Ya es una realidad, GPT-3 está disponible para todo el mundo, para todo el mundo incluso, para ti, si quieres
puedes empezar a utilizar hoy esta increíble inteligencia artificial
para que no lo recuerde cuando hablamos de GPT-3 estamos hablando de un enorme modelo del lenguaje
una inteligencia artificial que está entrenada para que, para una secuencia de texto que el usuario puede suministrar
esta aprenda a predecir cómo tiene que seguir completándolo
este sistema se hizo muy popular en 2020 cuando OpenAI, la empresa que está detrás de esto
publicó sus resultados y podemos ver que este enorme modelo, esta enorme red neuronal
por primera vez estaba demostrando un rendimiento superior, algo nunca visto antes
a la hora de generar lenguaje natural, el lenguaje con el que tú y yo nos comunicamos
aquí en el canal y en internet habréis podido ver un montón de ejemplos de cómo se puede utilizar GPT-3
por ejemplo para generar textos, para generar conversaciones realistas entre diferentes personajes que podemos especificar
para escribir artículos periodísticos, para redactar poesía e incluso para resolver un montón de tareas
para la cual esta inteligencia artificial de partida no estaba entrenada
GPT-3 fue impresionante y desde el minuto 0 esto ha sido una tecnología que ha estado cerrada al público general
puesto que solamente se podía acceder a través de una API privada
pero ahora esto es acabado y es que OpenAI ya por fin en un tweet que publicó esta semana
pues ha confirmado que el acceso a la API ya está disponible para todo el mundo
ya cualquier persona se puede loguear a través de la página de OpenAI
y puede acceder a los diferentes servicios que ofrecen a través de su API
que podéis utilizar para vuestros proyectos o para directamente investigar cómo funciona esta inteligencia artificial
sinceramente creo que estamos en un punto de inflexión muy interesante y es que
abrir el acceso a esta tecnología va a permitir que mucha más gente pueda estar en contacto
por primera vez con un modelo tan potente como éste
que tiene sus claros y sus oscuros que funciona muy bien a veces pero también en otras ocasiones funciona muy mal
hoy os voy a contar una serie de trucos, consejos e informaciones que creo que tenéis que manejar
antes de empezar a trabajar con esta API
quiero que este vídeo sirva para que si conocéis gente que le puede interesar esta tecnología
pues lo compartáis y así todos empezar a marcar un poco este punto de inflexión
que representa que una tecnología como ésta esté tan disponible ahora para el público
¿cómo empezamos con esto?
pues como digo el acceso a GPT-3 es bastante sencillo
simplemente tenéis que loguearos en la web de OpenAI, completar una serie de datos personales
por algún motivo creo que nos están dando acceso a ciertos países como Perú
no sé exactamente por qué
pero me imagino que no costará mucho sortear este tipo de barreras geográficas que a veces se colocan en este tipo de herramientas
luego tendréis que seleccionar cuál es el motivo por el cual queréis utilizar esta API
parece que dependiendo del motivo que elijas podrás tener más acceso o menos acceso a las herramientas
pero algunos de ellos implica tener que comunicarte con el equipo e informarles de para qué vas a utilizar la API
así que aquí cada uno elegir la propuesta que mejor os convenga
y a partir de este momento se te abren las puertas, tienes acceso a GPT-3
en este punto la forma más rápida de empezar a jugar con GPT-3 es a través del Playground
el Playground es este entorno que habréis visto muchas veces en mi canal de YouTube donde yo he interactuado con el sistema
y es básicamente esta ventana que tenemos aquí donde podéis escribir cualquier texto como input
darle a Control-Enter y que GPT-3 continúe con la generación
por ejemplo GPT-3 es un enorme modelo de lenguaje capaz de simular el lenguaje natural
ha sido desarrollado por OpenAI y cuenta con una enorme base de datos de más de 19 millones de entradas
que se encuentra dentro de un repositorio público
con esto hay muchas cosas que comentar sobre el funcionamiento de GPT-3
quien haya visto los vídeos previos que he ido publicando en el canal durante el último año
sabrá que este sistema no se tiene que basar en una realidad que sea rigurosa
sino que en este caso lo que va a hacer es crearte un texto que en la forma, no en el fondo, pues parezca coherente
tú esto se lo puedes leer a cualquier persona y ella dirá vale, tiene sentido
pero tiene sentido desde un punto de vista de la forma, no del fondo
GPT-3 no tiene por qué darte datos correctos y esto es muy importante tenerlo en cuenta
otro detalle interesante es que fijaos que yo me estoy comunicando con GPT-3 en español
