## TEMA 1 - Introducción a ChatGPT y sus aplicaciones
### 1.1. - ¿Qué es ChatGPT?
ChatGPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI, basado en la arquitectura GPT-3.5. GPT significa Generatice Pre-trained Tranformer (Transformador Generativo Pre-enternado). Es un sistema de procesamiento del lenguaje natural (NLP) capaz de generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes a partir de las entradas de texto que recibe. Utiliza el aprendizaje automático y está entrenado en una amplia variedad de datos textuales para comprender y generar texto en lenguaje natural.
### 1.2. - ¿Cómo funciona?
El funcionamiento de ChatGPT se basa en un enfoque llamado "aprendizaje automático" o "aprendizaje profundo". El modelo GPT-3.5, en el que se basa ChatGPT, es una red neuronal profunda que ha sido entrenada en una enorme cantidad de datos textuales para aprender patrones y características del lenguaje humano.
Cuando se le proporciona una entrada de texto, como una pregunta o una declaración, ChatGPT descompone el texto en unidades más pequeñas, como palabras o tokens. Luego, analiza el contexto de las palabras y utiliza esa información para generar una respuesta relevante. El modelo se entrena para predecir la siguiente palabra o el siguiente token en una secuencia de texto, dada la secuencia anterior.
ChatGPT tiene una estructura en capas. Cada capa procesa y extrae información del texto de entrada de manera gradual y compleja. A medida que la información se mueve a través de las capas, se capturan representaciones cada vez más abstractas y significativas del texto.
Es importante tener en cuenta que ChatGPT se basa en la información con la que ha sido entrenado y no tiene conocimiento directo del mundo real fuera de los datos que se le han proporcionado durante su entrenamiento. Además, aunque ChatGPT puede generar respuestas coherentes y contextuales, también es posible que ocasionalmente genere respuestas incorrectas o no adecuadas, por lo que siempre se debe usar con cautela y verificar la información en caso de duda.
### 1.3. - Arquitectura
La arquitectura subyacente de ChatGPT se basa en la versión GPT-3.5 de OpenAI, que es una red neuronal de transformador. Un transformador es un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo que ha demostrado excelentes resultados en tareas de procesamiento del lenguaje natural.
El transformador consta de múltiples capas de atención y alimentación hacia adelante. Cada capa tiene una estructura similar, que incluye una subcapa de atención multi-cabeza y una red de alimentación hacia adelante.
La subcapa de atención multi-cabeza se encarga de analizar la relación entre las diferentes palabras en la secuencia de entrada. Utiliza múltiples "cabezas de atención" para capturar diferentes aspectos de la dependencia entre palabras. Esto permite que el modelo entienda mejor las relaciones a largo plazo y el contexto en el texto.
La red de alimentación hacia adelante es una capa de redes neuronales completamente conectadas que procesa las representaciones de salida de la capa de atención. Ayuda a capturar relaciones no lineales en el texto y mejorar la calidad de las representaciones de las palabras.
En cuanto al funcionamiento, ChatGPT se entrena utilizando un proceso llamado "aprendizaje autodirigido". Durante el entrenamiento, se proporciona al modelo una gran cantidad de datos textuales de diferentes fuentes, como libros, artículos de noticias, páginas web, conversaciones y más. El modelo aprende a predecir la siguiente palabra en una secuencia de texto, dado el contexto anterior. El entrenamiento tiene dos fases:
### 2.3. - Descripción y documentación de las bibliotecas
**os:** La librería os proporciona funciones para interactuar con el sistema operativo en Python. Permite realizar tareas relacionadas con el sistema operativo, como acceder a variables de entorno, manipular rutas de archivos y directorios, ejecutar comandos en la línea de comandos, entre otros. Documentación oficial: https://docs.python.org/3/library/os.html
**openai:** La librería Python de OpenAI, llamada openai, proporciona una interfaz para acceder a modelos de lenguaje avanzados desarrollados por OpenAI, como GPT-3.5. Puedes utilizar la librería openai para generar texto, completar oraciones, responder preguntas, traducir texto, entre otros usos relacionados con el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Documentación oficial: https://platform.openai.com/docs/libraries
**dotenv:** La librería dotenv es una herramienta popular utilizada para cargar variables de entorno desde archivos de configuración en aplicaciones Python. Permite definir variables de entorno en un archivo .env y luego cargar esas variables en el entorno de ejecución de la aplicación. Esto proporciona una forma conveniente de gestionar configuraciones sensibles y separarlas del código fuente. La librería dotenv es ampliamente utilizada en combinación con frameworks como Django o Flask. Documentación oficial: https://pypi.org/project/python-dotenv/
Vamos a definir el modelo que queremos utilizar y que pregunta queremos hacer. Por ejemplo, vamos a crear una variable con el modelo y en otra variable ponemos la pregunta, que se llama prompt:
```python
modelo = "text-davinci-002"
prompt = "¿Cuál es la capital de Costa Rica?"
```
- Paso 2 – Enviar la petición
Usaremos la biblioteca openai para almacenar la respuesta:
- **SpaCy**: es una biblioteca de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de código abierto y muy eficiente. Proporciona una amplia gama de funcionalidades para el procesamiento de texto, como el análisis morfológico, el etiquetado gramatical, el reconocimiento de entidades nombradas, el análisis de dependencias sintácticas, la lematización y la extracción de frases clave. SpaCy se destaca por su rendimiento rápido y su capacidad para procesar grandes volúmenes de texto de manera eficiente. *Documentación*: https://spacy.io/usage
- **TextBlob**: es una biblioteca de procesamiento del lenguaje natural (NLP) basada en NLTK. Ofrece una interfaz sencilla y fácil de usar para realizar tareas comunes de procesamiento de texto, como análisis de sentimientos, corrección ortográfica, tokenización, extracción de frases, lematización y etiquetado gramatical. TextBlob es conocido por su facilidad de uso y su capacidad para realizar tareas básicas de NLP con pocas líneas de código.* Documentación*: https://textblob.readthedocs.io/en/dev/
- **NLTK (Natural Language Toolkit)**: es una biblioteca popular y ampliamente utilizada para el procesamiento del lenguaje natural en Python. Ofrece una amplia gama de herramientas y recursos para tareas de procesamiento de texto, como tokenización, etiquetado gramatical, lematización, análisis sintáctico, análisis de sentimientos, clasificación de texto, entre otras. NLTK también proporciona acceso a diversos corpus de texto y modelos pre-entrenados, lo que facilita el desarrollo y la experimentación en el campo del procesamiento del lenguaje natural. *Documentación*: https://www.nltk.org/
Se instalan con pip install <biblioteca> y tendremos que añadirlas con import el en código.
Escogemos spacy para realizar algunas pruebas.
Se instalan con pip install spacy y tendremos que añadirlas con import spacy el en código.
Escogemos el modelo en español en el código con:
```python
modelo_spacy = spacy.load("es_core_news_md")
```
Este modelo también lo tenemos que instalar en la terminal
```shell
python3 -m spacy download es_core_news_md
```
Ahora imprimimos el analisis de la respuesta e imprimimos la lista de tokens, de categorías gramaticales y la relación de dependencia con su encabezado:
Ahora vamos a imprimir las entidades y las etiquetas que los categorizan,
```python
for ent in analisis.ents:
print(ent.text, ent.label_)
```
### 3.3.2. - Utilizar la información extraída
Podemos utilizar la información que hemos extraído. Por ejemplo, puede sacar información de tipo LOC, de ubicación. Con lo cuál se puede generar una pregunta por cada etiqueta de este tipo. Por ejemplo:
