preguntas de hechos y participar en conversaciones interactivas.
3.1.3. Ajuste de los parámetros de la API
Puedes personalizar el comportamiento de la API ajustando varios parámetros. Algunos parámetros clave incluyen:
temperature: Este parámetro te permite ajustar el nivel de aleatoriedad en la salida. El valor de este parámetro afecta directamente el nivel de variabilidad en los resultados. Al aumentar el valor de la temperatura (por ejemplo, a 1.0), la salida será más aleatoria e impredecible. Por el contrario, al disminuir el valor de la temperatura (por ejemplo, a 0.1), la salida será más enfocada y predecible. Este parámetro puede ser una herramienta útil al generar contenido creativo, ya que te permite equilibrar la necesidad de novedad con la necesidad de coherencia en la salida.top_p: Este parámetro se utiliza para controlar la cantidad de aleatoriedad en la salida. Es una implementación del muestreo de núcleo, lo que significa que el modelo selecciona tokens del conjunto de tokens con las primeraspprobabilidades más altas. En otras palabras, el modelo elige entre un subconjunto de los tokens más probables, lo que asegura que la salida generada siga siendo relevante para la entrada. Usartop_pcomo alternativa atemperaturepuede proporcionar un control más preciso sobre la salida.max_tokens: Limita la longitud de la respuesta estableciendo el número máximo de tokens en la salida generada. El parámetromax_tokensse puede utilizar para controlar la longitud del texto generado. Al establecer un valor más alto paramax_tokens, se pueden generar respuestas más largas, mientras que al establecer un valor más bajo se obtendrán respuestas más cortas. Es importante tener en cuenta quemax_tokensno es una medida exacta de la longitud del texto generado, ya que los diferentes tokens pueden tener longitudes diferentes. Sin embargo, se puede usar como una guía aproximada para controlar la longitud de la salida.n: El parámetrones un aspecto crucial para controlar la cantidad de respuestas que el modelo genera en respuesta a una sola solicitud. Al configurarncon un valor más alto, el modelo puede explorar una mayor variedad de respuestas posibles, lo que puede resultar en una salida potencialmente más diversa y matizada. Es importante tener en cuenta, sin embargo, que configurarndemasiado alto puede aumentar los recursos computacionales requeridos para generar las respuestas, así como sacrificar potencialmente la calidad y coherencia del texto generado. Por lo tanto, se recomienda experimentar con diferentes valores denpara encontrar el equilibrio óptimo entre la diversidad de respuestas y la eficiencia computacional.- El parámetro
stopes una característica útil proporcionada en la API para especificar una secuencia de tokens en la que la generación de texto debe detenerse. Por ejemplo, podemos establecerstop=["\\n"]para detener la generación en la primera aparición de un carácter de nueva línea. Esto puede ser especialmente útil cuando deseamos generar texto hasta un punto específico del documento, como el final de un párrafo o sección. Al configurar adecuadamente el parámetrostop, podemos asegurarnos de que el texto generado tenga la longitud deseada y contenga solo la información relevante.
Ejemplo
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What is the capital of France?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5, # Adjust the temperature value
top_p=0.9, # Add the top_p parameter for nucleus sampling
)3.1.4. Tratando con Contenido Inapropiado o Peligroso
ChatGPT es un modelo de lenguaje increíblemente avanzado que ha sido programado para producir contenido de alta calidad. Puede generar contenido sobre una amplia variedad de temas, desde ciencia y tecnología hasta literatura y filosofía. Sin embargo, puede haber casos en los que el contenido que genera no sea adecuado para el trabajo o se considere inapropiado. En tales casos, es importante tomar medidas para asegurarse de que el contenido que recibas sea apropiado para tu audiencia prevista.
Una forma efectiva de hacerlo es utilizar el filtro de contenido de OpenAI, que está disponible a través de la API. El filtro de contenido está diseñado para detectar y filtrar cualquier contenido que viole las políticas de uso establecidas por OpenAI. Al usar el filtro de contenido, puedes asegurarte de que el contenido que recibas esté libre de cualquier material ofensivo o inapropiado que pueda dañar tu reputación.
Además de usar el filtro de contenido, hay otras medidas que puedes tomar para asegurarte de que el contenido generado por ChatGPT sea apropiado para tus necesidades. Por ejemplo, puedes proporcionar al modelo pautas e instrucciones claras sobre el tipo de contenido que estás buscando, y el tono y estilo que prefieres. También puedes brindar retroalimentación al modelo sobre el contenido que genera, ayudándole a aprender y mejorar con el tiempo.
Al tomar estas medidas, puedes asegurarte de que ChatGPT genere contenido de alta calidad que satisfaga tus necesidades y sea apropiado para tu audiencia prevista.
Ejemplo:
import openai
def content_filter(prompt, generated_text):
# Add the moderation prompt
moderation_prompt = f"{{text:{generated_text}}} Moderation: Is this text safe for work and follows OpenAI's usage policies?"