esto es un modelo de lenguaje que principalmente está entrenado con texto en inglés
pero eso no nos impide poder comunicarnos con él en español
todavía no se tiene muy claro si el rendimiento de GPT-3 es mejor o peor en inglés que en español
o en español que en inglés o si realmente su capacidad de generar lenguaje
trasciende al propio idioma y luego puede comunicarse traduciendo
por ejemplo del inglés que sería su lenguaje nativo al español
y con esto podría generar un texto que fuera realmente bueno incluso en otros idiomas
pero ya útil, podéis utilizarlo en español si así queréis
y por lo general para mí los resultados que me ha proporcionado son bastante buenos
incluso trabajando con mi propio idioma
y aquí hay otro detalle, GPT-3 es muy bueno adaptándose al input que le haya dado
si el texto que le has proporcionado es rico en detalles con frases complejas y bien construidas
el texto que te va a generar GPT-3 por lo general será un texto rico en detalle
con frases más complejas y bien construidas
si por el contrario tu input se basa en un texto, en una conversación más simple y con poca profundidad
pues GPT-3 se va a comunicar así
así que en muchas ocasiones si el resultado que obtienes no es tan bueno
pues preocupate en ver si el input que le estás proporcionando realmente se asemeja a lo que quieres que genere
una conversación de ascensor como esta pues te va a generar, pues eso, una conversación de más...
wow, vale, no me esperaba esta respuesta
porque ya tenemos aquí a GPT-3 que es un robot que habla nuestra lengua
que tiene una inteligencia artificial que habla nuestro idioma y que además ha venido desde España, desde Barcelona
bueno, no me esperaba este tipo de respuestas, ¿vale?
pero por lo general suelen ser, vale, oh mira, GPT-4
bueno, lo que está claro es que os lo vais a pasar bastante bien con esto
si por el contrario le planteáis una conversación un poquito más desarrollada
pues ahí podemos obtener respuestas también más interesantes
desde luego la definición de la inteligencia artificial es un tema amplio y complejo
podríamos decir que la inteligencia artificial es el conjunto de sistemas de orden superior capaces de razonar, planificar y resolver problemas
bla bla bla, ¿vale? ¿veis la diferencia? el input, el contexto en este caso es fundamental
si nos fijamos en la derecha tenemos un menú donde podemos configurar además el comportamiento que queremos que tenga GPT-3
tenemos parámetros como la temperatura que nos permitiría por ejemplo tener respuestas más originales y creativas
un poco fuera de la distribución normal de respuestas que podría dar este sistema
o la longitud de las respuestas, cuántos tokens queremos que se generen
o bueno, otros criterios por los cuales podemos configurar un poco el resultado que queremos obtener
de todos ellos el que creo que es más interesante explicar es este de aquí, que es el engine
realmente GPT-3 no es una única inteligencia artificial sino es una familia de modelos
tenemos dos familias de modelos y para cada uno de ellos tenemos diferentes tamaños de GPT-3
para cada grupo tenemos ordenados de mayor a menor diferentes tamaños de modelos
donde los mayores serán más potentes, te darán mejores respuestas a tus problemas
serán más lentos también a la hora de generar sus resultados y también más caros
porque sí, esto cuesta dinero, ahora vamos a ver ese punto
modelos como ADA pues serán más baratos, más rápidos y estarán destinados por ejemplo a resolver tareas más sencillas
sin embargo de este menú lo que me gustaría comentar es la diferencia entre los modelos BASE de los modelos INSTRAC
esto es algo que no he comentado en el canal de youtube puesto que es una incorporación de los últimos meses
pero es muy interesante, en el modelo habitual de GPT-3 muchos sabréis que lo importante es cómo defines el contexto del problema que quieres que resuelva
en este caso podéis ver que si yo por ejemplo quiero crear un sistema que pueda responder automáticamente
emails en base a una serie de topics que yo puedo definir
lo que tendría que hacer sería primero mostrarle ejemplos a GPT-3 de lo que quiero que haga
en este caso podría ser una serie, un listado de topics y redactar un email que se parezca a lo que yo quiero que este sistema genere
esto me permitiría que por ejemplo ahora yo pueda redactar una serie de topics y darle a generar y que GPT-3 pueda continuar completando la tarea que yo le he especificado
no estoy contento con la última campaña, no se han cumplido los términos del contrato, tendréis noticias de los abogados de mi agencia
estoy disponible para encontrar una solución amistosa y ahora yo podría coger aquí siguiendo el formato de antes
