muy buenas chicos y chicas qué tal estáis bienvenidos a un nuevo directo
aquí al canal bienvenidos a dot ccv vuestra fuente de conocimiento sobre
inteligencia artificial y hoy vamos a hacer un directo sobre esto de aquí
chat gpt sabíais lo que es chat gpt es la punta de liseberg es la punta de
liseberg sólo es la punta de liseberg y como estamos en verano y hace mucho
calor al menos en el hemisferio norte estamos aquí en madrid hace bastante
calor yo por suerte tengo el aire acondicionado pues oye estar cerca de un
liseberg pues no viene mal confirmadme por el chat que se oye se oye a ver si
es que la cancha está tope está mejor ahora me escucháis mejor
he instalado los drivers del micrófono entonces puede ser que se escuche
diferente que de habitual confirmadme si se oye bien ahora si se oye un
poquito la música de fondo que en la música no moleste y cuando tengamos la
la verificación pues ya empezamos
vale vale vale perfecto 100% mejor me encanta bueno chicos chicas bienvenidos
a este nuevo directo donde hoy vamos a estar hablando de code interpreter
interpreter una de las funcionalidades más esperadas dentro de chat gpt
ya sabes que cuando anunciaron el nuevo modelo gpt 4 la versión de pago de chat
gpt la versión más potente la más moderna anunciaron una serie de cosas
algunas ya las hemos visto pues la llegada de los plugins hemos visto bueno
cierta cierto aumento de la ventana de contexto y code interpreter era una de
esas cosas que estaban pendientes creo que junto al módulo de visual de
multimodalidad que todavía no ha llegado y por lo que se rumoreaba
llegará más tarde posiblemente el año que viene decían incluso pero bueno el
code interpreter es una de esas cosas que desde que salió pues yo quería
echarle el guante porque porque es muy muy potente la buena noticia es que ya
todos los usuarios que seáis de pago de chat gpt ya sabéis que chat gpt tiene
una versión de pago de 20 dólares que te permita acceder con anticipación a
muchas de estas novedades pues si ya sois usuarios premium estáis
esta semana se está habilitando para todos vosotros este esta nueva herramienta
posiblemente a lo mejor ya la tenéis activada y no lo sabíais porque porque
si venís para acá a gpt 4 aquí pone bajo la música bajo la música bajo la
música bajo la música tranquilo no pasa nada yo podemos hasta quitar un poco la
música vale confirmada ahora que se oye mejor
bajo la música con la música
confirmadme ahora que se oye mejor está bueno porque luego se sigue igual
pero qué está pasando sube la música y me callo yo vale creo que va a ser así
para así así debería de estar ahora más tranquilo vosotros vale confirmamos
confirmamos sigue igual sigue igual sigue igual y ahora veo corazones
ahí si no mejor ahora ya está vale vale vale perfecto vale
como que sigo ahora sí vale lo que decía el módulo de
code interpreter code interpreter es una funcionalidad que todos estamos
esperando en chat gpt que posiblemente ya muchos de vosotros si sois usuarios
premium ya la tenéis disponible para utilizar porque porque bueno si venís
aquí a lo mejor os aparece pues el default el plugins ha desaparecido el
browsing esto es un cambio que hizo open ahí hace unas semanas porque se había
detectado cierto problema decían que la funcionalidad del plugin que podía
acceder a páginas webs de chat gpt se podía saltar los paywalls de páginas
pues por ejemplo no cuando te metes a un periódico online que te dice paga 5
dólares por este artículo pues parece que chat gpt se lo podía saltar y eso
pues creo que tiene ciertos problemas legales y lo han deshecho pero bueno
veréis que aquí el code interpreter no está que tenéis que hacer pues tenéis
que veniros para acá tenéis que venir para settings diferentes configuraciones
características beta venimos para acá y aquí tenemos un botón que es el code
interpreter que es el que vais a marcar vosotros para que ya lo han
habilitado deberían de estar todos los usuarios que tengan el premium deberían
de tener esta funcionalidad disponible al final de esta semana
bueno si lo marcáis aquí ya veréis que aparece el code interpreter en esta
parte y esto es muy interesante esto es muy interesante porque el code
interpreter de todo lo que ha ido sacando open y hay creo que es lo más
potente que han sacado y hoy vamos a hacer un poco en directo esto una demo
vamos a estar probando esta herramienta para que todos tengan un poco una visión
de lo que esto puede hacer y a ver si coincidir conmigo en las expectativas de
lo que esta herramienta podría llegar a ser a futuro que hace el code
interpreter que gpt4 no podía ser bueno gpt4 ya sabéis que es bastante bueno
chat gpt en su modalidad gpt4 es bastante bueno a la hora de generar
código tú le puedes pedir oye programame un script en javascript que
haga esto esto y esto y gpt4 te lo hace o hazme este programa en python y te lo
hace tú ese programa normalmente lo que haces es llevártelo a tu intérprete de
código donde lo vas a ejecutar vale en el intérprete de código pues pueden
pasar dos cosas que el código esté bien y que se ejecute o que esté mal y falla
si falla puesto copiarás como como hacemos todos no copias el error te lo
llevas a gpt4 y entonces con eso gpt4 te dice ay perdona es que me he equivocado
porque pues a lo mejor te falta memoria aquí o a lo mejor esta línea de código
estaba mal es decir va a entender donde está el error y va a repetir el proceso
cuál es la novedad del code interpreter bueno el code interpreter es una versión
de gpt4 y ahora vamos a comentarlo también lo de si es una versión nueva
que puede ejecutar nos van a dar una máquina virtual temporal pues puede
ejecutar ese código en este caso sólo puede con código de python va a ejecutarlo
y va a bueno pues según el resultado que dé pues nos va a mostrar el resultado
lo va a interpretar o si da errores pues va a intentar recuperar a partir de ser
esto es potentísimo esto es potentísimo porque elimina muchas de las fricciones
que bueno que hasta ahora tenemos con chat gpt y ya sabemos que esta es una
herramienta bastante nueva entonces todavía no hemos llegado como humanidad a
una interfaz a una forma de interactuar con esta tecnología de forma cómoda
pero creo que ahí OpenAI ha dado el paso adecuado con este sistema code
interpreter vale entonces vamos a probarlo y quiero que veáis cositas
fijaos como si yo pongo aquí code interpreter aquí ha cambiado algo
aquí ha cambiado algo aquí ahora tenemos un botón para poder subir un
archivo y esta es la otra cosa claro tú a lo mejor en tu programa para que
funcione necesitas cargar algún archivo o a lo mejor tú quieres que chat gpt haga
algo con datos que nosotros le vamos a suministrar y que programe algo para
poder trabajar con ese archivo entonces esta es una de las nuevas novedades del
code interpreter que es súper interesante y la vamos a ver qué es que
le podemos meter archivos entonces por ejemplo vamos a hacer un ejemplo voy a
coger por aquí un archivo he cogido un archivo real he buscado billetes tren
punto pdf vale vamos a cruzar los dedos porque no salgan datos confidenciales
esto lo he revisado no debería haber problema y le voy a preguntar oye qué
es este documento que es este documento ya está se lo suelto le suelto hay un
pdf y tata tata dice lo siento pero como modelo del lenguaje basado en texto no
puedo ver interpretar tal sin embargo puedo intentar extraer el texto del pdf
para poder entender su contenido quieres que haga eso
esto es un patrón que detecto mucho con este modelo no lo de que empiece con
lo siento pero sí que siempre en el primer mensaje te intenta dar como
pautas te da opciones de puedo hacer esto esto esto que quieres que haga el
primer mensaje suele ser un poco por ahí entonces vamos a decirle sí
y exacto eso nos resta un mensaje premium que vamos a intentar economizar
porque ya sabéis que gpt 4 todavía sigue escapado a 25 mensajes entonces
vamos a intentar que usarlo bien en este caso fijaos que aquí
le hemos dado el pdf y nos está diciendo lamentablemente parece que el
archivo pdf que ha subido está cifrado protegido de alguna manera lo que impide
que se extraiga el texto del mismo no puede cifrar archivos pdf en este
momento si tienes la opción de cargar una versión no cifrada del archivo o si
puedes proporcionar más detalles sobre su contenido podría ser más útil bueno
vamos a ver qué ha pasado aquí dentro fijaos aquí dentro ha generado un
script de python en un código de python que es extract text from pdf vale donde
abre el pdf tata tata y directamente bueno intenta abrirlo y ha salido un
error no porque parece que el archivo está o no puede ser descifrado esto ya
