Caso de uso WGPT
OBJETIVO
A través del uso de la Inteligencia Artificial, hemos creado una interfaz conversacional única que proporciona información completa sobre una variedad de productos, ofreciendo recomendaciones personalizadas y respuestas instantáneas a las preguntas de los clientes.
Esta interfaz conversacional permite a los usuarios recibir información precisa y a medida, de manera inmediata. Nuestros sistemas de AI recopilan datos de diversas fuentes y utilizan el conocimiento y la experiencia de expertos en la industria para crear una base de datos exhaustiva de información sobre productos. Esto nos permite ofrecer recomendaciones adaptadas a situaciones específicas, brindando a los usuarios una experiencia satisfactoria al momento de elegir el producto perfecto para cada ocasión.
Nos enfocamos en comprender las necesidades y preferencias individuales de los clientes. Utilizamos algoritmos avanzados para analizar los datos y generar respuestas relevantes y personalizadas. Además, nuestra interfaz conversacional permite una interacción natural y fluida, brindando a los usuarios una experiencia similar a la de hablar con un experto en el tema.
PROCESO DE USO
El usuario interactúa con la interfaz de AI, estableciendo una conversación fluida para plantear sus consultas y obtener respuestas personalizadas que se ajusten a sus necesidades. Nuestro sistema, basado en el análisis de datos disponibles, trabaja diligentemente para generar las mejores respuestas posibles.
A través de la interacción con la interfaz de AI, el usuario puede plantear preguntas y recibir respuestas instantáneas y precisas. Nuestro sistema utiliza algoritmos que aprovechan una amplia base de datos de información y conocimientos para ofrecer soluciones adecuadas a cada consulta planteada.
El usuario plantea sus consultas a través de una conversación con la interfaz de IA, buscando respuestas acordes a sus necesidades. Utilizando los datos disponibles, el sistema generará las mejores respuestas posibles.
PARA CREAR EL MODELO GPT, ES NECESARIO
- Definir los datos con los que el modelo será entrenado.
- Procesamiento de datos previo a usarlo con GPT:
- Depuración de datos:Es el primer paso y puede implicar la eliminación de datos duplicados, la corrección de errores, el tratamiento de los datos que faltan (eliminándolos o imputándolos con un valor como la media o la mediana) y la eliminación de valores atípicos.
- Transformación de datos: Puede ser necesario transformar los datos para que sean más útiles para el modelo. Esto puede incluir tareas como la normalización o estandarización, que convierte los datos a una escala común o la codificación one-hot que convierte las variables categóricas en una forma comprensible para el modelo.
- Reducción de la dimensionalidad: En algunos casos, puede haber datos con un gran número de características, algunas de las cuales pueden no ser útiles para el modelo. Técnicas como el análisis de componentes principales (ACP) ayudan a reducir la dimensionalidad de los datos.
- Análisis exploratorio de datos:
- Análisis univariado:este análisis examina cada variable individualmente. En el caso de las variables continuas, se puede analizar la media, la mediana, el rango, etc. En el caso de las variables categóricas, se puede analizar la frecuencia de las distintas categorías.
- Análisis bivariado: Este análisis examina las relaciones entre pares de variables. Se pueden utilizar correlaciones, diagramas de dispersión, diagramas de caja, etc.
- Análisis multivariante:Este análisis examina las relaciones entre más de dos variables a la vez.
- Visualización de datos:La creación de gráficos y figuras puede ayudarle a comprender sus datos y descubrir patrones, tendencias y relaciones. Puede incluir histogramas, diagramas de dispersión, diagramas de caja y bigotes, diagramas de calor, etc.
- Realizar la formación / incrustación de los datos.
¿CÓMO SE EVALUARÁ EL ÉXITO Y LA EFECTIVIDAD DE LA SOLUCIÓN?
- F1 Score:En tareas como el reconocimiento de entidades nombradas o la respuesta a preguntas, se puede utilizar la puntuación F1 que es una medida de precisión y exhaustividad combinadas en una sola métrica. Es útil para evaluar la calidad de un modelo de clasificación o un algoritmo de detección. Una puntuación F1 más alta, indica un mejor rendimiento del modelo..
- BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): Esta métrica se utiliza en tareas de traducción automática y compara la salida del modelo con una o más traducciones de referencia.
- ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): Utilizada para evaluar modelos de generación de resúmenes.
- Evaluación humana: A menudo, la evaluación humana juega un papel crucial en la determinación de la utilidad y calidad de los modelos de lenguaje. Los humanos pueden evaluar aspectos como la coherencia, relevancia y naturalidad del texto generado.
DESAFÍOS
Contexto limitado: Los modelos GPT, incluso las versiones más recientes como GPT-3 y GPT-4, tienen una ventana de contexto limitada, lo que significa que solo pueden considerar un cierto número de tokens (por ejemplo, palabras o caracteres) a la vez. Esto puede dar lugar a respuestas que no consideran toda la conversación anterior.
Generación de información falsa: Los modelos GPT no tienen la capacidad de verificar la veracidad de la información que generan. Esto significa que pueden generar información falsa o incorrecta.
Falta de comprensión profunda: Aunque los modelos GPT pueden generar respuestas que parecen comprender y razonar sobre el mundo de manera similar a los humanos, en realidad no entienden el significado de las palabras y frases que generan. Su "comprensión" se basa en patrones en los datos en los que fueron entrenados.
Sesgo en los datos de entrenamiento: Los modelos GPT pueden reflejar y perpetuar sesgos presentes en los datos en los que fueron entrenados. Esto puede dar lugar a respuestas que son sesgadas o inapropiadas.