poner email 2 puntos y que GPT-3 pues intenta ver si resuelve esta tarea, me genere un email
buenas tardes, no estoy contento con las campañas pasadas y por ello os informo que no estoy dispuesto a continuar con las mismas condiciones
no se han cumplido los términos de nuestro contrato y por ello os informo que os enviaré noticias de mi agencia
estoy disponible para encontrar una solución amistosa pero eso es algo que no depende de mí
un saludo, Carlos Santanavella
vemos que más o menos GPT-3 ha podido hacer esa tarea que nosotros le hemos pedido pero siempre ha apoyado en cómo nosotros hemos planteado el contexto anterior
algo que además nos obliga a jugar bastante con el input
a lo mejor este formato con el que yo he planteado este problema no es el correcto
y habría alguna otra forma diferente o a lo mejor hace falta más ejemplos de emails para llegar a una solución que a mí me satisfaga
pero esto se ha vuelto mucho más sencillo con estas nuevas versiones de GPT-3 que son los modos Instruct
que están todavía en beta y donde la cosa cambia por completo
en este caso los modos Instruct están pensados para que tú puedas plantearle lo que quieres que haga el modelo directamente como una instrucción
como una orden y no tanto basándote en ejemplos de cómo quieres que sea ese problema
en este caso lo único que le voy a pasar como input es la instrucción de que quiero que redacte un email basándose en los siguientes tópics
y vamos a ver qué tal desempeña su trabajo, a ver si sabe que tiene que escribir un email
en este caso podemos ver que sí, lo ha hecho en inglés
le voy a pedir aquí ahora que lo haga en español, redáctalo en español
y vemos como el sistema empieza a obedecer a las instrucciones que nosotros le damos como input
en este caso el email es mucho más sencillo, yo creo que para esta tarea sí tendría sentido darle un email de ejemplo
pero podéis ver cómo podéis trabajar con esta versión más orientada a plantear cada problema como una serie de instrucciones más que una serie de ejemplos
antes en GPT-3 si tú querías hacer un diálogo pues tenías que empezar planteando el esquema de un diálogo
ahora con este sistema pues simplemente le tienes que dar la instrucción de
quiero que desarrolles un diálogo filosófico que esté centrado en el origen del universo
uno de los personajes será QuantumFracture, un importante youtuber español de física
vamos a ver si funciona, ¿sabes que el origen del universo no es ni materia ni energía?
¿qué es entonces? el origen del universo no tiene explicación, nosotros lo llamamos el Big Bang y eso es todo
no sé si os dais cuenta de que ya todos tenéis acceso a esta tecnología y que
podéis empezar a integrarlo por ejemplo con herramientas como Unity para crear videojuegos mucho más
interesante donde puedas tener conversaciones con personajes que sean como estas y
no sé, madre mía, se vienen cosas muy muy chulas
y esta es la cosa, si queréis integrarlo en vuestros proyectos esto es muy sencillo
en este caso estamos trabajando a través del Playground que nos ofrece la página web de OpenAI
pero fácilmente por ejemplo para esta configuración que tenemos aquí
podemos irnos a este botón de aquí arriba y darle a View Code
y ya nos van a mostrar directamente pues lo que sería el código necesario para por ejemplo en Python
o cualquier otro tipo de alternativa, el código necesario pues para poder hacer la llamada a esta API
y empezar a trabajar dentro del código con las respuestas que genere GPT-3
si por ejemplo quisiera conectarme desde Google Collab pues primero tendría que instalar la librería de OpenAI
una vez ya lo tenemos instalado pues simplemente sería conectarnos a la API de OpenAI
lo único que tendríamos que configurar aquí sería nuestra API Key, nuestra clave para conectarnos a la API
algo que es secreto y evidentemente no tenemos que compartir
esto lo vamos a encontrar en la web de OpenAI en la documentación
aquí tendríamos pues para copiarla, nos la llevaríamos al código
y una vez ya lo tengamos todo configurado pues es hacer peticiones a la API con la configuración que nosotros queramos
podemos trabajar desde el Playground buscar ahí la configuración que mejor nos convenga
y luego copiar el código que ellos nos proporcionan
en este caso si lo ejecuto pues podemos ver que para la instrucción que habíamos puesto antes en el engine de DaVinci Instruct Beta
pues tenemos la respuesta, en este caso pues el debate en este discurso
con esto así de sencillo podéis empezar a integrar esto en vuestro código
¿significa esto que ahora podemos utilizar esta tecnología en nuestros proyectos sin ninguna limitación?
