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La inteligencia artificial va a cambiar muchas cosas en muchos trabajos. Lo mejor, es adaptarse.

No hay mejor manera de adaptarse que formándose.

Por ese motivo, en este post te traigo un curso de ChatGPT GRATIS, completo y desde cero.

El curso está en formato vídeo, aunque antes te aportaré en texto algunas definiciones básicas.

Espero que te guste.

 

 

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Definiciones básicas – ChatGPT

 

El curso lo tienes más abajo y está en formato vídeo.

Pero antes me gustaría aportarte unos conceptos básicos:

GPT3: es un modelo de lenguaje de inteligencia artificial (IA) desarrollado por OpenAI, una empresa de investigación en IA con sede en San Francisco, California. GPT-3 significa «Generative Pre-trained Transformer 3»

Modelo: Un modelo es un conjunto de algoritmos y técnicas de procesamiento de lenguaje natural que han sido entrenados en una gran cantidad de datos de texto para entender el lenguaje y generar respuestas en función de la entrada de texto del usuario

Principales modelos: Davinci, Curie, Babbage, Ada

Trabajaremos con Davinci, que es en general el más capaz.

Interfaces:  para trabajar con GPT-3: ChatGPT y Playground de Open A.I.

ChatGPT es la interface más sencilla e intuitiva. Playground está pensado sobre todo para desarrolladores.

Prompt: Un prompt es una instrucción o solicitud que se le da a un modelo de lenguaje, como ChatGPT, para que genere una respuesta. En otras palabras, es la entrada de texto que se le proporciona a ChatGPT para que genere una respuesta.

 

 

Temario del Curso ChatGPT

 

1.- Introducción

2.- Crear cuenta en ChatGPT

3.- Diseño de prompts

3.1.- Contexto

3.2.- Rol

3.3.- Ejemplos al modelo

3.4.- Longitud de respuesta

4.- Tipología de tareas del modelo

4.1.- Clasificaciones

4.2.- Generación de texto

a.- Real

b.- Inventado

4.3.- Traducción

4.4.- Conversión

4.5.- Conversación

4.6.- Análisis y modificaciones de texto

4.7.- Generación de tablas

4.8.- Generación de código

 

 

CURSO CHATGPT GRATIS (VÍDEO)– Paso a paso

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Resumen de teoría y ejemplos utilizados en el curso

 

3.- Diseño de Prompts (Inputs – Entradas)

 

3.1.- Contexto

Un buen contexto ayuda al modelo a comprender mejor lo que se está solicitando y, por lo tanto, generar una respuesta más precisa y relevante. Además, puede ayudar al modelo a aportar información adicional.

Por ejemplo:

  • 1.- ¿qué distancia hay a la luna?
  • 2.- Estoy haciendo una trabajo sobre viajes a la luna y los principales desafíos que hay en dicho viaje ¿qué distancia hay a la luna?

 

3.2.- Rol

Indicar un rol al modelo en un prompt puede ser útil en situaciones en las que se requiere que el modelo de lenguaje asuma un papel específico al generar su respuesta ya que se espera que de esta manera la respuesta sea más relevante.

Ejemplo de prompts:

  • 1.- ¿Qué es un ayuntamiento provincia?
  • 2.- Imagina que eres profesor de segundo de primaria y quieres explicar conceptos difíciles a los niños. ¿Qué es una ayuntamiento?

 

3.3.- Aportar Ejemplos al modelo

En algunos casos, cuando solicitamos del modelo tareas de análisis o clasificación, si queremos asegurarnos de que el modelo entiende lo que se le pide, le podemos aportar ejemplos.

Ejemplo de prompt

Dime el número de vocales que tiene una palabra

P: Alfonso

R: 3

P: Estornudo

R: 4

P: Cuadrado

R:

 

3.4.- Longitud de la respuesta

La longitud máxima de respuesta de Chatgpt es de 2048 tokens que puede equivaler más o menos a unas 1.500 palabras.

Pero para vencer esa restricción podemos hacer varias consultas. Primero definiremos una estructura y después escribiremos prompts específicos para cada parte de esa estructura.

Ejemplo de serie de prompts:

  • 1.- Tengo un blog sobre diseño web y quiero escribir un post sobre cómo crear una página web, dime qué apartados podría utilizar
  • Nos hacemos en una hoja de Word la estructura definitiva del post, incluso incluyendo apartados que no haya aportado el modelo
  • 2.- Desarróllame el punto 5
  • 3.- Dame más información sobre WordPress
  • 4.- Si quisiera que me desarrollara otro apartado, como el hilo se está haciendo largo, se lo podría decir así: “En el post que estoy escribiendo en mi blog sobre cómo crear una web, desarróllame un apartado sobre: Creación de contenido”

 

 

4.- Tipologías de tareas del modelo

 

4.1.- Clasificaciones

El modelo nos puede realizar clasificaciones, incluso cuando incluyen el análisis de sentimientos

Ejemplo de prompt:

Quiero que me clasifiques emojis según su sentimiento en sentimiento bueno y sentimiento malo

Por ejemplo

😄: bueno

😡: malo

Ahora clasifícame los siguientes emojis

😂:

😟:

 

4.2.- Generación de texto

 

4.2.1.- Real

Ejemplos en mi sector: 1 Crear entradas de blog, 2 textos para acompañar publicaciones de redes sociales: Twitter, Instagram, Facebook, 3 Contenidos de una página web 4 Descripciones de productos de una tienda online 5 Eslogan de una empresa 6 publicidad 7 Páginas de venta …etc.

