La llegada de GPT-4 marca un hito en el ámbito de los modelos multimodales de OpenAI. Como la cuarta iteración del poderoso modelo de lenguaje GPT, GPT-4 se destaca por superar a su predecesor, GPT-3, en diversas tareas. Gracias a su vasto conocimiento general, GPT-4 se perfila como la elección predilecta sobre las versiones anteriores. En este tutorial, exploraremos cómo integrar eficientemente GPT-4 en tu proyecto de sitio web a través de Streamlit.
Acceso a GPT-4: Pasos Esenciales
Es importante destacar que la API de GPT-4 se encuentra en la etapa de acceso limitado beta. Si deseas acceder a sus funciones, es necesario que solicites acceso a través del sitio web de OpenAI. Para ello, completa un formulario en línea y responde algunas preguntas clave. Si cumples con los criterios, recibirás una invitación por correo electrónico para unirte a la versión beta de GPT-4.
La transición de GPT-3 a GPT-4 implica algunos ajustes esenciales. El modelo similar a GPT-4, conocido como gpt-3.5-turbo, está optimizado para conversaciones en lugar de completar textos. Sin embargo, gracias a su amplio conocimiento, también es adecuado para la finalización tradicional de textos. Para lograr esta transición, es necesario reemplazar las funciones de completado (completion) por funciones de conversación (chat completion). En este tutorial, haremos uso del SDK de Python y el GPT-3 Streamlit Boilerplate de lablab.ai.
Pasos a Seguir para integrar GPT-4 a tu sitio web
Comencemos por clonar el repositorio necesario para este proceso:
bashCopy codegit clone https://github.com/nextgrid/streamlit_gpt3_boilerplate
Luego, accedemos al directorio del proyecto:
bashCopy codecd streamlit_gpt3_boilerplate
A continuación, instalamos las dependencias requeridas:
Copy codepip install -r requirements.txt
De GPT-3 a GPT-4: El Ajuste
Para realizar la transición, abrimos el archivo «model.py» y modificamos la clase «GeneralModel». En lugar de utilizar «openai.Completion.create», empleamos «openai.ChatCompletion.create» y ajustamos los parámetros correspondientes para GPT-4. También adaptamos la función «create» para incorporar el parámetro «model», cambiar la palabra clave «prompt» a «messages» y ajustar la extracción del contenido de la respuesta.
Con todo listo, ejecutamos el proyecto utilizando el comando:
arduinoCopy codestreamlit run gpt_app.py
La pregunta es: ¿vale la pena integrar la API de GPT-4 en tu sitio web? La respuesta es un rotundo ¡sí! La transición de GPT-3 a GPT-4 implica ajustes, pero la recompensa es un modelo más poderoso con funciones avanzadas, como la entrada de imágenes. GPT-4 es una herramienta valiosa que merece explorarse y aprovecharse para enriquecer tu sitio web.