sí, pero bueno, limitación sí hay y una de ellas es bastante importante y es el precio
si os habéis loqueado en la página web de OpenAI y ya estabais jugando con todo este sistema
tranquilos, no os van a cobrar porque bueno, OpenAI amablemente nos permite gastar hasta 18 dólares
que ellos nos proporcionan de manera gratuita pues para probar el sistema y ver que realmente funciona y que nos interesa
pero una vez que se agoten estos 18 dólares pues evidentemente tocará pagar por este servicio
y esto es normal ¿vale? pensad que para que un sistema de inteligencia artificial como GPT-3 funcione
en una API como esta pues la infraestructura necesaria tiene que ser enorme y tiene un coste bastante alto
puesto que este sistema está desplegado en varias GPUs al mismo tiempo
y ya os digo yo que esto por mucho Microsoft Azure que haya por detrás no es barato
¿cuánto cuesta? pues depende del modelo que quieras utilizar
los modelos más rápidos y menos potentes como el Ada o el Babbage pues tienen un precio de 0,0008 dólares por 1000 tokens
y los más caros, el GPT-3 más potente, el DaVinci, pues tiene un precio de 0,06 dólares por 1000 tokens
¿y a qué se refieren con esto de los tokens?
pues bueno, si hubiera visto mi vídeo sobre cómo funcionan estos sistemas de procesamiento de lenguaje natural
lo sabrías, hay uno que se llama explícitamente de texto a tokens pero tranquilo, te lo explico
al final estos sistemas se basan en transformers que se nutren de secuencias de palabras que son dados como input
y van a generar otra secuencia de palabras, estas secuencias de palabras las podemos subdividir por tokens
estos tokens podrían ser una frase entera, podría ser una palabra o en el caso de GPT-3 podrían ser trozos de palabras
y en este caso la gente de OpenAI ha compartido una herramienta muy interesante que es esto de aquí, el tokenizador
para poder comprobar cuántos tokens conforman a tu input y así poderte hacer una idea de cuánto te podría costar
aquí podría poner pues Hola soy Carlos, este tokenizador
y aquí abajo podríamos ver que esto se compone de 13 tokens donde la palabra está dividida de esta manera
Hola soy Carlos y estoy probando este tokenizador
así que ya sabéis, depende del modelo que queráis utilizar y de cuántos tokens conformen a tu input
te costará más o menos, un poco la conversión que podríamos tener en la cabeza es la que nos comentan por aquí
puedes pensar en los tokens como trozos de palabras donde 1000 tokens son más o menos 750 palabras en inglés
este párrafo por ejemplo pues serían 35 tokens
y para que os hagáis una idea pues os voy a enseñar un poco cuál ha sido el consumo que yo he hecho durante la última hora
en la grabación de este vídeo, todos los ejemplos que habéis visto pues cuántos tokens ha consumido y cuántos dólares me han costado
en este caso podemos ver en esta gráfica de aquí que esto ha sido un total de pues más o menos 7000 tokens
donde parte de ellos la mayoría ha ido por input y parte de ello lo que está morado ha sido la completación que ha hecho GPT-3
tanto el input como lo que te completa GPT-3 ese número de tokens son los que se te van a cobrar
y en este caso esto suma un total de 0.42 dólares lo cual pues realmente es un precio bastante asequible
para poder al menos a nivel individual hacer proyectos interesantes
la cosa se vuelve más complicada si esto después lo conviertes tú en un producto donde estás haciendo uso de esta API
y lo pones al servicio de muchos usuarios, pues por ejemplo pensemos un videojuego
donde cualquier persona pueda interactuar con los personajes y por tanto todos estén consumiendo de tu API
ahí es donde vas a tener que tener un control real de los gastos que puedes suponer estar utilizando GPT-3
pero esa no es la única limitación que vas a tener si quieres hacer una aplicación que se va a convertir en algo real que la gente pueda utilizar
