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Alvaro

Clase III: Prompt Engineering - Práctica

Profesor: Samuel Gómez - Data Scientist

Clase III: Prompt Engineering - Práctica

¿Qué plataforma ha dejado el acceso bastante libre y ha tenido un rápido crecimiento de usuarios?

¿Qué modelo de ChaT GPT se utiliza para resolver la problemática presentada en el texto?

Clase Prompt Engineer Práctica.mp4

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¿Qué es la IA? Módulo 2

Definición y Evolución de la IA Módulo 2

Ejercicios prácticos Chat GPT 4 Módulo 2

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Ejercicios Módulo 3

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Workcamp IA for Business

Módulo 3: Domina el arte de la IA generativa: Secretos de Prompt Engineering

vale ahora. Bueno, hemos entrado en la interfaz de cha gpt. Cualquier persona puede entrar lo bueno de Open y es que ha dejado el acceso bastante libre y por eso hay tanta, tanta tantos usuarios. De hecho, es de las plataformas con más crecimiento de usuarios de la historia más rápido. Bueno, si entramos en CHA gpt, en la interfaz que puede, pues todo el mundo podemos tener nuestro usuario de cha gpt op. Y a pesar de no ser muy open, el modelo ser de privado, la verdad que ha puesto a disposición bastante libre el uso de la tecnología y la adopción. De hecho, es una de las plataformas que más rápido o ha crecido los usuarios que más se ha adoptado de más que cualquier red social y que más rápido ha crecido. Pues aquí podemos ver como este ejemplo de Cot de Chino of fot ahora actualmente esta gpt te deja x tokens de con GT cuatro, Pero para este ejemplo vamos a utilizar cha gpt tres cinco porque es donde se presenta esta problemática que podemos intentar resolver con el chino of Tot de cero pront de letter pater con el gpt cuatro o se mejoran estas técnicas, como ya he dicho, ya lo integra el propio o peni y ya lo integra en sus modelos. Estas formas de para para que el modelo razone más y nos dé una respuesta mejor. Si generamos una respuesta con HATER tres cinco nos da una respuesta. Siempre responde. Es una cosa buena o mala, pero bueno, siempre responde. Pero si le pedimos que piense el Sting step by step y vemos qué respuesta nos da, le forzamos que sea tres cinco para comparar. Pues piensa paso a paso. La primera respuesta era no lo sé, habría que buscar información y la segunda es Vale, voy. No tengo la información exacta, pero hace una estimación. Y ya sobre esta estimación pues ya veríamos nosotros si es interesante, si no, pero bueno, nos puede decir pues hay tantos limpiadores, pues según lo que estima, pues miles según la la población nos nos da un razonamiento. El problema más detallado en este caso tampoco tiene acceso a esa información. No nos puede dar una respuesta detallada, pero para otros problemas o por ejemplo, en caso de un problema más complejo, pero con gpt cuatro o ya gpt plus en el que tenemos acceso a internet, podemos hacer que piense de una forma más razonada y accede a Internet, busque la información necesaria y de una respuesta con mucho mayor conocimiento. El cálculo final final, pues asume muchas cosas, pero bueno, nos da que habría una estimación de cinco mil limpiadores de ventanas. No lo sabemos, no lo podemos comprobar, pero pero lo importante es la diferencia de respuesta entre entre el cot con con el chine off float con listing que se viste y entre bueno, cha gpt tres cinco al último modelo, el cuatro O que obviamente vamos a tener muchos mejores resultados. Y como decía, ya no necesita este o no siempre necesita esta este comando este pronto. Si le pedimos que que lo genere, sino el comando realiza también un razonamiento de la problemática y la resuelve. Bueno, esto es un poco todo para haber ejemplificado también un poco la plataforma que todos conocemos. Pero bueno, cómo interactúa y como nos da resultados finales, también hay que tener cuidado el tema de las alucinaciones. Que bueno, eso veremos un poquito más adelante

El texto describe la experiencia de uso y las capacidades de generación de texto de distintas versiones de modelos de lenguaje de OpenAI, como GPT-3.5 y GPT-4. Se destaca la facilidad de acceso y la rápida adopción de esta tecnología por parte de los usuarios, comparándola con el crecimiento de las redes sociales. Se menciona cómo, a partir de ciertos comandos, estos modelos pueden generar respuestas razonadas a problemas planteados, incluso sin tener acceso directo a información actualizada en internet. Se da un ejemplo específico de cómo el modelo puede estimar, de manera razonada, la cantidad de limpiadores de ventanas en una población, mostrando una evolución en la capacidad de razonamiento y generación de respuestas entre las versiones 3.5 y 4 de GPT, donde la versión más reciente ofrece mejores resultados y no siempre requiere comandos explícitos para guiar su razonamiento. También se menciona la importancia de ser cautelosos con las "alucinaciones" o errores en las respuestas generadas por estos modelos.

Interfaz de Cha GPT: Acceso libre y rápido crecimiento de usuarios

Interfaz de Cha GPT: Acceso libre y rápido crecimiento de usuarios

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