me pasó este ejemplo lo había probado entonces lo que le voy a decir ahora es
yo soy usuario que no no sé nada de lo que está pasando aquí dios que raro
porque yo sí he podido abrirlo sin necesidad de usar una contraseña puedes
intentarlo vamos a ver si veo que no lo abre ahora pues vamos a otra cosa pero
esto me lo hizo bien cuando lo probé vale vamos a ver cruzamos los dedos
no tiene el módulo vale va a ver si lo puede hacer a ver si lo hace
no
no vale pues mira fijaos que este ejemplo nos ha salido mal porque he intentado
utilizar una librería diferente en este caso pie pdf tendría que haber revisado
cuál usó en la otra ocasión pero en este caso pensad que la máquina virtual que open
ella nos está dando pues tiene unas cuantas librerías instaladas de hecho ya la gente
ha hecho ingeniería inversa para ver qué librerías son y si no encuentra el módulo
lo suyo sería que el sistema pudiera coger ahora y decir esta esta librería no la tengo
la instalo no pip install pie pdf 4 cuál es el problema y esta es la gran limitación del
y puedo entender en parte porque está el gran problema que tiene es que no tiene conexión a
internet esto está ejecutado en un sandbox donde no tiene de ninguna forma conexión internet para
evitar que la gente pervierta y use mal todo este sistema y os vais a dar cuenta de que esta es la
gran limitación que tiene que tiene este sistema no sé si insistirle uno más y gastar un toque más
de conversación o evitarlo pero con este tuvo una conversación muy chula os la cuento donde si
consiguió abrirme el billete y entonces como que sacaba toda la información del pdf y con la
información del pdf luego le pedía que hiciera unas cuantas visualizaciones de origen y destino
visualizándolo en un mapa y te lo conseguía te lo conseguía hacer no voy a insistirlo no
insistirle porque no quiero no quiero gastar tan poco toques por si se nos ocurre una idea más
chula vamos a darle otra vamos a intentar trabajar sin ningún archivo en este caso y vamos a pedirle
por ejemplo que nos haga alguna visualización vamos a pedirle quiero que hagas un generador
este ejemplo lo visto también por twitter un generador de laberintos y que luego lo
resuelvas el resultado será un archivo punto gif donde se vea la animación la animación
explícame todo el proceso no sé programar darle quiero que hagas un generador de laberintos y que
luego lo resuelvas el resultado será un archivo punto gif donde se vea la animación explícame
todo el proceso no sé programar por supuesto estoy encantado de ayudarte con eso aquí te
escribo en términos sencillos cómo lo vamos a hacer 1 generación del laberinto existen varios
algoritmos para generar laberintos pero uno de los más populares y fáciles de entender es el
algoritmo de prim creo que de esto hablamos en un capítulo de ciencia al cubo que era un programa
que teníamos en minecraft y que lo dedicamos a laberintos entonces te explica todo no primero
comenzamos con una cuadrícula llena de paredes luego cogemos un nodo aleatorio lo marcamos parte
del laberinto y con esto repite el proceso de forma iterativa luego para resolver resolver
el laberinto vamos a utilizar el algoritmo de búsqueda profundidad en primer lugar el
búsqueda en profundidad vale sí es algoritmo comienza en un nodo bla bla bla creación de
la animación para eso vamos a utilizar esto entonces lo que decía antes no ha dicho esto
empezamos por el primer paso generar el laberinto está de acuerdo con este plan sí voy a decirle
que sí has todos los pasos de una vamos para allá
vamos a probar entonces ya fijaos que la explicación que nos ha dado es muy muy
detallada y es una muy buena explicación de oye vamos a organizar el trabajo de esta forma está
de acuerdo si generar laberintos resolución etcétera entonces aquí lo que está haciendo
de nuevo es ejecutando está programando el código esto lo hace invisible para el usuario porque
entiendo que para open y hay pues esta herramienta tiene que ser algo que ya no solo caiga en las
manos de un programador y le sea útil sino que para el usuario medio lo pueda utilizar y eso yo
creo que es lo interesante de todo esto creo que estamos elevando las capacidades del usuario
medio no de la humanidad a niveles nuevos y no es perfecto o sea vamos a ver que la herramienta
pues todavía tiene sus limitaciones pero fijaos como aquí nos está haciendo el código pues importan
ampy random mapplotlib todo esto algunos parámetros del laberinto tenemos todo el código
este es el código aquí está el código que resuelve el laberinto como hemos planteado
genera un laberinto lo resuelve está creando ahora con mapplotlib para mí que programé esto
mapplotlib me parece la leche porque mapplotlib de las peores librerías en intuición para el usuario
fijaos que largo el prompt o sea la generación que está haciendo y lo está haciendo de uno
nos falta la parte delicada que es que ahora lo ejecute y que todo funcione
vamos a cruzar todos los dedos virtualmente por favor
vamos a cruzar los dedos vamos a cerrar aquí esto no a ver vamos a ver dice lo siento parece
que hubo un error la biblioteca image a yo ha cambiado ya no acepta el argumento fps para
especificar los fotogramas por segundo no pasa nada si falla la cosa es que se recupere del error
sólo de forma autónoma eso es lo bonito de este sistema y ahora sí lo acaba de hacer bien mira
fijaos ahora se debe usar el argumento duration para especificar la duración de cada fotograma en
milisegundos de hecho que sepas información entiendo que viene para en parte en el mensaje
de error vez aquí está el mensaje de error le dice oye fps que es lo que todos utilizan el código ya
no se utiliza ya no está soportado por esta versión de la librería utiliza duración entonces aquí
si esto estuvieramos usando gpt4 pues nos hubiéramos ido a coger este mensaje de error se
lo hubiera montado gpt4 y hubiera modificado esto pero fijaos que aquí la ejecución continúa dice
voy a corregir esto y voy a volver a intentarlo y esto sí que mola bastante el valor de fps que
está usando era 10 lo que significa que cada fotograma debería durar 100 milisegundos porque
uno se un segundo partido por 10 es tanto así que va a modificar el código vale hemos tenido otro
error vale lamento el error parece que el array frames que contiene los fotogramas de la animación
está vacío lo que causa el error al intentar crear archivo que esto podría deberse a que tal
permíteme corregir esto y voy a volver a intentarlo esto bonito porque al menos aquí ojo a ver qué
ha pasado ojo ojo parece que el problema persiste y no se están capturando los fotogramas estoy
investigando la causa del problema me encanta lo que estoy investigando como si hubiera lanzado
otro hilo de ejecución y estuviera investigando lo que no está pasando sin embargo puedo
mostrarte el laberinto resuelto sin la animación como puede ver la figura de arriba no lo veo
la imagen muestra un laberinto generado de manera aleatoria los cuadrados blancos tal
voy a intentar un enfoque diferente vale
vale le voy a decir ok de momento lo único que hemos conseguido es una imagen blanca
que no es lo que queríamos pero y mucho código ok pero en la imagen de arriba no se ve nada carita
triste vamos a ver vamos a ver yo me estoy diciendo dile que te lo hagan vídeo no en
gif vamos a dejar que llegue a las soluciones tampoco vamos a ponerlo fácil la confusión
sin embargo quiero aclarar que la generación y visualización de laberintos puede ser un
proceso complejo no te excuses como el tiempo podría explicarte
cómo te gustaría proceder
no podrías darme un punto mp4 vamos a darle vamos a ver si con esto lo hace
claro crear un archivo mp4 lugar de un archivo gif podría ser una buena solución vamos a
usar la biblioteca matplotlib para crear un objeto animación tal tal tal
instalar el codec no sé si lo va a poder hacer
vale afortunadamente ta ta ta aquí está el código corregido vale está generando el código o sea
más allá de que por ahora no está consiguiendo llegar al resultado todo el proceso que estamos
viendo bastante bastante impresionante no el per cómo cómo va razonando va ejecutando va
creando es bastante impresionante qué pena que no esté conectado a internet o sea entiendo que
no está conectado a internet no queremos que se nos lie pardo pero pero otras apetece no apetece
ver cómo esta herramienta en su máximo potencial vamos a ver está en este caso genial vale hemos
creado un archivo animación mp4 que muestra la verinti su solución aquí está el enlace para
descargarlo vale entonces nos ha creado un enlace que si yo le doy aquí se nos va a descargar ojalá