# Make an API request for the moderation prompt
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=moderation_prompt,
max_tokens=10,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# Check the generated response and return True if the content is safe
return response.choices[0].text.strip().lower() == "yes"
generated_text = "This is an example of generated text."
if content_filter("What is the capital of France?", generated_text):
print("The generated text is safe.")
else:
print("The generated text is not safe.")3.1.5. Refinamiento Iterativo y Ciclos de Retroalimentación
Al trabajar con ChatGPT, es posible que necesites refinar tus indicaciones y parámetros de manera iterativa para lograr el resultado deseado. Esto se debe a que el modelo de IA está entrenado con un vasto corpus de texto y puede generar respuestas que no son relevantes o precisas. Por lo tanto, es esencial revisar el contenido generado y experimentar con enfoques diferentes para mejorar la calidad de los resultados. Una forma de hacerlo es ajustando las indicaciones y parámetros para optimizar la respuesta de la IA. Sin embargo, este proceso puede llevar tiempo y puede requerir varios intentos para obtener el resultado deseado.
Otra forma de mejorar la calidad de los resultados es mediante la creación de ciclos de retroalimentación en tus aplicaciones. Esto significa permitir a los usuarios calificar o proporcionar retroalimentación sobre el contenido generado. Al hacerlo, puedes recopilar datos valiosos sobre el desempeño de la IA y utilizar esta información para afinar tus indicaciones y parámetros de API con el tiempo. Este proceso iterativo puede ayudarte a lograr el resultado deseado y también puede ayudarte a descubrir nuevos usos para ChatGPT en tus aplicaciones.
Ejemplo:
Un ejemplo de código para este tema implicaría recopilar la retroalimentación del usuario y ajustar los parámetros de la API o las indicaciones en consecuencia. Aquí tienes un ejemplo sencillo usando Python:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt, temperature):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=temperature,
)
return response.choices[0].text.strip()
def collect_feedback():
feedback = input("Please rate the response (1-5): ")
return int(feedback)
def main():
prompt = "Write a brief introduction to machine learning."
temperature = 0.7
user_feedback = 0
while user_feedback < 4:
generated_text = generate_text(prompt, temperature)
print("\nGenerated Text:")
print(generated_text)
user_feedback = collect_feedback()
if user_feedback < 4:
# Adjust the temperature based on user feedback
if user_feedback < 3:
temperature += 0.1
else:
temperature -= 0.1
print("Final Generated Text:")
print(generated_text)
if __name__ == "__main__":
main()En este ejemplo, generamos texto basado en una indicación y le pedimos al usuario que califique la respuesta en una escala del 1 al 5. Si la calificación del usuario es menor a 4, ajustamos el parámetro de temperatura y generamos una nueva respuesta. Continuamos este proceso hasta que el usuario proporcione una calificación de 4 o más.
Ten en cuenta que este ejemplo es relativamente sencillo y es posible que no abarque todos los escenarios posibles. Es posible que necesites adaptarlo a tu caso de uso específico, teniendo en cuenta varios parámetros de la API, indicaciones y otros factores. Ajustar los parámetros e indicaciones de manera iterativa y basándote en la retroalimentación del usuario es una técnica poderosa para mejorar la calidad y relevancia de las respuestas de ChatGPT en tus aplicaciones.
3.1. Envío de mensajes de texto
Ahora que has completado la configuración inicial de tu entorno de desarrollo y te has familiarizado con las bibliotecas disponibles de la API de ChatGPT, es hora de adentrarte en el uso básico de la API de ChatGPT y explorar más a fondo sus capacidades. En este capítulo, te proporcionaremos una visión detallada de las diversas formas en las que puedes interactuar con la API, incluyendo cómo enviar mensajes de texto a ChatGPT, formatear estos mensajes para obtener resultados deseados y experimentar con diferentes tipos de mensajes para lograr una variedad de resultados.
Además, abordaremos algunas técnicas avanzadas que te ayudarán a aprovechar al máximo ChatGPT, como el uso de parámetros personalizados para ajustar tus resultados, aprovechar modelos preentrenados para casos de uso específicos e integrar otras herramientas de aprendizaje automático para mejorar la funcionalidad de tu chatbot. Al dominar estas técnicas fundamentales y avanzadas, estarás bien preparado para construir chatbots altamente efectivos que puedan brindar un valor excepcional a tus usuarios y clientes.
Para interactuar con ChatGPT, puedes enviar mensajes de texto a la API. Una vez que la API recibe el mensaje, procesa la información y genera una respuesta relevante basada en la entrada proporcionada. Esta es una forma rápida y sencilla de obtener la información que necesitas, sin tener que pasar mucho tiempo buscándola por ti mismo.
Para comenzar, simplemente debes enviar un mensaje de texto a la API. Esto se puede hacer utilizando una variedad de métodos, como a través de un navegador web, una aplicación móvil o una interfaz de chatbot. Una vez que la API recibe tu mensaje, comenzará a procesar la información y a generar una respuesta.
