Utiliza Open AI (ChatGPT) en tus propios datos grandes - Parte 1

Table of Contents

1. Introducción 🌟
2. ¿Qué son los modelos de chat GPT y OpenAI? 🤖
3. Limitaciones de los modelos con datos propios 📈
4. Creando un modelo de chat GPD personalizado 🚀
5. El problema del ajuste fino y la reentrenación 🔒
6. Una solución sin ajuste fino: los embeddings de palabras 📚
7. Cómo convertir documentos en embeddings de palabras 🔍
8. Usando los embeddings para obtener información relevante 📖
9. Creando un acelerador con Azure y OpenAI ☁️
10. Cómo desplegar la aplicación web para usar los modelos 🌐

Introducción 🌟

Si has estado explorando los modelos de chat GPT y OpenAI, es muy probable que te hayas encontrado con una limitación importante: estos modelos no pueden manejar grandes conjuntos de datos propios. Esto se debe a que tienen un límite en el número de tokens que pueden procesar en una sola entrada. Por lo tanto, si tienes muchos documentos o archivos de texto que deseas utilizar con estos modelos, es necesario encontrar una solución.

En este artículo, te mostraré cómo puedes utilizar tus propios datos y documentos con los modelos de chat GPT y OpenAI. Te guiaré paso a paso a través de un enfoque que utiliza embeddings (incrustaciones) de palabras para obtener información relevante de tus documentos y luego usarla como entrada en los modelos de chat. ¡Vamos a sumergirnos en los detalles!

¿Qué son los modelos de chat GPT y OpenAI? 🤖

Antes de entrar en los detalles, es importante entender qué son exactamente los modelos de chat GPT y OpenAI. Estos son modelos basados en lenguaje natural que han sido entrenados en grandes cantidades de texto para generar respuestas coherentes y relevantes a las preguntas o entradas de texto.

Los modelos de chat GPT (Generative Pre-trained Transformer) se basan en la arquitectura Transformer, que es un tipo de red neuronal diseñada específicamente para procesar texto. Estos modelos son muy versátiles y pueden ser utilizados en una amplia gama de aplicaciones, desde chatbots hasta generación de texto.

OpenAI es la empresa detrás de estos modelos y ofrece una plataforma para acceder a ellos, así como servicios en la nube para su implementación. En este artículo, nos centraremos en el uso de estos modelos con datos propios.

Limitaciones de los modelos con datos propios 📈

Una de las principales limitaciones de los modelos de chat GPT y OpenAI es que no han visto tus propios datos durante su fase de entrenamiento. Estos modelos se entrenan en grandes conjuntos de datos generales, lo que significa que es posible que no comprendan o respondan adecuadamente a preguntas específicas o consultas relacionadas con tus propios documentos.

Además, estos modelos tienen un límite en el número de tokens que pueden procesar en una sola entrada. Un token puede ser una palabra, una parte de una palabra o un carácter individual. Por lo tanto, si tienes documentos o archivos de texto extensos, es posible que no puedas ingresar todo el texto en una sola consulta al modelo.

Estas limitaciones plantean un desafío para aquellos que desean utilizar estos modelos con sus propios datos y documentos. Sin embargo, hay soluciones disponibles que nos permiten superar estas limitaciones y utilizar los modelos con nuestros propios conjuntos de datos.

Creando un modelo de chat GPD personalizado 🚀

Una opción para utilizar tus propios datos con los modelos de chat GPT y OpenAI es crear tu propio modelo de chat GPD personalizado basado en tus propios datos y documentos. Esto implica entrenar un modelo desde cero utilizando tus datos específicos.

Sin embargo, esta opción puede ser costosa y requiere conocimientos técnicos avanzados en el campo del aprendizaje automático. Además, el proceso de entrenamiento puede llevar mucho tiempo y recursos computacionales.

El problema del ajuste fino y la reentrenación 🔒

Otra opción que podrías considerar es el ajuste fino (fine-tuning) y la reentrenación (retraining) de los modelos existentes con tus propios datos. El ajuste fino implica tomar un modelo pre-entrenado, como uno de los modelos de chat GPT de OpenAI, y continuar su entrenamiento con tus propios datos para que pueda adaptarse a tus necesidades específicas.

