7 Proyectos para Principiantes para Empezar con ChatGPT
7 Proyectos para Principiantes con ChatGPT
En una era en la que la tecnología avanza a un ritmo sin precedentes, ¿Inteligencia Artificial?—?o IA para los amigos 🤓—?destaca como una de las fuerzas transformadoras más importantes.
Desde automatizar tareas mundanas hasta predecir patrones complejos, la IA está remodelando industrias y redefiniendo posibilidades.
Y mientras nos encontramos en esta revolución de la IA, es imperativo que entendamos su potencial e integremos en nuestro flujo de trabajo diario.
Sin embargo… sé que puede ser abrumador comenzar con estas nuevas tecnologías.
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Así que, si te preguntas cómo empezar con la IA, especialmente con modelos como ChatGPT…
Hoy te traigo un conjunto de 7 proyectos para aprender desde cero cómo lidiar con ella.
¡Descubrámoslos juntos! 👇🏻
1. Genera un traductor de idiomas usando la API de OpenAI
Los LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño) presentan una amplia variedad de aplicaciones. Y una de las más útiles?—?y fáciles de aplicar?—?es precisamente su capacidad de traducir de cualquier idioma a cualquier otro.
En el tutorial “Construye una herramienta de traducción multilingüe con la API de OpenAI ChatGPT” de Kaushal Trivedi, los lectores son guiados a través de la creación de una aplicación de traducción impulsada por IA utilizando el modelo gpt-3.5-turbo de OpenAI a través de su API.
El proceso involucra los siguientes pasos:
- Configurar las credenciales de la API de OpenAI.
- Definir una función de traducción usando Python y la API de OpenAI.
- Probar la función.
- Crear una interfaz de usuario con la biblioteca Tkinter de Python.
- Probar la interfaz de usuario.
La lección clave es el potencial de la API de Chat GPT-3.5 para construir herramientas poderosas impulsadas por IA. En este caso, se utiliza para crear una herramienta de traducción.
2. Usa ChatGPT para construir un sistema de análisis de sentimientos impulsado por IA para tu negocio
Otra aplicación común para los LLM es lidiar con grandes cantidades de texto. Imagina que tienes un comercio electrónico que recibe miles de comentarios todos los días?—?podrías aprovechar herramientas impulsadas por IA para lidiar con ellos.
Esto es precisamente lo que Courtlin Holt-Nguyen nos muestra en su tutorial “Análisis de Sentimientos con ChatGPT, OpenAI y Python?—?Usa ChatGPT para construir un sistema de análisis de sentimientos impulsado por IA para tu negocio”. Realiza todo el tutorial en Google Colab e intenta enfatizar la versatilidad de ChatGPT en el manejo de varias tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), la importancia de los datos estructurados para un análisis efectivo y la capacidad de ChatGPT para razonar y explicar sus respuestas.
Aquí están los pasos clave:
- Descripción del conjunto de datos a utilizar. Puedes utilizar su conjunto de datos o elegir cualquier otro que prefieras.
- Introducción a la API de OpenAI.
- Instalación de las bibliotecas requeridas en Google Colab y comienza a usar la API de OpenAI ChatGPT para el análisis de sentimientos.
- Aplicaciones específicas del modelo GPT para el manejo de reseñas.
Las potentes capacidades de IA de ChatGPT pueden ser aprovechadas para un análisis exhaustivo de sentimientos, resúmenes y conocimientos prácticos de las reseñas de los clientes.
3. Uso básico de LangChain y OpenAI
El mes pasado escribí una introducción básica fácil de seguir sobre LangChain llamada “Transformando la IA con LangChain: Un Cambiador de Juego de Datos de Texto”, una biblioteca de Python diseñada para maximizar el potencial de los Modelos de Lenguaje Amplio para el procesamiento de datos de texto.
La versatilidad de LangChain al manejar grandes cantidades de datos de texto y su capacidad para proporcionar resultados estructurados le han permitido convertirse en una de las bibliotecas de Python más utilizadas para trabajar con LLM y crear herramientas en tiempo real.
El tutorial explica dos casos de uso simples de esta biblioteca que se pueden aplicar en múltiples aplicaciones.
- Resumen:
- Resumen de texto corto: Usando LangChain y ChatGPT para resumir textos cortos.
- Resumen de texto largo: Manejando textos más largos dividiéndolos en fragmentos más pequeños y resumiendo cada fragmento.
- Extracción:
- Extracción de palabras específicas: Identificar palabras específicas dentro de un texto.
- Usando el esquema de respuesta de LangChain: Estructurar la salida del LLM en un objeto de Python.
LangChain ofrece un marco sólido para el resumen y la extracción de texto, simplificando el proceso de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.
4. Automatización de la interacción con PDF mediante LangChain y ChatGPT
Siguiendo el tutorial anterior, hay un artículo más avanzado que enseña cómo ingresar un PDF e interactuar con él utilizando el modelo GPT de OpenAI.
Lucas Soares nos muestra a lo largo de su tutorial Automating PDF Interaction with LangChain and ChatGPT cómo aprovechar ChatGPT y el marco de trabajo de LangChain para interactuar con PDF. El proceso se divide en tres pasos principales:
- Cargar el documento.
- Generar incrustaciones y vectorizar el contenido.
