Si tenemos como cometido el crecimiento en proyectos digitales, son varias las tareas para las cuales la inteligencia artificial nos puede ayudar en nuestro día a día. Aquí van unas cuantas.
Guía para utilizar la identificación para generar agrupaciones en palabras clave
¿Cómo puedo crear modelos IA adaptados en Python sin escribir una sola línea de código?
Puedes crear tus propios modelos de Python sin necesidad de instalar Python utilizando Entry point, . Con la herramienta gratuita Entry point podrás crear un modelo de inteligencia artificial tipo clasificador sin necesidad de escribir código.
¿Qué tipo de modelo de inteligencia artificial vamos a crear?
Estaremos creando un modelo de inteligencia artificial tipo clasificador para categorizar palabras clave. Estas palabras clave fueron obtenidas de una campaña de Google Ads y necesitan ser analizadas y categorizadas para su posterior análisis.
¿Por qué es importante clasificar las palabras clave antes de analizarlas?
Es importante categorizar las palabras clave para poder comprender su impacto y relevancia. Sin clasificar, las palabras clave por sí solas no tienen un significado claro. Al categorizarlas, podemos analizar por ejemplo aquellas adaptadas a cada buyer persona ( microsegmento ) y determinar qué tipo de palabras clave generan mejores resultados. Además de que nos ayudará en la tarea de la creación de cluster semánticos. Para mejorar el proceso además , en este caso además alimentaremos el motor IA mediante Fine-tuning que se adapte y corrija mejor el modelo evitando así la tediosa tarea de clasificar manualmente miles de palabras clave en un futuro.
¿Qué opciones nos ofrece entry point para crear un proyecto de clasificación de palabras clave?
Entry point nos permite crear un proyecto de clasificación de palabras clave desde cero o utilizar un archivo CSV con ejemplos predefinidos. También podemos definir las columnas del CSV, como la categoría de la palabra clave y los términos de búsqueda, para iniciar el proceso de clasificación.
¿Cómo empezar el proceso de afinar un modelo con Entry Point?
Para comenzar el proceso de afinado de un modelo con Entry Point, primero debes seleccionar la plataforma que deseas utilizar, en este caso OpenAI. Luego, es necesario ingresar tu clave de API correspondiente ,tras ello puedes elegir el modelo que deseas afinar, como DaVinci, y configurar opciones avanzadas como los pesos de pérdida, en este caso al ser solo 120 entradas , no aplicaremos una pérdida de validación de 0 % . Además tendremos que subir nuestro data set modelo , indicando que columnas se refieren a las categorias ( Completions ) y que palabras queremos clasificar y por tanto serán pasadas por nuestro Prompt ( ver el vídeo ) Una vez configurado, simplemente presiona “start” para iniciar el proceso de afinamiento.
¿Por qué es importante utilizar Templates y Fields en Entry Point?
La utilización de Templates y Fields en Entry Point permite desbloquear posibilidades adicionales y automatizar la configuración de modelos. Al definir campos como nombre y género, se agiliza la creación de proyectos, evitando errores y ahorrando tiempo. Los Templates permiten establecer variables que se reutilizan en diferentes partes del proyecto, facilitando la generación de contenido de manera estructurada y eficiente.
¿Cómo puedo adaptar un template para que se ajuste a las variables de mi proyecto?
Para adaptar un template a las variables de tu proyecto, simplemente debes ajustar el estilo del prompt adoptado para que encaje con el resto del diseño. Una vez hecho esto, al cambiar el template, todas las demás variables y ejemplos se adaptarán automáticamente. De esta manera, no tendrás que cambiar manualmente ninguna información más adelante en el proyecto. Esto facilita mucho el proceso de edición y personalización de tus templates.
¿Cómo puedo utilizar un modelo de IA fine tuneado en mi proyecto?
Para integrar un modelo de IA fine tuneado en tu proyecto, primero selecciona el modelo que deseas utilizar. A continuación, ejecuta la función correspondiente que invoque ese modelo y genera las completaciones necesarias. Esto te permitirá clasificar palabras clave de manera precisa y eficiente , por ejemplo , en Google Sheet. Para usarlo ahí tendrá que invocar el modelo fine-tuning que has creado desde alguna extensión que permita conectar Sheet con OpenIA como SheetAI App.