Sin embargo, esta opción también tiene sus desventajas. El ajuste fino y la reentrenación pueden ser complicados y requerir mucho tiempo y recursos. Además, los modelos pre-entrenados como los de OpenAI son extremadamente grandes y requieren una gran cantidad de energía y almacenamiento para entrenarse.

Una solución sin ajuste fino: los embeddings de palabras 📚

Afortunadamente, hay una solución más simple y eficiente para utilizar tus propios documentos con los modelos de chat GPT y OpenAI sin necesidad de ajuste fino o reentrenamiento. Esta solución se basa en el uso de embeddings (incrustaciones) de palabras.

Los embeddings de palabras son representaciones vectoriales de palabras que capturan información semántica y sintáctica sobre el significado y las relaciones entre las palabras. Estos vectores numéricos permiten que las palabras sean procesadas por los modelos de chat de una manera más comprensible.

Cómo convertir documentos en embeddings de palabras 🔍

Entonces, ¿cómo puedes convertir tus documentos en embeddings de palabras para utilizarlos con los modelos de chat GPT y OpenAI? Existen varias técnicas y herramientas disponibles para realizar esta transformación. En este artículo, te mostraré una forma sencilla utilizando una función de Azure Form Recognizer y Redis.

Azure Form Recognizer es un servicio en la nube que puede reconocer y extraer información estructurada de documentos no estructurados, como archivos PDF. Esta herramienta nos permitirá convertir nuestros documentos en texto plano para que puedan ser procesados por los modelos de chat.

Por otro lado, Redis es una base de datos en memoria que nos permitirá almacenar y recuperar los embeddings de palabras generados para nuestros documentos de una manera rápida y eficiente.

Usando los embeddings para obtener información relevante 📖

Una vez que hayas convertido tus documentos en embeddings de palabras, podrás utilizar estos vectores para obtener información relevante y responder a consultas específicas de los usuarios. La idea es buscar el embedding de la pregunta del usuario y encontrar el embedding más cercano en nuestros documentos.

Para lograr esto, utilizaremos técnicas de similitud de vectores, como la similitud del coseno o el producto punto, para medir la proximidad entre los embeddings de palabras. Al encontrar el embedding más cercano a la pregunta del usuario, podremos extraer el fragmento de texto relevante y utilizarlo como entrada en el modelo de chat GPT o OpenAI.

Creando un acelerador con Azure y OpenAI ☁️

Ahora que comprendemos cómo convertir nuestros documentos en embeddings de palabras y utilizarlos para obtener información relevante, es hora de crear un acelerador que nos permita realizar estas operaciones de manera rápida y eficiente.

En este artículo, te mostraré cómo crear un acelerador utilizando Azure y OpenAI. Utilizaremos Azure para alojar nuestra aplicación web y almacenar los embeddings de palabras en Redis. OpenAI será la plataforma que utilizaremos para acceder a los modelos de chat GPT.

La implementación del acelerador implica varios pasos, como la carga de los documentos, la generación de embeddings de palabras, la creación de una interfaz web para realizar consultas y la configuración de los modelos de chat GPT. Afortunadamente, todo esto se puede hacer utilizando servicios y herramientas proporcionados por Azure.

Cómo desplegar la aplicación web para usar los modelos 🌐

Ahora que hemos creado nuestro acelerador con Azure y OpenAI, es importante comprender cómo desplegar y utilizar la aplicación web para interactuar con los modelos de chat GPT.

En este artículo, expliqué cómo puedes cargar tus propios documentos, generar embeddings de palabras, realizar consultas y obtener respuestas relevantes de los modelos de chat. Ahora depende de ti personalizar y ajustar esta implementación de acuerdo a tus necesidades específicas.

Espero que este artículo te haya proporcionado una visión clara de cómo puedes utilizar tus propios datos con los modelos de chat GPT y OpenAI. Recuerda que esta es solo una de las muchas formas en que puedes aprovechar al máximo estos poderosos modelos de lenguaje natural. ¡Diviértete explorando y creando tus propias aplicaciones de chat!