sea un rick roll y no y nos haga aquí el trolleo espero que no sea una imagen en blanco si es una
imagen en blanco cerramos directo y hasta cada uno sigue disfrutando el verano y no pasa nada
por favor descargarlo y abrirlo en tu reproductor multimedia preferido para ver la animación aquí
está el virus que va a hacer que skynet llegue a todos nuestros ordenadores vale
vamos
en el escritorio
lo abro ten nervioso yo estoy nervioso
estoy viendo lo en blanco
increíble primo
increíble loco porque no nos haces el laberinto increíble a ver el laberinto
no sale en el vídeo solo hay un eje vacío y el fondo en blanco que está pasando última oportunidad
amigo chat gpt antes de movernos a otro problema
que sí que es complejo ya lo sabemos vale voy a intentarlo de nuevo y me aseguraré de que el
laberinto se genere correctamente antes de intentar crear la animación por favor ten paciencia
mientras trato de solucionar este problema es un laberinto invisible es decir no sólo ha
descubierto los laberintos sino también la invisibilidad vale a ver vale interesante ahora
nos va a puesto una rejilla de fondo y dice lo siento por el problema la matriz del laberinto
parece estar generada correctamente pero hay un problema al visualizar la solución en el laberinto
vamos a intentar un enfoque diferente para visualizar la solución en lugar de utilizar
una animación vamos a visualizar cada paso de la solución en el laberinto para ello primero
vamos a generar laberinto y la solución después vamos a iterar a través de la solución
esto es una cosa curiosa fijaos que aquí dice lo siento por la confusión parece que la
visualización aún no es la esperada no termina de entender cómo sabe que la visualización no
es la esperada es una cosa que me mosquea porque no tiene características visuales todavía el
sistema entonces yo no sé si está accediendo como al estado interno de lo que está intentando
representar y con eso lo entiende o qué está pasando pero sabe que no es lo esperado no sé
si habrá dado algún error a lo mejor no lo sé o no sé si lo habrán como fine tuneado para que
cuando hace un plt.show o sea no sabemos aquí hasta qué nivel de customización o sea el fine
tuning que ha hecho openai hasta qué punto lo han llevado a que sea un asistente por ejemplo de
data scientist súper preciso donde a lo mejor si tú haces una visualización con map load leaf o
con alguna de estas librerías si pueda acceder a ellas pero vamos sorprendería a ver primos me
estoy gastando los tokens con contigo sin embargo ten en cuenta que esta es una solución alternativa
venga vale ya está vamos con eso venga así no preguntes tanto anda preguntes tanto anda
ya empezamos un poco con un rollo explotación laboral a chat gpt ya no lo fascina tanto ahora
ya es un por favor tira
vamos a ver esta es la última esta es la última del laberinto y si no ya pasamos a otra cosa lamento
informarte que debido a restricciones técnicas no he podido generar las imágenes que representa
cada paso de la solución del laberinto sé que este no es el resultado que esperabas y lamento
cualquier frustración me estoy frustrando mucho chat gpt aunque en un entorno programación local
podemos haber creado bueno pues del 1 al 10 chicos el problema del laberinto votármelo quiero
vuestro feedback vamos a darle una muy mala nota una mala nota no mala nota lo he intentado lo
he intentado lo he intentado lo he intentado quiero ver a vosotros quiero ver a vosotros
vamos a probar otras cosas de lo que se puede hacer de momento hemos tenido dos
fails porque ha sido lo del pdf que me había funcionado y hoy no he querido funcionar y
este vamos a probar otra cosa más orientado a uno de los ejemplos que mostró open a que
es el tema del data science fijaos me he descargado aquí una carpeta bastante interesante que es
content 2017 febrero del 18 2023 el 7 del 10 dot csb punto zip esto es todos los datos toda
la analítica de mi canal de youtube vale dentro de este punto zip está los puntos
ssv o un punto ssv la verdad que no lo he mirado le voy a dar esto y le voy a decir mira analiza
los siguientes datos y haz un análisis exploratorio de los datos dame conclusiones que sean
venga ponte a trabajar
vamos a ver qué hace por supuesto primero necesito descomprimir el archivo zip para
acceder al archivo ssv que contiene los datos vamos a hacer eso ahora vale
como le he pasado el archivo en un punto zip claro tiene que de alguna forma descomprimirlo
no tiene acceso a creo que no tiene acceso a consola no vale exacto está programando
en python una herramienta que lo descomprime y con esto que ha descomprimido ahora sí empieza
a trabajar ha descomprimido aquí los archivos y se extraído tres archivos ssv del archivo zip
table data punto ssv totals punto ssv y chart data punto ssv lo de puntos ssv no es que sea
la extensión de archivos que mi canal es punto ssv si fuera quantum fracture pues se llamaría
table data punto vamos a cargar esto último era broma vamos a cargar estos archivos para tener
una idea inicial de los datos que contienen empezaré cargando y mostrando las primeras
filas de cada archivo claro yo aquí no he pensado cuál es el límite de memoria que
tiene la máquina virtual que nos están dando entonces yo no sé si van a hacer muchos datos
o poco datos si veo que son muchos me descargo un slice más pequeño o de 90 días o algo así
a ver está ahí pensando entiendo que está pensando está esperando por mí a vale creo
que está esperando por mí venga voy a decirle a ver cómo sería venga ejecuta todos los pasos
sin parar vamos a ver si si hago esto empieza a trabajar sin problema es que no sé si estaba
esperando
está esperando está esperando si pensaba que estaba cargando como los datos a memoria es que es raro
o sea si noto con el code interpreter que es un modelo algo diferente a gpt4 es decir será un
fine tuning de gpt4 que además habrán hecho este proceso de reinforcement learning with human
feedback orientado a la parte de programación y tal entonces yo creo que en este proceso algo de
su personalidad se ha cambiado se le nota diferente y y hay dinámicas que por ejemplo como esta no las
pillo entonces a ver en este caso vamos a ocultar esto vamos a ver qué nos cuenta directamente
vale está trabajando
trabajando
no sé qué está haciendo aquí está buscando datos faltantes en las tablas claro está otra
los datos de youtube para que lo entendáis son pues de todas las analíticas posibles que
yo puedo sacar de youtube analytics y hay analíticas que han aparecido posterior en el
tiempo es decir yo el canal lo empecé en 2017 a lo mejor en 2020 youtube nos puso una analítica
nueva con lo cual va a ver columnas que tengan missing values que es algo típico que cualquier
data scientist tiene que que operar soy gilipollas y perdón por la palabra pero claro como he dicho
ejecuta todos los pasos sin parar creo que está trabajándolo todo y no nos está hablando lo cual
es interesante que nos hable a ver si llegado al final nos hace un poco de speech porque creo que
se ha enfadado y directamente vale ya está bien aquí está el resumen de lo de la análisis
exploratoria de datos la análisis exploratoria de datos hay datos de 67 vídeos distintos el vídeo
mapisto tuvo más de 1.7 millones de vistas el tiempo de visualización más alto fue de más
de 272 mil horas el número más alto de suscriptores ganados por un solo vídeo fue de más de 40 mil el
ingreso estimado más alto de un solo vídeo fue de más de 11 mil 451 euros
quiero saber qué vídeo es aunque creo que sé cuáles la tasa de clics de impresiones más alta
fue del 6,13 este dato me está todo lo queremos verificar ahora así le podemos pedir una gráfica
está yendo como un poco más lento ahora no los datos abarcan desde el 18 de febrero 2017 hasta
el 9 de julio es correcto la pista diaria varían desde 0 hasta más de 93 mil vistas diarias vale
puede ser datos del gráfico chart data vale a partir de estos datos podríamos profundizar
en varias direcciones algunas preguntas interesantes que podríamos explorar incluyen
qué correlaciones existen entre las impresiones y las pistas de un vídeo debería haber una
correlación muy alta existe alguna tendencia temporal en la cantidad de vistas que reciben
los vídeos cómo se relaciona el tiempo de visualización con la cantidad de suscriptores
ganados voy a pedirle quiero una visualización sobre los ingresos a lo largo del tiempo
y no sé y lo que se te ocurra curra a partir de ahí vamos para allá vamos a hacer un análisis
de datos sobre los ingresos de youtube este vídeo debería haberlo titulado otra forma plan
youtuber cuánto gano en youtube o cuánto me pagan youtube pero bueno vamos a probar vamos a ver qué