antes vas a tener que pasar por la revisión de la gente de OpenAI
y es que la apertura de la API evidentemente pues lleva ligado a una serie de controles muy importantes
ya que a OpenAI le ha preocupado desde el primer momento que no haya un mal uso de esta tecnología
y por tanto vas a tener que pasar por la supervisión del equipo detrás de todo esto
es por eso que os recomiendo muchísimo que si no queréis ser baneado de la API de GPT-3 dediquéis un tiempo importante a leer la documentación
sobre cuáles son las políticas de pues lanzar una aplicación al mercado, de cómo lo tenéis que utilizar, de cómo podéis compartir resultados a través de internet
todo esto está bien detallado en su página web
y ya os digo, OpenAI se está tomando esto muy en serio y el haber abierto esta herramienta al público
pues tiene unas fuertes medidas de control que todos deberíamos respetar para que esto funcione como tiene que funcionar
por ejemplo, OpenAI estará bloqueando aplicaciones que se usen para generar tweets automáticos o post de Instagram, chatbots que no estén limitados
aplicaciones que se utilizan por ejemplo para generar artículos masivos que bueno, se quieran colocar en post
donde se quiera mejorar el SEO de una forma automática, es decir, cualquier mal uso que se os puede imaginar para esta aplicación
OpenAI va a estar persiguiéndolo, así que de nuevo, dedicadle tiempo a leer la documentación
y mi último consejo es que dediquéis un tiempo a ver todos los ejemplos que os proporcionan en la web de OpenAI
hay un montón de ejemplos de uso de cómo podéis utilizar esto para ser traductores, para ser sistemas de lenguaje natural
para hacer clasificación, para convertir una película a un emoji
montón de ejemplos super interesantes y originales y creativos que os van a permitir entender mejor cómo funciona este sistema
lo bonito que ha tenido GPT-3 desde el comienzo es que ha sido una enorme inteligencia artificial que entre todos hemos ido explorando
cuáles son sus capacidades a través de jugar con el input y ahora todo el mundo tiene la posibilidad de acceder a esto e integrarlo en sus proyectos
creo que estamos entrando en una fase muy interesante donde por primera vez tenemos un acceso masivo a una herramienta tan potente como GPT-3
y ahora es vuestro turno, quiero que desarrolléis cosas que aprovechéis este sistema para potenciar vuestras ideas, vuestros productos
y que si hacéis algo interesante pues quiero que lo compartáis y que lo pongáis en redes sociales, me etiquetéis
y yo así le echaré un vistazo y lo compartiré también para que el resto de las personas lo veáis
este vídeo pretende ser además un impulso a toda esta ola que OpenAI está motivando
así que si conocéis gente que pueda desconocer de esta tecnología y que podría aplicarla de forma muy interesante
pues os invito a compartir este vídeo en vuestras comunidades de desarrolladores, grupos de WhatsApp o amigos que conozcáis de la Facultad de Informática
yo soy DotCSU, ya sabéis que aquí hemos hablado de inteligencia artificial durante mucho tiempo y hemos hablado de estos sistemas
tenéis un montón de vídeos para entender cómo funciona por detrás, de hecho el vídeo del domingo pasado
era parte de la explicación que nos permite entender de dónde surge el éxito de sistemas como GPT-3
por qué los Transformers han posibilitado tener tecnologías como esta en muy poquito tiempo
sé que es un vídeo que por las estadísticas mucha gente no ha visto y en parte es porque YouTube no lo ha notificado
así que os aviso que si queréis entender mejor cómo funcionan los Transformers, lo tenéis disponible en mi canal
podéis clicar por aquí justo ya que estamos terminando y con esto podéis verlo
chicos, chicas, esto es la revolución de la guía, está no empezando sino continuando
y aquí en DotCSU os la seguiré comentando, muchas gracias y nos vemos en el próximo vídeo