Manejo del límite de tokens en el ChatGPT de OpenAI
Tabla de Contenidos
- Introducción
- Problema con el límite de tokens en el modelo chat GPT
- Cómo manejar el conteo de tokens
- Eliminación selectiva de preguntas y respuestas
- Impacto en la experiencia de conversación
- Implementación de código para el conteo de tokens
- Modificaciones en el código del modelo Flask
- Ejemplo de conversación con chat GPT
- Depuración y visualización del código con Visual Studio
- Conclusiones
Introducción
En este artículo, exploraremos cómo manejar el límite de tokens en el modelo chat GPT de OpenAI. Al interactuar con el modelo de chat GPT, si la conversación se vuelve demasiado larga, es posible que se supere el límite de tokens de entrada. Esto puede llevar a errores y un deterioro en la experiencia de conversación. Sin embargo, existen estrategias para manejar este problema y proporcionar una experiencia de conversación fluida.
Problema con el límite de tokens en el modelo chat GPT
El modelo chat GPT de OpenAI no tiene memoria, lo que significa que no recuerda las preguntas anteriores ni cómo respondió a ellas. Por lo tanto, en cada interacción con el modelo, es necesario proporcionar todo el historial de conversación. A medida que la conversación se alarga, se acerca al límite de tokens de entrada del modelo, que actualmente es de 4096 tokens. Una vez que se alcanza este límite, se produce un error de solicitud inválida.
Cómo manejar el conteo de tokens
Para manejar el problema del límite de tokens, es necesario llevar un conteo en ejecución de los tokens que se envían al modelo. Cuando el conteo se acerca al límite, es necesario eliminar selectivamente preguntas y respuestas del historial de conversación. Esto se hace con el fin de poder realizar nuevas preguntas sin alcanzar el límite de tokens. Sin embargo, al eliminar parte del historial de conversación, se pierde contexto y esto puede afectar las respuestas futuras.
Eliminación selectiva de preguntas y respuestas
Cuando se elimina parte del historial de conversación, es importante tener en cuenta qué preguntas y respuestas se deben eliminar. Por lo general, se eliminan las preguntas y respuestas más antiguas para hacer lugar a las nuevas. Sin embargo, es importante mantener el mensaje de sistema en el índice 0, ya que proporciona instrucciones sobre cómo debe actuar el modelo.
Impacto en la experiencia de conversación
A medida que se elimina parte del historial de conversación, la experiencia de conversación puede verse afectada. El modelo no tendrá conocimiento de las preguntas y respuestas eliminadas, lo que puede llevar a respuestas menos precisas o coherentes. Especialmente, si se hace una pregunta de seguimiento que requiere conocimiento de una pregunta realizada al comienzo de la conversación.
Implementación de código para el conteo de tokens
OpenAI proporciona un ejemplo básico en su guía de programación sobre cómo manejar el conteo de tokens. Sin embargo, es necesario integrar este código en el bucle de conversación con el modelo chat GPT. Hay diferentes enfoques para hacerlo, como eliminar la mitad más antigua del historial de conversación o eliminar progresivamente las preguntas y respuestas más antiguas una a una.
Modificaciones en el código del modelo Flask
Si se utiliza Flask para crear una aplicación interactiva con el modelo chat GPT, también es necesario realizar modificaciones en el código. Esto incluye definiciones de variables globales y la integración del código de conteo de tokens en el bucle de conversación de Flask.
Ejemplo de conversación con chat GPT
Para comprender mejor cómo funciona el manejo del límite de tokens, se presenta un ejemplo de conversación con el modelo chat GPT. A medida que la conversación avanza, se realiza el conteo de tokens y se muestra cómo se elimina parte del historial de conversación para evitar alcanzar el límite.
Depuración y visualización del código con Visual Studio
Cuando se trabaja con código complejo, puede ser útil visualizar el flujo de ejecución y depurar el código para encontrar posibles errores. La herramienta Visual Studio proporciona opciones para depurar y visualizar el código de forma más intuitiva, lo que facilita la identificación de problemas y la comprensión del funcionamiento del programa.
Conclusiones
En este artículo, hemos explorado cómo manejar el límite de tokens en el modelo chat GPT. A través del conteo de tokens y la eliminación selectiva de preguntas y respuestas, es posible mantener una conversación fluida con el modelo sin superar el límite de tokens. Sin embargo, es importante tener en cuenta que al eliminar parte del historial de conversación, se pierde contexto y esto puede afectar la calidad de las respuestas.