🎓CURSO PROMPT ENGINEERING en Español - GRATIS - 🤖CLASE 03- El PLAYGROUND de Open AI

Introducción a la herramienta Playground de OpenAI

Presentación y objetivos del video

• Joaquín Barberá presenta el video, explicando que se centrará en la herramienta Playground de OpenAI para trabajar con inteligencias artificiales generadoras de texto.

• Se menciona que el Playground permite experimentar con modelos GPT y ajustar varios parámetros configurables.

Acceso y uso del Playground

• Para utilizar el Playground, es necesario tener una cuenta en OpenAI; se puede acceder si ya se tiene cuenta en ChatGPT.

• Se muestra cómo ingresar un texto en el Playground, utilizando como ejemplo "la ciudad de Cartagena en España".

Parámetros configurables del modelo

Modelos disponibles

• El modelo por defecto es Davinci, pero hay otros modelos como Curie, Babbage y Ada que son más pequeños y económicos.

Longitud máxima de respuesta

• La longitud máxima de salida está limitada a 256 tokens; esto puede afectar la continuidad del texto generado.

Temperatura y Top P: Controlando la aleatoriedad

Parámetro Top P

• El parámetro Top P controla las opciones de texto consideradas por el modelo. Un valor alto genera respuestas más creativas pero menos relevantes.

• Con un Top P bajo, solo se consideran las opciones más probables, lo que produce respuestas más relevantes pero menos creativas.

Parámetro Temperatura

• La temperatura afecta la diversidad de las respuestas. Una temperatura alta genera mayor creatividad e imprevisibilidad, mientras que una baja produce respuestas más predecibles.

Recomendaciones para usar los parámetros

Estrategia recomendada

Comparación de Textos Generados por un Modelo de Lenguaje

Análisis de la Temperatura en el Modelo

• En el primer caso, con una temperatura de 0.7, el texto generado es más predecible y lógico, comenzando con la localización de la ciudad y sus atractivos turísticos.

• En contraste, el segundo texto, generado a máxima temperatura (1), es menos predecible y comienza directamente hablando de restaurantes sin contextualizar la ubicación.

• Se observan incorrecciones significativas en el segundo texto; por ejemplo, menciona platos típicos que no son representativos de Cartagena como la paella y el arroz a banda.

• El arroz caldero es mencionado como típico del campo de Cartagena, mientras que otros platos como el zarangollo son incorrectamente atribuidos a esta región.

• A pesar de ser más creativo, el segundo texto presenta más errores en comparación con el primero.

Parámetros del Modelo

• Se discuten dos parámetros: "frequency penalty" y "presence penalty", que ayudan a reducir repeticiones en los textos generados por el modelo.

• La opción "insert start text" permite incluir un texto al inicio del resultado generado que no será creado por el modelo.

• Similarmente, "insert end text" permite añadir contenido al final del texto generado sin intervención del modelo.

• La función "show probabilities" muestra las probabilidades asociadas a diferentes tokens generados; se pueden visualizar desde los más probables hasta los menos probables.