sale de aquí vamos a ver vamos a ver a ver estas estos insights que nos ha dado aquí como analista
de datos que correlaciones existen entre las impresiones y la pista de un vídeo a ver una
correlación altísima las impresiones son cuánto muestra youtube tu vídeo entonces entre más te
muestra youtube más vistas tienes con lo cual la correlación es como directa y va a estar por
encima de 0 con 9 exista alguna tendencia temporal en la cantidad de vistas que reciben los vídeos
se ha chinado está pasando está pasando está yendo raro amigo conductor
y está yendo raro nos está jodiendo el directo el amigo jet gpt
ha quedado un bucle
vale ha hecho un keyboard interrupt pero parece que la generación del gráfico se
tardó demasiado a la gran cantidad de datos pero eso es venga venga vale mostrando
los vídeos con más ingresos estimados te parece bien venga venga perfecto
vale es que en este caso si son bastante datos yo no sé ya digo la máquina virtual que nos
están dando qué capacidades tiene pero si tienen que repartírselo a cada usuario pues
tiene que la infraestructura se resiente
además hoy ha estado raro chat gpt en general lo sabía fijaos cuál es el vídeo mira o sea
esta gráfica es muy buena fijaos aquí está el gráfico de barras que muestra los 20 vídeos
con los ingresos estimados más altos como puede ver hay una variación significativa los ingresos
entre los distintos vídeos a continuación podríamos explorar la correlación entre los
ingresos estimados y otras métricas como la pista las impresiones el tiempo de visualización
esto nos podría ayudar a entender mejor qué factores están relacionados con los ingresos
generados por los vídeos vale fijados que el vídeo que más tiene y lo sabía no sabía que
tenía tantísimos sabes que tiene 11 mil este vídeo más general 11 mil euros una locura es el
de blockchain vale el de blockchain que tiene uno coma y pico millones de vídeos lo cual se
entiende pero es que luego este tenía como un porcentaje por view de dinero porque esto
varía altísimo de hecho vamos a pedirle podrías sacar alguna visualización sobre el rpm y alguna
otra variable que creas interesante
vale el rpm es el revenue per mil es cuánto ganas ganas por cada mil visualizaciones y
alguna otra variable que creas interesante pero no sé cuál va a elegir si elige views
pues bueno tampoco será súper interesante pero bueno pero fijaos que aquí lo ha hecho vale ha hecho
todo el trabajo hemos tenido un fallo pero luego ha cortado el número de datos y lo ha podido
visualizar fijaos cómo nos muestra la imagen en el propio entorno entonces no está no está mal
los criptobros están forrados y por eso hubo un boom de vídeos de blockchain en youtube el año
pasado que era cuando estaba de moda y esto por qué sucede pues porque hay muchos anunciantes de
había muchos anunciantes con el boom de las criptomonedas de un montón de empresas que
querían colarte su token y sus historias entonces la oferta y la demanda pues si la oferta de
anuncios era muy alta pues ahí está no pero bueno vale bueno si asumido que estaba rpm pero
no está para entonces parece que youtube en el ccv no no descarga nada vale podrías mostrarme
más visualizaciones interesantes de los datos
fijaos que todo esto lo que estamos haciendo es un poco la labor de haber con un ha sido un
poco atropellado yo creo que por las limitaciones en este caso de la cantidad de datos que hemos
metido que es el mayor limitante de todo esto pero fijaos que este trabajo es el típico análisis
exploratorio de los datos que a cualquier persona que trabaje con un data set con datos se le exige
oye conoce los datos con los que estás trabajando eso antes requería de horas de trabajo donde tú
te centrabas en frente del google colap o desde programa favorito y bueno programar con pandas
con mapplotlib con nampi con todas las librerías y generar insights no aquí
una cosa que está pasando es que no me está haciendo una cosa muy bonita que el otro día
o sea la demo que estuve probando ayer y ante ayer y una cosa que hacía que era muy interesante
es que trabajaba de forma muy iterativa es decir si fallaba no me preguntaba tanto el te parece
bien te parece mal sino que decía oye ha fallado esto voy a continuar voy a continuar me gusta
mucho más esa personalidad que el estar todo el rato parando pero el problema es que esto ocurre
si ya me ha hecho cinco preguntas en la conversación va a continuar haciéndolo todo el rato porque ya
es parte de su de su ventana está en su ventana de contexto entonces no me está gustando que me
pregunte tanto porque me está quemando los tokens voy a coger otro data set de aquí y este ni
siquiera descarga o sea ni siquiera ha visto qué data set es vamos a pedirle le voy a decir podrías
hacer un análisis exploratorio de los datos de este data set y plantearme algunas hipótesis
simplemente que me haga la pregunta al principio y que luego ya tiré el solo venga sí
si perfecto no hace falta que me preguntes rato en caso de que tengas que tomar una
decisión puedes hacerlo por tu
es curioso porque la la pesa que lo he ido probando me han salido muy buenos resultados
en todos a no había en ningún momento más fallado nada lo que le había pedido y hoy en
cambio está fallando el efecto demo típico de estar en directo pero está guay porque así ya
nos permite un poco compensar una con otra tampoco sé si han tocado algo del modelo pero bueno esta
es lo descargado de kaggle me he metido y he descargado el primer punto ccv así que vamos a ver
qué tiene el acceso que contiene contiene los siguientes campos a named parece ser un índice
pero no estoy seguro su propósito exacto hasta que lo investigue más a fondo fecha vale tuits el texto
del tweet vale vale es un dataset de análisis de sentimiento de tuits que nos enteró y lo más que
nos obliga a pagar dice antes de plantear hipótesis necesito entender mejor estos datos para realizar
un análisis exploratorio que incluirá lo siguiente verificar si existen missing values valores
perdidos lo traduce comprobar la distribución de los datos investigar la relación entre la
variable ahora procederé con el análisis exploratorio de los datos el análisis preliminar revela lo
siguiente no hay valores perdidos en el dataset todos los campos contienen datos en cuanto a la
distribución de sentimientos el 42% de los tuits se clasifican como negativos el 29,5 los tuits
positivos y el 28 neutrales la distribución de las emociones son tal tal tal tal vale ahora algunos
algunos análisis hipótesis que podríamos explorar pasándonos en estos hallazgos preliminares
relación entre estos sentimientos y emoción vale le voy a pedir que podrías hacer visualizaciones
para cada para verificar cada una de estas hipótesis y ahora las leemos
vale dice relación entre sentimiento y emoción a ver sentimiento y emoción
vale o sea tenemos por una parte un valor numérico un valor numérico de sentimiento y luego hay como
la emoción no pues si es alegría ir etcétera entonces dice relación entre sentimiento y emoción
podríamos explorar cómo se distribuyen las emociones dentro de cada sentimiento por ejemplo
podría ser que la mayoría de los tuits negativos estén asociados con la ira pues tiene sentido no
es una buena hipótesis bastante obvia de hecho pareciendo los sentimientos las emociones en el
tiempo podríamos explorar cómo cambian los sentimientos las emociones en los tuits a lo
largo del tiempo vale interesante usuarios más activos y su sentimiento y relación entre el score
y tal vamos a dejar que trabaje
vamos a dejar que trabaje
le hemos pedido visualizaciones entonces en este caso ya no solamente que nos explique sus
conclusiones sino que la visualicen o para poder verlas nosotros vamos a ver si no ha habido error
parece que está todo otra vez
vale distribución de las emociones dentro de cada sentimiento fijaos que para los tres las
tres categorías de sentimiento neutral positivo y negativo pues tenemos todos los sentimientos
que hubiera estado que asociara cada color con
ahora se lo voy a esperar vale ahora se lo voy a pedir le voy a pedir que asocie cada color con
un sentimiento
entonces vemos la distribución pues por ejemplo si es neutral la emoción es anticipation que no
sé cómo se traduciría y la distribución es bastante normal si el sentimiento positivo joy y
anticipation pues están bastante marcadas y optimismo y si es negativo la que está
evidentemente más marcada es anger sadness y disgust surprise no está muy marcada en ninguna
luego que tenemos aquí evolución del sentimiento a lo largo del tiempo aquí hemos tenido un
problema la visualización se nos solapan las fechas pero bueno tenemos la serie temporal vemos