- Consultar el PDF para obtener información específica.
Este enfoque permite a los usuarios hacer preguntas directamente a un PDF, agilizando la recuperación de información. Puedes seguir su artículo escrito o ver su canal de YouTube. ¡Lo que prefieras!
La lección clave es el potencial de la inteligencia artificial para simplificar las interacciones con documentos estáticos tradicionales, haciendo que el acceso a los datos sea más dinámico e intuitivo.
5. Construcción de un analizador de currículum con ChatGPT
Reo Ogusu presenta un proyecto fácil de seguir para crear un analizador de currículum utilizando la API de OpenAI y LangChain. A lo largo del tutorial Transforming Unstructured Documents to Standardized Formats with GPT: Building a Resume Parser, muestra cómo transformar documentos no estructurados, específicamente currículums, en un formato YAML estandarizado utilizando GPT.
Aquí están los pasos clave:
- Extraer texto de archivos PDF utilizando la biblioteca PyPDF2.
- Utilizar LangChain, un marco de trabajo impulsado por la comunidad, para agilizar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje.
- Definir una plantilla YAML para estructurar los datos del currículum.
- Llamar a la API de OpenAI utilizando LangChain para instruir a GPT a dar formato a los datos según la plantilla YAML.
GPT demuestra ser una herramienta poderosa para convertir datos no estructurados en formatos estructurados, ofreciendo el potencial para diversas aplicaciones de conversión de datos.
6. Generación de un chatbot sencillo utilizando la API de OpenAI
Para generar un chatbot sencillo podemos seguir el tutorial de Avra llamado How to build a Chatbot with ChatGPT API and a Conversational Memory in Python, donde explica cómo construir una implementación de chatbot utilizando la API de ChatGPT y el modelo GPT-3.5-Turbo.
Integra el módulo de memoria ConversationChain de LangChain AI y cuenta con una interfaz frontal de Streamlit.
El artículo enfatiza la importancia de la memoria conversacional en los chatbots, destacando que los chatbots tradicionales, al ser sin estado, carecen de la capacidad de recordar interacciones pasadas.
Al incorporar la memoria, los chatbots pueden ofrecer una experiencia conversacional más fluida y natural, similar a las interacciones humanas.
La conclusión clave es la importancia de retener el contexto para mejorar la comunicación entre chatbots y humanos.
7. Un Proyecto de Ciencia de Datos de Principio a Fin con ChatGPT
Como proyecto final, les traigo un tutorial de ciencia de datos realmente interesante que utiliza directamente la interfaz de ChatGPT.
Abid Ali Awan nos enseña a través de su tutorial “Una Guía para Utilizar ChatGPT en Proyectos de Ciencia de Datos” cómo integrar ChatGPT en diferentes etapas de un proyecto de ciencia de datos. Muestra el poder de ChatGPT en el campo de la ciencia de datos.
Desde la planificación del proyecto y el análisis exploratorio de datos hasta la ingeniería de características, la selección de modelos y la implementación, ChatGPT puede ayudar en cada paso.
¿El producto final?
¡Una aplicación web completamente funcional para la clasificación de aprobación de préstamos!
Captura de pantalla del tutorial.
El tutorial cubre lo siguiente:
- Planificación del Proyecto: Interacción con ChatGPT para esbozar el proyecto.
- Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Utilización de Python para visualización y comprensión de datos.
- Ingeniería de Características: Mejorar los datos mediante la creación de nuevas características.
- Preprocesamiento: Limpieza de datos, manejo de desequilibrios de clase y escalado de características.
- Selección de Modelo: Entrenamiento de varios modelos y evaluación de su rendimiento.
- Ajuste de Hiperparámetros: Optimización del modelo elegido.
- Creación de Aplicación Web: Diseño de una aplicación web basada en Gradio para el clasificador de datos de préstamos.
- Implementación: Lanzamiento de la aplicación en Hugging Face Spaces.
El tutorial enfatiza el poder de ChatGPT para automatizar y mejorar diversas tareas de ciencia de datos, especialmente en la planificación del proyecto y la generación de código.
La conclusión clave es la sinergia entre herramientas de IA como ChatGPT y la experiencia humana, donde ambas se complementan para lograr resultados óptimos.
Pensamientos Finales
El conjunto de proyectos descritos anteriormente es solo la punta del iceberg cuando se trata del potencial de ChatGPT.
La comunidad de código abierto está trabajando activamente para desarrollar nuevas herramientas y mejorar las existentes que pueden ayudarte a crear cualquier cosa que puedas imaginar. LangChain es solo uno de los muchos ejemplos disponibles.
Por eso, ya seas un aprendiz de ChatGPT o un experto, ¡recuerda siempre que en el mundo de la IA, el único límite es tu imaginación!
Entonces, ¿por qué esperar?
Sumérgete, experimenta y deja que el mundo de los modelos de IA generativos abra las puertas a posibilidades infinitas! Josep Ferrer es un ingeniero de análisis de Barcelona. Se graduó en ingeniería física y actualmente trabaja en el campo de la ciencia de datos aplicada a la movilidad humana. Es creador de contenido a tiempo parcial centrado en ciencia de datos y tecnología. Puedes contactarlo en LinkedIn, Twitter o VoAGI.
