Reto 02: Modelos y Capacidades de OpenAI
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Introducción
En este desafío, aprenderás sobre las diferentes capacidades de los modelos de OpenAI y cómo elegir el mejor modelo para tu caso de uso.
Compararás el modelo gpt3.5 con el modelo gpt4 en este desafío.
En un mundo donde la disponibilidad y el desarrollo de modelos están siempre cambiando, el modelo que comparamos puede cambiar con el tiempo. Sin embargo, te animamos a entender los conceptos generales y el material de este Desafío porque las técnicas de comparación utilizadas pueden ser aplicables a escenarios donde estás comparando Modelos de Lenguaje de Gran Escala. Para obtener más información sobre modelos legados y modelos adicionales, consulta la documentación y el catálogo de modelos de Azure para más detalles.
Descripción
Despliegue de modelos para el desafío:
- Despliega los siguientes modelos en tu recurso de Azure OpenAI utilizando estos nombres:
gpt-4gpt-35-turbo
- Añade las credenciales requeridas de los recursos de Azure en el archivo
.env
Preguntas que deberías poder responder al final de este desafío:
- ¿Cuáles son las capacidades de cada modelo de Azure OpenAI?
- ¿Cómo seleccionar el modelo adecuado para tu aplicación?
- ¿Qué modelo elegirías para resumir prompts?
- ¿Qué modelo elegirías para generar nuevos nombres?
- ¿Cómo recuperar embeddings?
Ejecutarás el siguiente Jupyter Notebook para este reto:
CH-02-ModelComparison.ipynb
El archivo se puede encontrar en tu Codespace bajo la carpeta /notebooks.
Regresa aquí después de completar todas las tareas en el Jupyter Notebook para validar que has cumplido con los criterios de éxito para este desafío.
Secciones en este Desafío:
- Visión general sobre cómo encontrar el modelo adecuado
- 1.1 Familias de Modelos
- 1.2 Capacidades de los Modelos
- 1.3 Detalles de Precios
- 1.4 Cuotas y Límites
- 1.5 Mejores Usos de los Modelos
- 1.6 Mejores Prácticas para la Selección de Modelos
- Implementación
- 2.0 Funciones Auxiliares
- 2.1 Resumir Texto
- 2.2 Resumen para una audiencia específica
- 2.3 Resumir Causa y Efecto
- 2.4 Generar Apodos
- 2.5 Embeddings
Criterios de Éxito
Para completar este desafío con éxito, deberías ser capaz de:
- Demostrar un entendimiento de cada modelo y sus casos de uso adecuados
- Mostrar un entendimiento de las diferencias entre modelos
- Seleccionar el modelo más adecuado para aplicar en diferentes escenarios
- Ejecutar correctamente todas las celdas de código