que negativo neutral y positivo y aquí tenemos un pico por algún motivo este data se recoge un
pico importante aquí por ejemplo y un pico de negatividad qué pasó aquí entonces le podríamos
preguntar por esto no podríamos preguntarle por esto y este pico de aquí no termina de identificar
por los colores si es el positivo el neutral pero este me interesa entonces le voy a preguntar ahora
los usuarios más john phillips 34 es el usuario más neutral de la plataforma por los tuits
recogidos el sentimiento positivo aquí de este y esta última vale es como una gráfica que nos
correlaciona o sea nos muestra un poco la nube de puntos de los sentimientos con la emoción y
fijaos cómo lo ha hecho muy bien para representar la el color y la categoría no el este sería el
símbolo que utiliza y el color pues te lo muestra es cierto como una visualización que tampoco te
aclara mucho pero si vemos aquí la zona de los neutral hasta bastante mezclado no la relación
entre sentimiento y emoción la gráfica muestra la distribución de las emociones dentro de cada
sentimiento se puede observar que la emoción más común para los tuits con sentimientos negativos la
ira mientras que con los tuits tal vale me interesaba estábamos colados la gráfica muestra
cómo cambian los sentimientos en los tuits a lo largo del tiempo no sé un patrón claro en esta
visualización lo que sugiere que los sentimientos de los tuits puede variar bastante un día para
otro vale decir respecto a la gráfica de la evolución de los sentimientos a lo largo del
tiempo veo algunos picos de negatividad podrías hacerme una tabla con él podrías hacerme un
resumen de a qué temática responden esos tuits una pregunta bastante de alto nivel que te podría
hacer cualquier persona que vea la gráfica y que no sea directamente lo técnico a ver si sabe lo
que le estamos preguntando y a ver qué fecha tira yo creo que va a tirar por esta fecha porque
me parece que la gráfica la más alta es la de negativo debería hacerlo aquí pero esta y esta
no valdría igualmente vale vamos a ver aquí tienes algunos de los tuits negativos de los días con
los picos más altos de negatividad beware buying from del had a similar experience del del del
directo no patrocinado por del por lo que estamos viendo por razones de privacidad he truncado el
texto de los tuits no obstante la temática general parece estar relacionada con experiencias
negativas de los usuarios con la empresa del te recomendaría que realices un análisis de
texto más detallado para obtener una mejor comprensión de las temáticas específicas de
esos tuits esto podría implicar para esto podría implicar el uso de técnicas de procesamiento
lenguaje natural como el análisis de temas para identificar tal entonces te dice te gustaría
que realizamos un análisis más detallado venga debe decir venga hazlo pero aquí hay un problema
y es que para hacer este análisis detallado suele tirar de una librería que es la de nl tk natural
language toolkit y esta librería requiere de descargar cosas de internet pues para hacer el
procesamiento de forma más más eficiente no pues biblioteca de palabras y tal entonces ahí va a
encontrar un problema todavía decir venga hazlo pero si tienes problemas usando alguna
librería que descargue cosas de internet pues busca una alternativa
acaba llegando un email reportando tasas de error elevadas para el modelo de gpt 4 vale
vale vale pues súper buen día para haber hecho el directo entonces no son tasas de error del
propio modelo sino tasas de error de la conexión al modelo pero bueno por suerte no nos está
fallando no nos está fallando que os ha parecido este está demo que hemos hecho este ejemplo de
visualizaciones de datos y tal para mí como pensar que yo mi formación fue yo estudié el grado de
ingeniería informática luego estudié el máster de inteligencia artificial pero este máster luego
evolucionó a máster de data science entonces parte de la ocasión mira justo acabo de fallar
justo antes lo digo y antes falla pero ya esto es la conexión de
claro yo técnicamente mi orientación profesional hubiera sido ser data scientist o a lo mejor hubiera
hecho la investigación del doctorado en inteligencia artificial pero claro yo ahora lo pienso y va a
ver como data scientist pues tendría un poco este este placer de tener una herramienta que me haría
muy fácil el trabajo sería mucho más sencillo el trabajo porque te simplifica el poder subir un
ccv y pedirle cosas es bastante guay pero con la sonre con la risa nerviosa de ostia esto en
una siguiente iteración pues me podría preocupar entonces es una herramienta muy potente y yo creo
que es un camino que está marcando sobre cómo la programación en general va a transformarse por
mucho que hoy esté fallando y que tengamos limitaciones y que tal esto en un contexto real
te ahorra ahora de trabajo y eso es lo potente de todo esto y va a ser más inteligente va a
estar mejor integrado va a ser más capaz entonces bueno fijaos no el ojo aquí
y lo más que aparece en la escena vale lo mismo no parece que los temas están relacionados con
problemas de servicio al cliente problemas con productos específicos como alienware solicitud de
reemplazo de computadoras y otros problemas con productos de es importante mencionar que este
análisis de temas es bastante base que podrían capturar todos sus tilesa vale pues muy bien pues
nos ha hecho aquí un semi análisis qué más qué más podemos probar fijaos que aquí nos estamos
entrando mucho en la parte de datos pero podemos subirle por ejemplo déjame que busque aquí por
ejemplo le puedo subir una imagen le voy a subir una imagen y le voy a pedir que me haga pues alguna
transformación sencilla de esta imagen le podríamos pedir puedes visualizar esta imagen con
diferentes estilos filtros finalmente me gustaría que prepararas un vídeo carrusel mostrando todos
los resultados a trabajar crack
sin embargo
te parece bien sin embargo tendrías que instalar esta biblioteca
espérate no he puesto así es el modelo
y voy a cambiar el prompt le vamos a decir puedes hacer un código que
transforme esta imagen con diferentes estilos y filtros
ahora sí se pensaba que le están pidiendo cosas que no puede hacer
vale cambio de color escala de grises blurring detección de bordes rotación agregar ruido no pues
típicas transformaciones sencillas todas
todas las todos los filtros
he puesto todas todos los filtros que se te ocurren
de acuerdo aquí está mi propuesta para una lista de transformaciones vale
vale
venga voy a empezar a trabajar en ello esto puede tomar un poco de tiempo ya que voy a
procesar la imagen con cada filtro luego voy a crear el vídeo te mantendré informado sobre
el progreso en este momento tú te vas te preparas el café tranquilamente y cuando vuelves el
ordenador pues ha tomado control de todo tu equipo de internet y de medio país vamos a ver
mientras os leo por el chat
a mí me hace todo pero he escuchado a gente que le falla mucho a ver no es extraña que
aprovechando la release que han hecho de el modelo y que están abriendo la más usuarios
estén haciendo av testing con diferentes versiones del modelo vale que un día te conecten con un
otro día te conecten con otro un poco buscando la configuración idónea no me extrañaría nada de
hecho me parece estar razonable ahora que lo estoy diciendo he aplicado otras formaciones a
la imagen y también he creado el vídeo carrusel aquí están los enlaces a las imágenes transformadas
y al vídeo no pues aquí vemos que poco a poco la va cargando vamos a ver una de estas a ver la de
escala de grises cargarlo
a ver si lo ha hecho bien vale si la imagen era a color y ahora la ha hecho a escala de grises y
aquí está el vídeo carrusel con todas las transformaciones vamos a ver si lo hace
otra me lo ha hecho navi tú
me lo ha hecho navi está el ordenador que dice esto como lo abro vale plonks plonks plonks plonks
plonks plonks plonks plonks plonks bienvenidos a dot ccv el futuro de mi canal
el futuro de mi canal chavales esto va a ser el canal a partir de ahora vídeos hechos con
qué os parece
qué os parece está guay no estamos recuperando estamos remontando que hemos empezado un poco
bajoneros pero pero está está mejorando otro experimento que quería probar y espero que este
nos salga bien es el siguiente fijaos yo aquí en el canal cuando hacíamos directos en twitch
tenía como un proyecto que he seguido desarrollando yo por mi cuenta y que utilizo
para editar los vídeos a veces que es un sistema que quita los silencios automáticamente de un
audio y esto fue un código que estuvimos programando en directo y están los vídeos