Existen varios parámetros que puedes utilizar para personalizar el comportamiento de la API. Por ejemplo, puedes especificar el idioma del mensaje, el tipo de respuesta que deseas y el nivel de detalle que requieres. Al utilizar estos parámetros, puedes adaptar el comportamiento de la API a tus necesidades específicas y obtener el máximo provecho de tus interacciones con ChatGPT.
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What is the capital of France?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)3.1.1. Formateando los mensajes para obtener la respuesta deseada
Para ayudar a ChatGPT a generar la salida deseada, puedes incorporar diversas técnicas de formateo en tus mensajes. Estas técnicas de formateo pueden ayudar a clarificar la respuesta esperada mientras se preservan las ideas clave. A continuación, te presento algunas técnicas que puedes considerar:
Proporciona contexto
Cuando hagas una pregunta o hagas una solicitud a ChatGPT, puede ser útil proporcionar información adicional al principio. Por ejemplo, podrías dar una breve descripción o contexto para ayudar a ChatGPT a entender lo que estás buscando. Esto podría incluir detalles sobre el tema, palabras clave específicas u otra información relevante. Al hacerlo, ChatGPT estará mejor preparado para proporcionar una respuesta más precisa y útil.
En el caso de preguntas de geografía, empezar con un breve contexto puede ser especialmente importante. Por ejemplo, podrías decir "Como una IA diseñada para responder preguntas de geografía, por favor dime la capital de Francia." Esto proporciona a ChatGPT información clara sobre el tipo de pregunta que estás haciendo y la información específica que buscas.
En general, tomar un momento para proporcionar contexto puede ayudar a asegurarte de obtener la respuesta más útil posible de ChatGPT.
Especifica el formato
Cuando envíes un mensaje a ChatGPT, puede ser útil especificar el formato en el que deseas recibir tu respuesta. Esto se puede hacer describiendo la respuesta deseada o proporcionando instrucciones específicas sobre el formato que deseas.
Al hacerlo, puedes asegurarte de que ChatGPT te proporcione una respuesta estructurada de manera que satisfaga tus necesidades, lo que te ahorrará tiempo y esfuerzo en el proceso. Por ejemplo, si buscas una lista de elementos, podrías especificar que deseas que la respuesta sea en formato de viñetas o en formato de lista numerada. O si buscas una respuesta en párrafos, podrías especificar que deseas que la respuesta esté en oraciones completas.
Proporcionar instrucciones claras sobre el formato también puede ayudar a ChatGPT a comprender mejor tus necesidades y expectativas, lo que resultará en respuestas más precisas y relevantes. Esto es especialmente importante para consultas complejas o técnicas, donde el formato de la respuesta puede afectar significativamente la comprensión y usabilidad.
Así que, la próxima vez que envíes un mensaje a ChatGPT, considera especificar el formato en el que deseas recibir tu respuesta. Este sencillo paso puede ayudarte a obtener el máximo provecho de tus interacciones con ChatGPT y, en última instancia, te permitirá lograr tus objetivos de manera más eficiente.
Utiliza ejemplos
Para ayudar a ChatGPT a comprender mejor el formato deseado, se recomienda proporcionar ejemplos de entradas y salidas. Esta técnica se conoce como "ingeniería de mensajes". Por ejemplo, si la pregunta es "¿Cuál es la capital de Italia?", la respuesta esperada sería "Roma". Al proporcionar ejemplos claros, ChatGPT podrá proporcionar una respuesta más precisa que satisfaga tus necesidades. Además, es importante tener en cuenta que la ingeniería de mensajes puede ser especialmente útil en casos en los que el formato de la respuesta deseada es complejo o específico. Por lo tanto, siempre es una buena idea proporcionar ejemplos siempre que sea posible para asegurarte de que ChatGPT pueda proporcionar la mejor respuesta posible.
3.1.2. Experimentando con Diferentes Tipos de Estímulos
Diferentes tipos de estímulos pueden generar diversas respuestas de ChatGPT. Aquí tienes algunos tipos de estímulos con los que puedes experimentar:
- Estímulos abiertos: Estos estímulos están diseñados para inspirar respuestas más creativas y elaboradas. Proporcionan un punto de partida para que los escritores se sumerjan en su imaginación y desarrollen una historia o idea única. Por ejemplo, "Escribe una breve historia sobre un gato parlante" podría llevar a un relato sobre un gato detective que resuelve misterios, o una conmovedora historia sobre un gato solitario que encuentra un nuevo amigo. Al utilizar estímulos abiertos, se anima a los escritores a pensar fuera de lo común y explorar nuevas ideas, lo que resulta en una pieza de escritura más atractiva e interesante.
- Estímulos cerrados: Estos estímulos están diseñados para obtener información específica, como un hecho o un valor numérico, y generalmente requieren una respuesta breve y concisa. Un ejemplo de un estímulo cerrado es "¿Cuál es el punto de ebullición del agua?", que requiere una temperatura específica como respuesta. Si bien estos estímulos pueden ser útiles para obtener información específica rápidamente, no siempre ofrecen la oportunidad de explorar en profundidad o discutir un tema en detalle.
