TLDR: Descubra el poder de la API de ChatGPT y eleve sus aplicaciones. Aprenda de nuestra experiencia construyendo un prototipo que genera anuncios personalizados con texto e imágenes, incluidas las mejores prácticas para una optimización rápida.
Al menos desde el lanzamiento de ChatGPT, los LLM han demostrado su poder. Al proporcionar la API, OpenAI también permite su uso en aplicaciones. Actualmente, se proporcionan bibliotecas oficiales para Python y Node.js. Para otros entornos de desarrollo, la comunidad desarrolla y proporciona bibliotecas. Además, también existe la posibilidad de utilizar solicitudes HTTP-POST básicas.
Para realizar una llamada a la API, el cliente solo tiene que proporcionar la clave de la API, el modelo de lenguaje utilizado y el aviso. Los parámetros máximos de token y temperatura se pueden configurar adicionalmente. El parámetro max token controla la complejidad del texto generado. Y para variar la aleatoriedad de la respuesta se puede utilizar la temperatura.
Usando esta API construimos un prototipo que genera anuncios personalizados. El prototipo crea un texto publicitario personalizado basado en un texto base y algunas informaciones del usuario. También genera una imagen personalizada usando Dall-E. Las indicaciones para la generación de imágenes son creadas por ChatGPT.
Proporcionar más información produce mejores resultados al generar texto con ChatGPT. Esto se debe a que, de lo contrario, tiene que hacer más suposiciones por sí mismo, lo que da como resultado textos menos precisos. También puedes mejorar la respuesta generada aplicando los siguientes aspectos.
Asigne un rol a ChatGPT
Puede decirle a ChatGPT qué rol debe asumir y para qué grupo objetivo o persona debe crear el texto. Con esta información, adapta el estilo del texto generado y hace que se ajuste mejor al caso de uso. Para lograr textos publicitarios más precisos, agregamos la siguiente entrada al aviso:
“Eres un experto en el campo del marketing con 30 años de experiencia. Es su tarea escribir anuncios en línea que funcionen bien generando ingresos y siendo veraces. Suponga que tiene la siguiente descripción de una persona: {información personal}”
Proporcione ejemplos
Una muy buena manera de obtener mejores resultados es proporcionar uno o más ejemplos de cómo debería verse el resultado. El uso de esto conducirá a un estilo similar del texto generado y también la longitud se obtiene como uno espera que sea. También mejorará el texto en general porque hay más contexto disponible para el modelo. Para generar las indicaciones para la generación de imágenes, agregamos varios ejemplos como este:
“La redacción debe parecerse a los siguientes ejemplos: 1. Un elegante automóvil eléctrico negro con vidrios polarizados, conduciendo por un camino sinuoso a través de un paisaje pintoresco. …”
Redacción precisa
Para obtener resultados más precisos, también puede ayudar repensar la redacción de sus indicaciones. Trate de usar palabras fuertes y significativas como ‘aclarar el texto’ en lugar de ‘reescribir texto’. Prefiere también frases positivas como ‘escribir formalmente’ en lugar de ‘no escribas informalmente’.
cadena de pensamiento
Puede ayudar dividir tareas complejas en subtareas más pequeñas. Por ejemplo, al proporcionar ejemplos del resultado, podría describir cada paso para resolverlo. Esto ayuda al modelo a generar el texto y también puede ayudar al usuario a evaluarlo. Piense en un caso de uso en el que le pide a ChatGPT que resuelva, por ejemplo, un problema matemático. Cuando describe cada paso, se puede comprobar si el resultado es plausible y también dar consejos claros para las adaptaciones necesarias.
Otras posibilidades
Otra posibilidad de crear avisos es usar ChatGPT para ello. Una forma de hacerlo es diciéndole que haga preguntas sobre la tarea, el contexto y más información. Con esta información puede crear el indicador perfecto. Además, puede tomar este aviso creado y dejar que ChatGPT lo critique. Con esta crítica, puede optimizarlo en un paso extra.
Las mejoras al aplicar estos aspectos para la optimización rápida se muestran en el siguiente ejemplo:
Las indicaciones para la generación de imágenes difieren mucho de las de generación de texto. Para la generación de texto, más información y contexto conducen a un mejor resultado. Para generar imágenes con Dall-E, las indicaciones de entrada descriptivas conducen a los mejores resultados. Agregar más información a menudo conduce a una imagen confusa. Así que diseñamos la siguiente plantilla de cómo debería verse un aviso:
<Producto> en/en <ubicación> con <ambiente>
La estructura del indicador de ChatGPT contiene las siguientes partes. Primero, le dimos instrucciones para formular descripciones de productos utilizadas como entrada para Dall-E. Luego proporcionamos varios resultados de ejemplo. Además, le dijimos que siguiera el formato que se muestra en la plantilla anterior. Además, le dijimos que generara una entrada de imagen similar en una oración que incluye un texto dado. Y también le dijimos que no escribiera ninguna explicación, lo cual era necesario para obtener el texto en el formato correcto. Después de realizar todos esos pasos, genera excelentes indicaciones para crear imágenes con Dall-E.
Vimos que la generación de texto funciona muy bien al aplicar la optimización rápida. Para la tarea de generación de imágenes, se necesitan indicaciones más breves y descriptivas. Esto hace que la sintonización rápida sea más difícil. Generalmente, las imágenes generadas se ven bastante bien a primera vista. Pero al mirar los detalles, como las caras de las personas o las teclas de un teclado, el resultado es bastante malo.
Para lograr una mejor solución, se pueden investigar los siguientes enfoques:
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Escrito por: Christoph Leitner
Vínculo rojo