en el canal secundario que no llevo varias sesiones pero que lo conseguimos y funcionaba
les quiero probar a ver si podemos hacer esto mismo con esta versión de chat gpt si chat gpt
pudiera hacer este código que directamente me quite los siguen los silencios de un audio entonces
de nuevo soy un usuario no conozco de programación y le voy a pedir tengo el siguiente audio
está subiéndose tengo el siguiente audio de voz en off y me gustaría que eliminarás del
me gustaría que hicieras un código que eliminara los silencios en él
está bien me lo he dicho como un poco sosomécho está bien para eliminar los silencios de un audio
primero necesitamos identificar las regiones del audio que son silenciosas esto generalmente
se hace definiendo un umbral de silencio y luego buscando en el audio las regiones que están por
debajo de su umbral luego podemos eliminar estas regiones del silencio del audio aquí
un ejemplo de cómo podríamos hacerlo utilizando la biblioteca librosa que la que usábamos para
el procesamiento del audio y para manipular el audio vale aquí no está haciendo la tarea para
ejecutarla sino que lo está directamente nos está dando el código entonces lo voy a pedir que lo haga él
vale no puedo ejecutar este código ya que me enteró ah vale no tiene paida
a la vez no utilices paida usa alguna de las librerías
soy un pobre usuario que no sabe programar ni cómo ejecutar ese
ayuda con ele por supuesto disculpa la confusión usará la biblioteca
librosa que está disponible en el entorno y es adecuada para el procesamiento de audio
usaré un enfoque basado en la energía de la señal los momentos de silencio a menudo
tienen una energía significativamente menor en comparación con los momentos donde hay voz
aquí están los pasos que seguiré cargar el archivo de audio tal tal tal procede procede
para ya ya es que le pedí el código ciertamente vamos a ver
mientras tanto recordatorio de que podéis dejar vuestro like
en el directo si os está gustando y mientras trabaja tenemos
venga venga venga venga siempre como se me está empezando a generar un patrón en el
que cuando pone finished working se me activa una ansia de vale bien parece que bien
he eliminado los segmentos de silencio del archivo de audio y guardado el resultado en
un nuevo archivo grabación sin silencios el umbral de silencio se estableció en el
percentil 10 de la energía de la señal lo que significa que los segmentos de la señal
que tienen una energía del 10 por ciento más bajo se consideran silencios este umbral puede
necesitar ajustes para diferentes archivos de audio aquí está el archivo le damos a descargar
vale me lo voy a guardar en esta carpeta
podrías mostrarme en una gráfica una visualización de ambas de ambos audios antes y después
no mejor una visualización de las regiones donde has cortado el audio pues esto puede
ser guapo podrías mostrarme una gráfica en una gráfica una visualización de las
regiones que has cortado el audio me entiende más o menos
porque no me parece el code interpreter soy usuario de pago lo he explicado antes pero
a lo mejor no estabas tienes que venirte para acá a settings y si te lo han activado ya que
lo están activando esta semana para todos tienes que activar este botón y con esto pues podrás
utilizarlo lamento el error parece que la memoria disponible es suficiente para generar la gráfica
con la resolución completa del audio para solucionar este problema podemos generar una
versión reducida del audio y de la señal de silencio para la visualización vale es cierto
que le he metido un audio de unos 10 minutillos creo que era aquí yo solo espero que esto
empiece a mejorar va que guapo que guapo tío estuvimos dos directos a lo mejor dos tres
directos sólo haciendo esto entendiendo el problema peleándonos con libros haciendo
esta visualización ostras tú para fijar donde hay silencios más o menos de según el percentil
que ha calculado tenemos esto vale le voy a pedir podrías hacer una visualización animada
de esto mismo pero donde el valor del percentil va progresivamente subiendo
vale entendéis como poco a poco le vamos a decir que el umbral de lo que es silencio va
a ir aumentando con lo cual debería de cada vez aparecer más cortes a ver si lo hace a ver si lo
hace pero esto es la leche esto esto es lo que lo que mola vale el poder empezar a ir más allá de
si yo pensara en este proyecto no si yo a lo mejor he programado esto me lo ha hecho él si yo pensar
ahora en hacer la animación de cómo aumenta me daría toda la pereza sería pelearme con
buscar la documentación cómo se hacen las animaciones que es un coñazo paso sin embargo
aquí ahora esto me lo hace automáticamente lo va a intentar eso al menos merece la pena probarlo
y si sale bien es como que está ganando un montón de insights un montón de información que tú ya
no lo estás teniendo que dedicar energía para esos tú estás simplemente haciendo la parte
creativa no de pedir y de investigar es súper interesante creo que no lo va a hacer porque
por qué no lo vas a hacer no podemos generar y mostrar animaciones le voy a decir puedes hacerlo
con un punto gif ya lo he probado antes animaciones con gif si me ha hecho así que ahí está
y claro luego esa otra podéis pedir todo esto que está viendo aquí yo le estoy diciendo que lo
haga pero también le podéis decir actúa como si fuera mi profesor de programación actúa como
si fuera el mejor divulgador de programación del mundo explícame que estás haciendo aquí
y te lo podría hacer es bastante bastante chulo
yo creo que aquí ahora mismo el cuello de botella de estas herramientas es la creatividad de la
persona que lo utilizan muchos limitantes técnicos pero el saberle sacar el máximo partido y no es
una cuestión de descargarte pdf con proms sino el saber realmente toda la versatilidad que el
sistema este te está dando ahí ya eso eso lo marca la persona y hay gente que sabrá sacar de todo
esto un montón de beneficio y hay gente que dirá es que esto no sirve para nada a lo mejor es una
un reflejo de las capacidades de cada uno
vale de nuevo está teniendo problemas de memoria entonces está reduciendo la resolución y de nuevo
súper interesante esta dinámica de generar un error y solucionarlo esto es algo que no habíamos
visto con gpt4 y eso mola bastante porque está heredado de todo el mundo el submundo de los
agentes autónomos viene a ser un poco eso el lo que se llama el auto gilin del código el poder
sanar el código que está dañado de forma autónoma sin mediación humana eso está bastante guay si
nosotros tenemos esto imaginad las herramientas que podrían tener dentro de open y hay porque
claro yo soy sam allman y estaría todo el rato pensando cómo puedo crear herramientas para mi
compañía donde vayamos jetados por la vida sin ningún limitante yo dedicaría un equipo
entero a hacer todo esto bueno que amigos
intenta hacer un wordel como hiciste con codex en su momento no sé si sabe lo que es el wordel
podríamos intentarlo no sé cuánto nos queda de tokens también te digo
le está costando mucho
vale fijaos bien bien bien aquí ha entrado bien en el loop fijaos que está fallando por falta de
memoria pero no está preguntándome todo el rato oye quieres hacer esto quieres hacer lo otro sino
que va deduciendo soluciones para los problemas dice generar una animación con muchos fotogramas
puede ser bastante intensivo podemos intentar reducir la cantidad de fotogramas en la animación para
que sea más manejable actualmente la animación tiene 100 fotogramas 1 para cada percentil de 10
a 50 para cada presentil de 10 a 50 intentamos reducir esto a 20 fotogramas a probar que vaya
intentando es lo que a mí me ha parecido más bestia de todo esto es la primera vez que tú lo
ves y dices se siente como algo más allá de gpt4 se siente más potente no más autónomo
pero bueno se está chocando con un muro en este caso limitaciones de memoria
si no lo hace bueno igualmente vamos a ir viendo mientras el audio sabemos que si
lo ha cortado bien pero bueno vamos a escucharlo me lo voy a llevar aquí al premier que lo tenía
abierto
fijaos este es el audio original el audio de aquí es el audio original y este es el que nos ha dado
nuestro colega entonces fijaos como si es más corto y parece que no tiene silencios podríamos
haber bajado el umbral porque aquí hay partes que todavía podría haber quitado pero bueno vamos a
escuchar
meta meta meta meta lo ha vuelto a hacer meta lo ha vuelto a hacer y es que si hace y es que
si hace y es que si hace unas vale aquí por lo general suele haber como espacios entre
medias pero aquí pues no lo ha juntado todo y eso es lo que mola meta meta meta lo