- Estímulos conversacionales: Una forma de hacer que tus estímulos sean más atractivos es formatearlos como un diálogo. Alternando entre preguntas y respuestas, puedes crear una experiencia más interactiva para tu audiencia. Esto puede ser especialmente efectivo cuando intentas establecer una relación con tus lectores o animarlos a tomar acción. Por ejemplo:
User: What is a black hole?
AI: A black hole is a region of spacetime exhibiting gravitational acceleration so strong that nothing—no particles or even electromagnetic radiation such as light—can escape from it.
User: How are black holes formed?
AI: Black holes are typically formed when a massive star reaches the end of its life and undergoes gravitational collapse. The star's core collapses under its own gravity, and if the mass of the core is above a certain threshold, it forms a black hole.Al dominar las técnicas discutidas en esta sección, podrás utilizar de manera efectiva la API de ChatGPT para una amplia variedad de tareas y aplicaciones, desde generar texto creativo hasta responder preguntas de hechos y participar en conversaciones interactivas.
3.1.3. Ajuste de los parámetros de la API
Puedes personalizar el comportamiento de la API ajustando varios parámetros. Algunos parámetros clave incluyen:
temperature: Este parámetro te permite ajustar el nivel de aleatoriedad en la salida. El valor de este parámetro afecta directamente el nivel de variabilidad en los resultados. Al aumentar el valor de la temperatura (por ejemplo, a 1.0), la salida será más aleatoria e impredecible. Por el contrario, al disminuir el valor de la temperatura (por ejemplo, a 0.1), la salida será más enfocada y predecible. Este parámetro puede ser una herramienta útil al generar contenido creativo, ya que te permite equilibrar la necesidad de novedad con la necesidad de coherencia en la salida.top_p: Este parámetro se utiliza para controlar la cantidad de aleatoriedad en la salida. Es una implementación del muestreo de núcleo, lo que significa que el modelo selecciona tokens del conjunto de tokens con las primeraspprobabilidades más altas. En otras palabras, el modelo elige entre un subconjunto de los tokens más probables, lo que asegura que la salida generada siga siendo relevante para la entrada. Usartop_pcomo alternativa atemperaturepuede proporcionar un control más preciso sobre la salida.max_tokens: Limita la longitud de la respuesta estableciendo el número máximo de tokens en la salida generada. El parámetromax_tokensse puede utilizar para controlar la longitud del texto generado. Al establecer un valor más alto paramax_tokens, se pueden generar respuestas más largas, mientras que al establecer un valor más bajo se obtendrán respuestas más cortas. Es importante tener en cuenta quemax_tokensno es una medida exacta de la longitud del texto generado, ya que los diferentes tokens pueden tener longitudes diferentes. Sin embargo, se puede usar como una guía aproximada para controlar la longitud de la salida.n: El parámetrones un aspecto crucial para controlar la cantidad de respuestas que el modelo genera en respuesta a una sola solicitud. Al configurarncon un valor más alto, el modelo puede explorar una mayor variedad de respuestas posibles, lo que puede resultar en una salida potencialmente más diversa y matizada. Es importante tener en cuenta, sin embargo, que configurarndemasiado alto puede aumentar los recursos computacionales requeridos para generar las respuestas, así como sacrificar potencialmente la calidad y coherencia del texto generado. Por lo tanto, se recomienda experimentar con diferentes valores denpara encontrar el equilibrio óptimo entre la diversidad de respuestas y la eficiencia computacional.- El parámetro
stopes una característica útil proporcionada en la API para especificar una secuencia de tokens en la que la generación de texto debe detenerse. Por ejemplo, podemos establecerstop=["\\n"]para detener la generación en la primera aparición de un carácter de nueva línea. Esto puede ser especialmente útil cuando deseamos generar texto hasta un punto específico del documento, como el final de un párrafo o sección. Al configurar adecuadamente el parámetrostop, podemos asegurarnos de que el texto generado tenga la longitud deseada y contenga solo la información relevante.
Ejemplo
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What is the capital of France?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5, # Adjust the temperature value
top_p=0.9, # Add the top_p parameter for nucleus sampling
)3.1.4. Tratando con Contenido Inapropiado o Peligroso
ChatGPT es un modelo de lenguaje increíblemente avanzado que ha sido programado para producir contenido de alta calidad. Puede generar contenido sobre una amplia variedad de temas, desde ciencia y tecnología hasta literatura y filosofía. Sin embargo, puede haber casos en los que el contenido que genera no sea adecuado para el trabajo o se considere inapropiado. En tales casos, es importante tomar medidas para asegurarse de que el contenido que recibas sea apropiado para tu audiencia prevista.
Una forma efectiva de hacerlo es utilizar el filtro de contenido de OpenAI, que está disponible a través de la API. El filtro de contenido está diseñado para detectar y filtrar cualquier contenido que viole las políticas de uso establecidas por OpenAI. Al usar el filtro de contenido, puedes asegurarte de que el contenido que recibas esté libre de cualquier material ofensivo o inapropiado que pueda dañar tu reputación.