Ejemplo de serie de prompts:

  • 1 Estoy creando un sitio web para mi empresa de diseño de interiores. Realizamos diseños para locales comerciales y viviendas. Nos gusta dar al cliente una solución original y atractiva. Me gustaría que me dieras diferentes opciones de eslogan para la página de inicio de mi sitio web
  • 2 Dame una descripción más detallada del punto 6 de 50 palabras para poner debajo del título

 

4.2.2.- Inventado

Crea una historia, un cuento para niños, crear un problema, crea un examen tipo test, examen tipo desarrollo, etc.

Ejemplo de prompt:

  • Imagina que eres profesor de cuarto de primaria. Quiero que me crees un examen de 10 preguntas, tipo test de verdadero y falso, de ciencias sociales acerca de la organización del territorio de España

 

4.3.- Traducción

Traducciones de mucha mayor calidad que Google Translate

Ejemplo de prompt:

  • Tradúceme al español y al francés el siguiente texto: «Stanley Kubrick is alive and well and living in Outer Space. Those filmgoers who have wondered what happened to the man who gave screen birth to “Lolita” and “Dr. Strangelove” can stop worrying. He’s taken up a new hobby–science-fiction–and his first effort comes close to running away with itself. One criticism that will be raised is that film cost too much for so “personal” (i.e. Kubrick) a film.»

 

4.4.- Conversión

El modelo es capaz de realizar conversiones entre diferentes tipologías de datos. Incluso aunque sean algo abstractos.

Ejemplo de prompt:

Convierte títulos de películas en emoji

Regreso al futuro: 👨👴🚗🕒

Batman: 🤵🦇

Transformers: 🚗🤖

Una odisea espacial:

Terminator:

 

 

4.5.- Conversación

El modelo es capaz de crear una conversación según el contexto que le aportemos.

Ejemplo de prompt:

  • Imagina que eres un trabajador de recursos humanos que se encarga de hacer entrevistas a candidatos a un puesto de diseñador web wordpress en una empresa de diseño web. Pregúntame acerca del puesto de diseñador web WordPress. Quiero responder a cada pregunta y que tengas en cuenta mis respuestas para hacer las siguientes preguntas

 

4.6.- Análisis y modificaciones de textos

El modelo es capaz de realizar análisis de un texto que le aportemos dándonos como resultados: resumen del texto, mejoras del texto, creación de texto alternativo, etc.

Ejemplo de prompt:

Hazme un resumen del siguiente texto: La teoría de la relatividad de Albert Einstein es famosa por su predicción de fenómenos bastante extraños pero reales, como el envejecimiento más lento de los astronautas respecto a las personas que vivimos en la Tierra y el cambio en la forma de los objetos a altas velocidades.

La verdad es que si tienes una copia del artículo original de Einstein de 1905 sobre la relatividad, es de lectura fácil. El texto es sencillo y claro y sus ecuaciones son, en su mayoría, álgebra: nada que presente un problema para un estudiante de instituto.

Eso se debe a que el objetivo de Einstein nunca fue elaborar una estrafalaria teoría matemática. Le gustaba pensar de forma visual, creando experimentos en su mente e intentando solucionarlos en su cabeza hasta poder ver las ideas y los principios físicos con una claridad cristalina. Sus archivos llevaron incluso al FBI a investigar sus documentos.

Ahora, más de 100 años después de que el genio presentara su ecuación sobre la gravedad, el equipo de investigación del Instituto Max Planck de Radioastronomía (MPIfR), en Alemania, ha probado nuevamente y de manera precisa que Einstein tenía razón.

“Estudiamos un sistema de estrellas compactas, un laboratorio inigualable para probar las teorías de la gravedad en presencia de campos gravitacionales muy fuertes . Para nuestro deleite, pudimos probar una piedra angular de la teoría de Einstein, la energía transportada por ondas gravitacionales», afirma el autor del estudio Michael Kramer.

Los investigadores explican que las observaciones no solo están de acuerdo con la teoría, también demostraron efectos que antes no se podían estudiar, como la llamada danza de los púlsares.  “Seguimos la propagación de fotones de radio emitidos por un faro cósmico, un púlsar, y rastreamos su movimiento en el fuerte campo gravitacional de un púlsar», explica Ingrid Stairs de la Universidad de British Columbia, en Vancouver (Canadá).

Con velocidades de aproximadamente un millón de kilómetros por hora, es su movimiento rotando entre sí lo que puede usarse «como un laboratorio de gravedad casi perfecto».

 

 

4.7.- Generación de tablas

El modelo es capaz de clasificar la información que se le requiera en una tabla, según las características que se le indiquen.

Ejemplo de prompt:

Estoy creando una empresa de marketing online y quiero definir los diferentes servicios que voy a ofrecer en mi empresa. Genérame una tabla con las siguientes columnas.

Columna 1: servicios que podría ofrecer

Columna 2: eslogan que podría utilizar para cada servicio

Columna 3: palabras clave relacionadas con cada servicio

 

 

4.8.- Generación de código

 

El modelo GPT-3 También es capaz de crear código.

Ejemplo de prompt:

Escríbeme un código para Woocommerce que permita saltar el carrito. Es decir, que el usuario después de hacer clic en el botón de añadir al carrito, vaya directamente al checkout

 

 

 

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