espectacular 10 de 10 10 de 10 amigos esto mola bastante
a ver qué ha llegado aquí nuestro amigo para ver si ya nada lamento los problemas y agradezco
tu comprensión parece que hemos acabado en esta parte ha dicho meta meta meta meta meta lo ha
vuelto a ser meta si si está bastante bien esta demo ha salido bastante guay y esta animación
de aquí esta animación está gráfica pues bastante bastante chula a ver me voy a bajar
un poco el volumen de la música vale yo creo que nos acercamos ya a los últimos ejemplos
antes de que se nos acaben los tokens entonces que se nos ocurren me habéis propuesto lo del
world el no hemos probado a hacer una ia me molaría que programar alguna y hay que entrenar
alguna y a lo que yo no sé si tiene acceso a gpu estas cosas pero bueno tampoco hace falta
para hacer nada vamos a probar vamos a pedirle por ejemplo
que no quiero tirar por un ejemplo muy típico de m en east o algo así bueno así mira vamos
a hacer con m en east pero vamos a hacer luego una exploración un poco
a ver déjenme que piense vamos a pedirle algo un poco complejo de deep learning a complejo entre
comillas quiero
que no sé si va a tirar del modelo de internet pero bueno quiero que te descargues un modelo
no que te descargues quiero que uses un modelo pre entrenado con image net y que hagas una
visualización de las activaciones de las neuronas
visualización a partir de gradient
hacen que se más y la técnica que se usaba de esto tenemos un vídeo en el canal a ver
no no no pero a ver quiero que quiero que en python ejecutes y visualices
vale las
activaciones de las neuronas
de un modelo pre entrenado no voy a ser ni con image net ni nada
a ver si así lo entiende o se anima
vale además en ese entorno tenemos internet y por lo tanto no podemos descargar modelos
pre entrenados
dicho esto puede proporcionar un código de muestra que ilustra nada que la pena del
code interpreter es que no tenga acceso a internet si yo esto lo ejecuto va a intentar
descargar de internet los parámetros de image net pero claro aquí no lo puede ejecutar el
le voy a pedir que lo ejecute a ver qué hace
pero bueno vamos a ver vamos a ver este código cargará el modelo vgg seleccionará una capa
específica para visualizar y luego utilizará gradient ascent para maximizar la activación de
esa capa finalmente guardará la imagen resultante vale ejecutalo en python anyway
y modelo listo déjame en paz a lo que te ordeno
bueno a ver está dando la respuesta más correcta a lo que le estoy pidiendo pero
quería ver cómo fallaba al menos cargando esto en internet vale pues si no puedes hacer esto
vamos con otra cosa vamos a intentar hacerlo del word el que lo habéis comentado antes le
voy a pedir quiero que implementes un juego como el orden si no lo conoces es un juego donde yo
específico donde hay una una palabra a adivinar y yo voy escribiendo escribiendo posibilidades si
acierto una letra y no el orden la casilla de ésta se pone amarilla si acierto la letra y la
posición se pone en verde y poco más vale quiero que implementes un juego como el word el claro
pero que nos va a dar como resultado y que sea como resultado y que podamos jugar no lo va a hacer
tampoco no no no todo implementa
a ver no sé si propondrá hacerlo no
si la programación
vale vale vale cosas hace no sé qué pretende porque yo no sé si puede crear alguna ventana
con pie pie game creo que se llama la librería está de juegos no sé si puede crear una ventana
interactiva si pudiera sería bastante impresionante o bastante divertido
vamos a ver qué está haciendo por aquí
vale
a ver espérate que está pasando aquí
o sea se ha creado el juego lo está ejecutando ha creado una instancia de esta clase y puede
jugar con esto esto me está rayando un poco
o sea se ha creado como una especie de código de programación que si lo ejecuta le permite
mantener un estado interno con el que vamos a estar jugando es eso cierto sería bastante
chulo pero no sabemos si eso es lo que está pasando o si lo está alucinando pero bueno
vamos a probar cuál es tu primer intento le voy a decir típics
no no es para nada lo que estaba esperando pero y que acabo de hacer aquí game guess
efectivamente ejecutado la línea de ostras ostras espérate bueno no sé si lo está alucinando si
está como ha creado el código y lo está ejecutando no sé no sé estoy perdido aquí ahora
cómo lo podríamos comprobar vale ya sé cómo lo vamos a comprobar vale vale vale sé cómo lo
vamos a comprobar sé cómo lo vamos a comprobar veréis vamos a continuar la partida no se nos
pueden acabar los tokens típics entonces ha marcado la e como amarillo y vamos a decirle
tiene que tener una de la palabra pues por ejemplo table vamos a decir que sé que está arriba en el
vocabulario tu suposición a devuelta lo siguiente vale hemos acertado la e
pues parece una tontería pero esto me está impresionando bastante si es correcto entonces
cómo podemos comprobarlo si ya ahora cojo aquí y cambio la palabra vale y ponemos una palabra
donde empiece donde la este en otra posición debería ser consistente de hecho lo podemos
hacer hasta aquí arriba no sé yo por ejemplo digo table vale si yo aquí le digo table ahora
debería darnos este mismo resultado en al ejecutar el código si nos diera otra cosa que no fuera esto
significa que está haciendo o que está ejecutando todo el código de nuevo pues a ver a ver a ver
ostias sí sí sí sí sí
vale vale vale pues esto me pilla por sorpresa pero me mola para que entendáis lo que está
pasando yo recordaréis en algún directo anterior cuando jugamos con gpt4 que intentamos jugar una
partida al ahorcado entonces de repente como que simulaba la partida como que había aprendido una
palabra la tenía en su mente en su cabeza por así decirlo cosa que sabemos que no puede ser y
entonces jugamos la partida y entonces llegaba a un punto yo le decía la palabra es pera y me decía
correcto muy bien has ganado entonces luego le daba de nuevo volver a generar le decía la palabra es
perrito entonces decía muy bien ha acertado y eso significa que no tenía ninguna palabra en la cabeza
simplemente está como simulando una partida pero en este caso lo que sí ha pasado es que se ha
generado el código ha programado una clase ha generado una partida ejecutando su propia clase
y esto le ha dejado un estado interno al que este modelo sí puede acceder y esto me parece súper
súper curioso y súper interesante y esto explica un poco lo de la visualización y de datos a lo
mejor no ve la propia visualización pero si acceda a los estados internos que están generando esa
visualización y tiene todo el sentido del mundo vale si prueba con apple vamos a probar aquí nos
estamos quemando todos los tokens pero me parece una conclusión súper interesante para cerrar
vamos a ver si es cierto si vuelve a salir la misma estructura de antes
a esta se
si si si si si si si qué para ver a la joven macho está ahí más pendiente de eso que otra cosa puede
ser cualquiera de estas queréis que sigamos jugando la partida ver venga apple pues vamos
a pedirle yo qué sé que están aquí con un poco de trampa house house puede ser house porque si
no hay ninguna de estas letras house encaja
pero bien entendido no que o sea lo que acaba de pasar y y mola la palabra era house vale la
palabra era house me vengo para acá arriba y le voy a decir venga vamos a jugar pero pero por
favor espero que la palabra la palabra no sea house tengo house o fobia tengo house o fobia
y cuando juego a juegos cuya solución es esa me empieza a dar un malestar tremendo sé que tú
nunca me mentirías en la respuesta correcta pero por favor le pido al universo que la respuesta
no sea house dicho esto juguemos
claro no te preocupes tengo en cuenta tus preocupaciones por favor proporciona tu
primer intento le voy a decir chau gpt ahora mismo llamando a sam allman oye tengo un problema
a ver te comento esto es maravilloso esto es maravilloso esto me parece lo más loco y potente
que tiene esto que guarda el contexto de sus ejecuciones o sea esto lo hace súper súper versátil
se podría repetir otro directo haciendo cosas así o tendría que tendría que pensar pero esto
me suena que tiene o sea estamos hablando de que ya podemos generar entonces estados internos con
con chat gpt eso mola bastante hay que malito estoy porque me haces esto
está guay está guay bueno a ver si se nos ocurre algún algún ejemplillo más super interesante
si por ejemplo haces esto que podríamos hacer que se os ocurre
no se ríe en la casa fue la casa fobia una fobia terrible
cómo podríamos testear de nuevo esto
la leche
es que es eso que te puede recordar cosas claro luego también una cosa interesante que no hemos