Además de usar el filtro de contenido, hay otras medidas que puedes tomar para asegurarte de que el contenido generado por ChatGPT sea apropiado para tus necesidades. Por ejemplo, puedes proporcionar al modelo pautas e instrucciones claras sobre el tipo de contenido que estás buscando, y el tono y estilo que prefieres. También puedes brindar retroalimentación al modelo sobre el contenido que genera, ayudándole a aprender y mejorar con el tiempo.
Al tomar estas medidas, puedes asegurarte de que ChatGPT genere contenido de alta calidad que satisfaga tus necesidades y sea apropiado para tu audiencia prevista.
Ejemplo:
import openai
def content_filter(prompt, generated_text):
# Add the moderation prompt
moderation_prompt = f"{{text:{generated_text}}} Moderation: Is this text safe for work and follows OpenAI's usage policies?"
# Make an API request for the moderation prompt
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=moderation_prompt,
max_tokens=10,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# Check the generated response and return True if the content is safe
return response.choices[0].text.strip().lower() == "yes"
generated_text = "This is an example of generated text."
if content_filter("What is the capital of France?", generated_text):
print("The generated text is safe.")
else:
print("The generated text is not safe.")3.1.5. Refinamiento Iterativo y Ciclos de Retroalimentación
Al trabajar con ChatGPT, es posible que necesites refinar tus indicaciones y parámetros de manera iterativa para lograr el resultado deseado. Esto se debe a que el modelo de IA está entrenado con un vasto corpus de texto y puede generar respuestas que no son relevantes o precisas. Por lo tanto, es esencial revisar el contenido generado y experimentar con enfoques diferentes para mejorar la calidad de los resultados. Una forma de hacerlo es ajustando las indicaciones y parámetros para optimizar la respuesta de la IA. Sin embargo, este proceso puede llevar tiempo y puede requerir varios intentos para obtener el resultado deseado.
Otra forma de mejorar la calidad de los resultados es mediante la creación de ciclos de retroalimentación en tus aplicaciones. Esto significa permitir a los usuarios calificar o proporcionar retroalimentación sobre el contenido generado. Al hacerlo, puedes recopilar datos valiosos sobre el desempeño de la IA y utilizar esta información para afinar tus indicaciones y parámetros de API con el tiempo. Este proceso iterativo puede ayudarte a lograr el resultado deseado y también puede ayudarte a descubrir nuevos usos para ChatGPT en tus aplicaciones.
Ejemplo:
Un ejemplo de código para este tema implicaría recopilar la retroalimentación del usuario y ajustar los parámetros de la API o las indicaciones en consecuencia. Aquí tienes un ejemplo sencillo usando Python:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt, temperature):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=temperature,
)
return response.choices[0].text.strip()
def collect_feedback():
feedback = input("Please rate the response (1-5): ")
return int(feedback)
def main():
prompt = "Write a brief introduction to machine learning."
temperature = 0.7
user_feedback = 0
while user_feedback < 4:
generated_text = generate_text(prompt, temperature)
print("\nGenerated Text:")
print(generated_text)
user_feedback = collect_feedback()
if user_feedback < 4:
# Adjust the temperature based on user feedback
if user_feedback < 3:
temperature += 0.1
else:
temperature -= 0.1
print("Final Generated Text:")
print(generated_text)
if __name__ == "__main__":
main()En este ejemplo, generamos texto basado en una indicación y le pedimos al usuario que califique la respuesta en una escala del 1 al 5. Si la calificación del usuario es menor a 4, ajustamos el parámetro de temperatura y generamos una nueva respuesta. Continuamos este proceso hasta que el usuario proporcione una calificación de 4 o más.
Ten en cuenta que este ejemplo es relativamente sencillo y es posible que no abarque todos los escenarios posibles. Es posible que necesites adaptarlo a tu caso de uso específico, teniendo en cuenta varios parámetros de la API, indicaciones y otros factores. Ajustar los parámetros e indicaciones de manera iterativa y basándote en la retroalimentación del usuario es una técnica poderosa para mejorar la calidad y relevancia de las respuestas de ChatGPT en tus aplicaciones.
3.1. Envío de mensajes de texto
Ahora que has completado la configuración inicial de tu entorno de desarrollo y te has familiarizado con las bibliotecas disponibles de la API de ChatGPT, es hora de adentrarte en el uso básico de la API de ChatGPT y explorar más a fondo sus capacidades. En este capítulo, te proporcionaremos una visión detallada de las diversas formas en las que puedes interactuar con la API, incluyendo cómo enviar mensajes de texto a ChatGPT, formatear estos mensajes para obtener resultados deseados y experimentar con diferentes tipos de mensajes para lograr una variedad de resultados.
Además, abordaremos algunas técnicas avanzadas que te ayudarán a aprovechar al máximo ChatGPT, como el uso de parámetros personalizados para ajustar tus resultados, aprovechar modelos preentrenados para casos de uso específicos e integrar otras herramientas de aprendizaje automático para mejorar la funcionalidad de tu chatbot. Al dominar estas técnicas fundamentales y avanzadas, estarás bien preparado para construir chatbots altamente efectivos que puedan brindar un valor excepcional a tus usuarios y clientes.
