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OpenAI GPT para desarrolladores de Python

Este repositorio contiene el código y otros recursos utilizados en OpenAI GPT para desarrolladores de Python.

Acerca de

El conocimiento que adquirirá en esta guía será aplicable a las familias actuales de modelos GPT (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, etc.) y probablemente también será relevante para GPT-5, en caso de que alguna vez lo sea. liberado.

OpenAI proporciona API (interfaces de programación de aplicaciones) para acceder a su IA. El objetivo de una API es abstraer los modelos subyacentes mediante la creación de una interfaz universal para todas las versiones, permitiendo a los usuarios utilizar GPT independientemente de su versión.

Esta guía tiene como objetivo proporcionar un tutorial completo paso a paso sobre cómo utilizar GPT-3.5 y GPT-4 en sus proyectos a través de esta API. También cubre otros modelos, como Whisper y Text-to-Speech.

Si está desarrollando un chatbot, un asistente de IA o una aplicación web que utiliza datos generados por IA, esta guía le ayudará a alcanzar sus objetivos.

Si tiene un conocimiento básico del lenguaje de programación Python y está dispuesto a aprender algunas técnicas adicionales, como el uso de Pandas Dataframes y algunos métodos de PNL, posee todas las herramientas necesarias para comenzar a construir sistemas inteligentes con herramientas OpenAI.

Tenga la seguridad de que no necesita ser un científico de datos, un ingeniero de aprendizaje automático o un experto en inteligencia artificial para comprender e implementar los conceptos, técnicas y tutoriales presentados en esta guía. Las explicaciones proporcionadas son sencillas y fáciles de entender e incluyen código Python simple, ejemplos y ejercicios prácticos.

Esta guía enfatiza el aprendizaje práctico y está diseñada para ayudar a los lectores a crear aplicaciones del mundo real. Se basa en ejemplos y proporciona numerosos ejemplos prácticos para ayudar a los lectores a comprender los conceptos y aplicarlos a escenarios de la vida real para resolver problemas del mundo real.

Al final de su viaje de aprendizaje, habrá desarrollado aplicaciones tales como:

• Chatbots optimizados y específicos de cada dominio.
• Un sistema conversacional inteligente con memoria y contexto.
• Un motor de búsqueda semántico moderno que utiliza RAG y otras técnicas.
• Un sistema inteligente de recomendación de café basado en tu gusto.
• Un asistente de chatbot para ayudar con los comandos de Linux
• Un sistema de predicción de categorías de noticias afinado.
• Un sistema de discusión autónomo de IA a IA para simular conversaciones similares a las humanas o resolver problemas
• Un entrenador de salud mental basado en inteligencia artificial capacitado en un gran conjunto de datos de conversaciones sobre salud mental
• ¡y más!

Al leer esta guía y seguir los ejemplos, podrá:

• Comprenda los diferentes modelos disponibles y cómo y cuándo utilizar cada uno.
• Genere texto similar al humano para diversos fines, como responder preguntas, crear contenido y otros usos creativos.
• Controle la creatividad de los modelos GPT y adopte las mejores prácticas para generar texto de alta calidad.
• Transforme y edite el texto para realizar traducción, formateo y otras tareas útiles.
• Optimice el rendimiento de los modelos GPT utilizando varios parámetros y opciones como max_tokens, Temperature, top_p, n, stream, logprobs, stop,stance_penalty, Frequency_penalty, best_of y otros.
• Delimite, lematice y reduzca sus costos al utilizar la API.
• Comprenda el relleno de contexto, el encadenamiento y practique la ingeniería rápida.
• Implementar un chatbot con memoria y contexto.
• Cree algoritmos de predicción y técnicas de disparo cero y evalúe su precisión.
• Comprenda, practique y mejore el aprendizaje en pocas oportunidades.
• Comprenda el ajuste y aproveche su poder para crear sus propios modelos ajustados.
• Comprender y utilizar las mejores prácticas de ajuste
• Practique técnicas de entrenamiento y clasificación utilizando GPT.
• Comprenda la integración y cómo la utilizan empresas como Tesla y Notion.
• Comprender e implementar búsqueda semántica, RAG y otras herramientas y conceptos avanzados.
• Integre una Base de Datos Vectorial (ej: Weaviate) con sus sistemas inteligentes.-