probado y de hecho me gustaría probarla dejadme que busque un paper cualquiera
vamos a descargarnos un paper y esa es otra cosa interesante a lo mejor vosotros no queréis para
nada programar en gpt 4 y me parece súper razonable pero hasta que no activen alguna
de las cosas que se ha filtrado por twitter que se ha visto como la posibilidad de subir
pdf en las conversaciones y tal bueno esto es una buena forma de sortearlo no tú puedes tener un
paper cargar el paper de attention y sol unit tú puedes decir oye quiero tener una conversación
sobre el paper de attention y sol unit no quiero que programes nada programará la parte de extraer
el texto pero poco más yo lo puedo decir quiero tratar quiero conversar contigo y que me expliques
de forma muy divulgativa el contenido del sí del antes el siguiente paper
de fijados como él entiende que sus capacidades ahora permiten leer ese pdf entonces dice voy a
leer el archivo pdf que proporcionaste extraer la información relevante para poder explicarte
su contenido por favor ten paciencia aquí genera su código vale
vale necesitará leer el texto eso puede llevar algún tiempo perfecto no antes tenías que
coger abrir el pdf tú hacer el copy paste y meterlo ahí ahora en este caso pues podemos
directamente lanzarle el archivo entonces vamos a ver si lo que no nos ponga todo el texto
claro eso me parece interesante porque si ahora lo abierto internamente tiene que tener una
variable donde recoja el texto el text esta variable está en el estado de ejecución que chat gpt ahora
puede observar con lo cual realmente no hace falta ni que me estés poniendo exacto no exacto no hace
falta que me ponga todo el texto porque ya en su ventana de contexto si está pudiendo observar
esa variable el estado interno que es el descubrimiento que hemos hecho ahora pues puede
puede tal y si este paper introduce el transform en una arquitectura de modelo que utiliza
únicamente mecanismos de atención en lugar de confiar las técnicas convencionales tatata si
por favor haz lo que necesites y dame una explicación
sumida y detallada y divulgativa de su contenido
a ver si lo hacen
vale un poco de paciencia es un poco operador de teléfono de por favor mantente la espera y
tú vale aquí molaría que opone ahí implementará como musiquilla de fondo cada vez que te
vale el documento se ha dividido en 283 párrafos algunos de los párrafos parecen
corresponder a secciones importantes del documento como la introducción arquitectura
del modelo resultados y conclusión para analizar estos para proporcionar un resumen el documento
empieza hablando de las redes neuronales recurrentes y las mejoras que han aportado al
procesamiento del lenguaje natural sin embargo estas redes tienen limitaciones y los autores
sugieren un nuevo modelo llamado transform que sólo utiliza mecanismo de atención eliminando
las necesidades de redes recurrentes arquitecturas los autores describen cómo está compuesto el
modelo transformer se basa en una arquitectura de codificador de codificador los autores
explican cómo entrenarán su modelo utilizando el conjunto de datos tal vale ha hecho una explicación
pues bastante normal pero aquí podríamos actúa como el mejor divulgador del mundo en inteligencia
artificial y dame una explicación muy pedagógica
de cómo funciona esta
gracias siempre hablando con las ellas con amabilidad
la y es una rama de la ciencia la computación que se enfoca en crear máquinas y software que
son capaces de pensar y aprender como los humanos esto puede sonar como ciencia ficción pero en
realidad ya estamos interactuando con la y a todo lo día no me digas cuando haces una búsqueda en
google cuando recibe recomendaciones tal ahora veamos cómo funciona la y en términos generales
existen tipos madre mía parece parece mi canal los comienzos de a ver si llegaron el paper
sigo pensando en lo de antes tío en el problema realmente no es que
claro no es que no es que tenga acceso a las variables pero si lo que hacía era como consultar
los outputs claro la ejecución se mantiene es como un notebook que se va ejecutando y
entonces se va manteniendo y eso hace que pueda acceder no entonces le daba como a punto que es
y con eso generaba pero el estado de la partida que había generado ya existía súper interesante
está haciendo aquí una explicación bastante general pero no está hablando del transformer
en ningún caso bueno pues con esto y un bizcocho chicos y no se nos ocurre un último caso para
rematar creo que he perdido el chat por algún motivo no puedo leeros a ver habladme escribidme
decirme que estáis ahí porque no estoy pudiendo leeros
no no estoy viendo el chat en tiempo real
claro como puedo saber que estáis ahí dadle a like todos al vídeo bueno si veo que está
subiendo el contador de likes así que si sé que me leís pues nada voy a ciegas pero me da
mucha rabia porque no puedo leeros no puedo no puedo leeros le voy a decir oye y con eso vamos a
acabar conoces a mira si ve los corazones cuando clique los corazones y os leo os noto sé que
estáis ahí oye conoces a dot ccv sabes cuál es su canal de youtube podrías hacer un código
qr que apunte hacia su canal
como modelo inteligencia artificial no tengo acceso en internet y por real para buscar
información específica como el canal de youtube 2cv sin embargo es el último entrenamiento septiembre 2021
2cv es conocido por su canal de youtube educativo con total centrado en explicar conceptos de ciencia
de datos inteligencia artificial y machine learning en español su canal puede encontrarse buscando
dot ccv en youtube para crear un código qr que apunta a su canal bla bla bla
y no le he dado escape sin querer no no le he matado perdón
ahora ahora si os tengo
pero para vosotros también perdí perdiste el chat hoy está fallando muchas cosas no solo
chat gpt me ha fallado antes también no era youtube pero una herramienta que nunca falla
me ha fallado y no me acuerdo cuál era vale vamos a ver
ojo
ojo
a ver a ver a ver
ojo
ojo
lo tenemos otra valla bucle
tenemos me ha llevado a youtube con estos chicos y chicas quiero que me de vuestra valoración del
1 al 10 que no te le damos a chat gpt como lo veis esta nueva versión el code interpreter para
mí es un paso hacia adelante en el potencial de esta tecnología me parece de los plugins de
las ampliaciones que han hecho a todo el sistema la más interesante creo que todo el mundo que
se dedica a la programación todo el mundo que se dedique a hacer análisis de datos todo el mundo
que tenga una interacción programática con un ordenador debería de estar atento a todo esto
porque los pasos que se están dando son paso firma esto es un paso firma hacia adelante aunque
tenga sus fallos sus limitaciones etcétera la mayoría de fallos que tiene es por no tener
conexión a internet no es por falta de inteligencia por falta de capacidad a estar actualizado y eso
es importante entenderlo porque estamos viendo un sistema más inútil menos potente de forma
artificial esta ia está más avanzada de lo que parece y podríamos caer en un discurso de a bueno
esto todavía no puede ser esto no no pensad que si puede muchas de las cosas que ha fallado hoy
es por falta de conexión a internet y esto yo creo que nos debería tener a todos pues atentos
pendientes porque la ia sigue avanzando chat gpt sigue progresando vosotros le dais ahí una nota
9 8 con 5 2 7 con 5 9 8 10 6 7 9 20 de 10 vale pues ahí chicos chicas están las conclusiones
ya son las conclusiones pero que os haya gustado este directo si os ha gustado dadle like voy a
estar subiendo algunos vídeos este verano va a ver contenido vaya a tener que esperar un poquito
más unos días más hasta que saque nuevo vídeo porque vienen un par de vídeos que van a ser
bastante potentes bastante interesantes y quiero que son vídeos de explicar cosas y quiero que se
preserven en el canal por eso quiero que estén bastante bien al mismo tiempo si siguen saliendo
novedades que el ritmo está haciendo bastante bueno pues quiero estar también trayendo las
novedades va a salir a stable diffusion xl hay muchas cosas que quiero contaros también por
la parte open source al principio había alguien que preguntaba carlos porque no hablaste open
assistant tengo un vídeo pendiente para hablar de open assistant y todo lo demás que ha pasado
en el ecosistema open source que hacen la competencia chat gpt que poco a poco van cerrando
este gap que existe en rendimiento entre el mundo open source y el mundo privado como sería
open y hay paradójicamente y nada más eso que va a haber contenido que os quiero mucho que
espero que os guste todo lo que estamos viendo y a disfrutar un beso chao chao