Para interactuar con ChatGPT, puedes enviar mensajes de texto a la API. Una vez que la API recibe el mensaje, procesa la información y genera una respuesta relevante basada en la entrada proporcionada. Esta es una forma rápida y sencilla de obtener la información que necesitas, sin tener que pasar mucho tiempo buscándola por ti mismo.
Para comenzar, simplemente debes enviar un mensaje de texto a la API. Esto se puede hacer utilizando una variedad de métodos, como a través de un navegador web, una aplicación móvil o una interfaz de chatbot. Una vez que la API recibe tu mensaje, comenzará a procesar la información y a generar una respuesta.
Existen varios parámetros que puedes utilizar para personalizar el comportamiento de la API. Por ejemplo, puedes especificar el idioma del mensaje, el tipo de respuesta que deseas y el nivel de detalle que requieres. Al utilizar estos parámetros, puedes adaptar el comportamiento de la API a tus necesidades específicas y obtener el máximo provecho de tus interacciones con ChatGPT.
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What is the capital of France?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)3.1.1. Formateando los mensajes para obtener la respuesta deseada
Para ayudar a ChatGPT a generar la salida deseada, puedes incorporar diversas técnicas de formateo en tus mensajes. Estas técnicas de formateo pueden ayudar a clarificar la respuesta esperada mientras se preservan las ideas clave. A continuación, te presento algunas técnicas que puedes considerar:
Proporciona contexto
Cuando hagas una pregunta o hagas una solicitud a ChatGPT, puede ser útil proporcionar información adicional al principio. Por ejemplo, podrías dar una breve descripción o contexto para ayudar a ChatGPT a entender lo que estás buscando. Esto podría incluir detalles sobre el tema, palabras clave específicas u otra información relevante. Al hacerlo, ChatGPT estará mejor preparado para proporcionar una respuesta más precisa y útil.
En el caso de preguntas de geografía, empezar con un breve contexto puede ser especialmente importante. Por ejemplo, podrías decir "Como una IA diseñada para responder preguntas de geografía, por favor dime la capital de Francia." Esto proporciona a ChatGPT información clara sobre el tipo de pregunta que estás haciendo y la información específica que buscas.
En general, tomar un momento para proporcionar contexto puede ayudar a asegurarte de obtener la respuesta más útil posible de ChatGPT.
Especifica el formato
Cuando envíes un mensaje a ChatGPT, puede ser útil especificar el formato en el que deseas recibir tu respuesta. Esto se puede hacer describiendo la respuesta deseada o proporcionando instrucciones específicas sobre el formato que deseas.
Al hacerlo, puedes asegurarte de que ChatGPT te proporcione una respuesta estructurada de manera que satisfaga tus necesidades, lo que te ahorrará tiempo y esfuerzo en el proceso. Por ejemplo, si buscas una lista de elementos, podrías especificar que deseas que la respuesta sea en formato de viñetas o en formato de lista numerada. O si buscas una respuesta en párrafos, podrías especificar que deseas que la respuesta esté en oraciones completas.
Proporcionar instrucciones claras sobre el formato también puede ayudar a ChatGPT a comprender mejor tus necesidades y expectativas, lo que resultará en respuestas más precisas y relevantes. Esto es especialmente importante para consultas complejas o técnicas, donde el formato de la respuesta puede afectar significativamente la comprensión y usabilidad.
Así que, la próxima vez que envíes un mensaje a ChatGPT, considera especificar el formato en el que deseas recibir tu respuesta. Este sencillo paso puede ayudarte a obtener el máximo provecho de tus interacciones con ChatGPT y, en última instancia, te permitirá lograr tus objetivos de manera más eficiente.
Utiliza ejemplos
Para ayudar a ChatGPT a comprender mejor el formato deseado, se recomienda proporcionar ejemplos de entradas y salidas. Esta técnica se conoce como "ingeniería de mensajes". Por ejemplo, si la pregunta es "¿Cuál es la capital de Italia?", la respuesta esperada sería "Roma". Al proporcionar ejemplos claros, ChatGPT podrá proporcionar una respuesta más precisa que satisfaga tus necesidades. Además, es importante tener en cuenta que la ingeniería de mensajes puede ser especialmente útil en casos en los que el formato de la respuesta deseada es complejo o específico. Por lo tanto, siempre es una buena idea proporcionar ejemplos siempre que sea posible para asegurarte de que ChatGPT pueda proporcionar la mejor respuesta posible.
3.1.2. Experimentando con Diferentes Tipos de Estímulos
Diferentes tipos de estímulos pueden generar diversas respuestas de ChatGPT. Aquí tienes algunos tipos de estímulos con los que puedes experimentar:
- Estímulos abiertos: Estos estímulos están diseñados para inspirar respuestas más creativas y elaboradas. Proporcionan un punto de partida para que los escritores se sumerjan en su imaginación y desarrollen una historia o idea única. Por ejemplo, "Escribe una breve historia sobre un gato parlante" podría llevar a un relato sobre un gato detective que resuelve misterios, o una conmovedora historia sobre un gato solitario que encuentra un nuevo amigo. Al utilizar estímulos abiertos, se anima a los escritores a pensar fuera de lo común y explorar nuevas ideas, lo que resulta en una pieza de escritura más atractiva e interesante.
- Estímulos cerrados: Estos estímulos están diseñados para obtener información específica, como un hecho o un valor numérico, y generalmente requieren una respuesta breve y concisa. Un ejemplo de un estímulo cerrado es "¿Cuál es el punto de ebullición del agua?", que requiere una temperatura específica como respuesta. Si bien estos estímulos pueden ser útiles para obtener información específica rápidamente, no siempre ofrecen la oportunidad de explorar en profundidad o discutir un tema en detalle.
- Estímulos conversacionales: Una forma de hacer que tus estímulos sean más atractivos es formatearlos como un diálogo. Alternando entre preguntas y respuestas, puedes crear una experiencia más interactiva para tu audiencia. Esto puede ser especialmente efectivo cuando intentas establecer una relación con tus lectores o animarlos a tomar acción. Por ejemplo:
User: What is a black hole?
AI: A black hole is a region of spacetime exhibiting gravitational acceleration so strong that nothing—no particles or even electromagnetic radiation such as light—can escape from it.
User: How are black holes formed?
AI: Black holes are typically formed when a massive star reaches the end of its life and undergoes gravitational collapse. The star's core collapses under its own gravity, and if the mass of the core is above a certain threshold, it forms a black hole.Al dominar las técnicas discutidas en esta sección, podrás utilizar de manera efectiva la API de ChatGPT para una amplia variedad de tareas y aplicaciones, desde generar texto creativo hasta responder preguntas de hechos y participar en conversaciones interactivas.
3.1.3. Ajuste de los parámetros de la API
Puedes personalizar el comportamiento de la API ajustando varios parámetros. Algunos parámetros clave incluyen:
temperature: Este parámetro te permite ajustar el nivel de aleatoriedad en la salida. El valor de este parámetro afecta directamente el nivel de variabilidad en los resultados. Al aumentar el valor de la temperatura (por ejemplo, a 1.0), la salida será más aleatoria e impredecible. Por el contrario, al disminuir el valor de la temperatura (por ejemplo, a 0.1), la salida será más enfocada y predecible. Este parámetro puede ser una herramienta útil al generar contenido creativo, ya que te permite equilibrar la necesidad de novedad con la necesidad de coherencia en la salida.top_p: Este parámetro se utiliza para controlar la cantidad de aleatoriedad en la salida. Es una implementación del muestreo de núcleo, lo que significa que el modelo selecciona tokens del conjunto de tokens con las primeraspprobabilidades más altas. En otras palabras, el modelo elige entre un subconjunto de los tokens más probables, lo que asegura que la salida generada siga siendo relevante para la entrada. Usartop_pcomo alternativa atemperaturepuede proporcionar un control más preciso sobre la salida.max_tokens: Limita la longitud de la respuesta estableciendo el número máximo de tokens en la salida generada. El parámetromax_tokensse puede utilizar para controlar la longitud del texto generado. Al establecer un valor más alto paramax_tokens, se pueden generar respuestas más largas, mientras que al establecer un valor más bajo se obtendrán respuestas más cortas. Es importante tener en cuenta quemax_tokensno es una medida exacta de la longitud del texto generado, ya que los diferentes tokens pueden tener longitudes diferentes. Sin embargo, se puede usar como una guía aproximada para controlar la longitud de la salida.n: El parámetrones un aspecto crucial para controlar la cantidad de respuestas que el modelo genera en respuesta a una sola solicitud. Al configurarncon un valor más alto, el modelo puede explorar una mayor variedad de respuestas posibles, lo que puede resultar en una salida potencialmente más diversa y matizada. Es importante tener en cuenta, sin embargo, que configurarndemasiado alto puede aumentar los recursos computacionales requeridos para generar las respuestas, así como sacrificar potencialmente la calidad y coherencia del texto generado. Por lo tanto, se recomienda experimentar con diferentes valores denpara encontrar el equilibrio óptimo entre la diversidad de respuestas y la eficiencia computacional.- El parámetro
stopes una característica útil proporcionada en la API para especificar una secuencia de tokens en la que la generación de texto debe detenerse. Por ejemplo, podemos establecerstop=["\\n"]para detener la generación en la primera aparición de un carácter de nueva línea. Esto puede ser especialmente útil cuando deseamos generar texto hasta un punto específico del documento, como el final de un párrafo o sección. Al configurar adecuadamente el parámetrostop, podemos asegurarnos de que el texto generado tenga la longitud deseada y contenga solo la información relevante.
Ejemplo
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt="What is the capital of France?",
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5, # Adjust the temperature value
top_p=0.9, # Add the top_p parameter for nucleus sampling
)3.1.4. Tratando con Contenido Inapropiado o Peligroso
ChatGPT es un modelo de lenguaje increíblemente avanzado que ha sido programado para producir contenido de alta calidad. Puede generar contenido sobre una amplia variedad de temas, desde ciencia y tecnología hasta literatura y filosofía. Sin embargo, puede haber casos en los que el contenido que genera no sea adecuado para el trabajo o se considere inapropiado. En tales casos, es importante tomar medidas para asegurarse de que el contenido que recibas sea apropiado para tu audiencia prevista.
Una forma efectiva de hacerlo es utilizar el filtro de contenido de OpenAI, que está disponible a través de la API. El filtro de contenido está diseñado para detectar y filtrar cualquier contenido que viole las políticas de uso establecidas por OpenAI. Al usar el filtro de contenido, puedes asegurarte de que el contenido que recibas esté libre de cualquier material ofensivo o inapropiado que pueda dañar tu reputación.
Además de usar el filtro de contenido, hay otras medidas que puedes tomar para asegurarte de que el contenido generado por ChatGPT sea apropiado para tus necesidades. Por ejemplo, puedes proporcionar al modelo pautas e instrucciones claras sobre el tipo de contenido que estás buscando, y el tono y estilo que prefieres. También puedes brindar retroalimentación al modelo sobre el contenido que genera, ayudándole a aprender y mejorar con el tiempo.
Al tomar estas medidas, puedes asegurarte de que ChatGPT genere contenido de alta calidad que satisfaga tus necesidades y sea apropiado para tu audiencia prevista.
Ejemplo:
import openai
def content_filter(prompt, generated_text):
# Add the moderation prompt
moderation_prompt = f"{{text:{generated_text}}} Moderation: Is this text safe for work and follows OpenAI's usage policies?"
# Make an API request for the moderation prompt
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=moderation_prompt,
max_tokens=10,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# Check the generated response and return True if the content is safe
return response.choices[0].text.strip().lower() == "yes"
generated_text = "This is an example of generated text."
if content_filter("What is the capital of France?", generated_text):
print("The generated text is safe.")
else:
print("The generated text is not safe.")3.1.5. Refinamiento Iterativo y Ciclos de Retroalimentación
Al trabajar con ChatGPT, es posible que necesites refinar tus indicaciones y parámetros de manera iterativa para lograr el resultado deseado. Esto se debe a que el modelo de IA está entrenado con un vasto corpus de texto y puede generar respuestas que no son relevantes o precisas. Por lo tanto, es esencial revisar el contenido generado y experimentar con enfoques diferentes para mejorar la calidad de los resultados. Una forma de hacerlo es ajustando las indicaciones y parámetros para optimizar la respuesta de la IA. Sin embargo, este proceso puede llevar tiempo y puede requerir varios intentos para obtener el resultado deseado.
Otra forma de mejorar la calidad de los resultados es mediante la creación de ciclos de retroalimentación en tus aplicaciones. Esto significa permitir a los usuarios calificar o proporcionar retroalimentación sobre el contenido generado. Al hacerlo, puedes recopilar datos valiosos sobre el desempeño de la IA y utilizar esta información para afinar tus indicaciones y parámetros de API con el tiempo. Este proceso iterativo puede ayudarte a lograr el resultado deseado y también puede ayudarte a descubrir nuevos usos para ChatGPT en tus aplicaciones.
Ejemplo:
Un ejemplo de código para este tema implicaría recopilar la retroalimentación del usuario y ajustar los parámetros de la API o las indicaciones en consecuencia. Aquí tienes un ejemplo sencillo usando Python:
import openai
openai.api_key = "your_api_key"
def generate_text(prompt, temperature):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=50,
n=1,
stop=None,
temperature=temperature,
)
return response.choices[0].text.strip()
def collect_feedback():
feedback = input("Please rate the response (1-5): ")
return int(feedback)
def main():
prompt = "Write a brief introduction to machine learning."
temperature = 0.7
user_feedback = 0
while user_feedback < 4:
generated_text = generate_text(prompt, temperature)
print("\nGenerated Text:")
print(generated_text)
user_feedback = collect_feedback()
if user_feedback < 4:
# Adjust the temperature based on user feedback
if user_feedback < 3:
temperature += 0.1
else:
temperature -= 0.1
print("Final Generated Text:")
print(generated_text)
if __name__ == "__main__":
main()En este ejemplo, generamos texto basado en una indicación y le pedimos al usuario que califique la respuesta en una escala del 1 al 5. Si la calificación del usuario es menor a 4, ajustamos el parámetro de temperatura y generamos una nueva respuesta. Continuamos este proceso hasta que el usuario proporcione una calificación de 4 o más.
Ten en cuenta que este ejemplo es relativamente sencillo y es posible que no abarque todos los escenarios posibles. Es posible que necesites adaptarlo a tu caso de uso específico, teniendo en cuenta varios parámetros de la API, indicaciones y otros factores. Ajustar los parámetros e indicaciones de manera iterativa y basándote en la retroalimentación del usuario es una técnica poderosa para mejorar la calidad y relevancia de las respuestas de ChatGPT en tus aplicaciones.