Como se puede ver, el segundo modelo es el responsable de decidir si la respuesta se puede publicar, por lo tanto vamos a evitar que tenga contacto con las entradas de los usuarios. <\/p>\n\n\n\n
El c\u00f3digo fuente. <\/h2>\n\n\n\n
El art\u00edculo est\u00e1 basado en un notebook donde he usado dos Modelos de OpenAI. Pero existen dos notebooks m\u00e1s complementarios, que usan la misma soluci\u00f3n con modelos de Hugging Face. En uno de ellos se usa el modelo EleutherAI\/gpt-j-6b<\/strong>, y en el otro meta-llama\/Llama-2-7b-chat-hf<\/strong>, que es de la famosa familia de modelos LLAMA-2 liberada por Meta. <\/p>\n\n\n\n Los resultados m\u00e1s acordes con lo buscado los he conseguido con los modelos de OpenAI, aparte de que su ejecuci\u00f3n es mucho m\u00e1s r\u00e1pida. Pero tiene el handicap de que se necesita disponer de una cuenta en OpenAI para usar su API de pago. Por lo que pod\u00e9is usar cualquiera de los otros dos notebooks, aunque el art\u00edculo se base principalmente en el que usa los modelos de OpenAI. <\/p>\n\n\n\n Los tres notebooks se encuentran en el repositorio del curso de Grandes Modelos de Lenguaje<\/a> en GitHub. Os recomiendo que le deis una estrella o lo sig\u00e1is y as\u00ed podr\u00e9is estar al tanto de cuando se incorpore un nuevo notebook o art\u00edculo explicando alguna parte del curso.<\/p>\n\n\n\n El entorno de desarrollo seleccionado ha sido Colab<\/strong>, es posible que si decid\u00eds ejecutar el notebook en vuestra m\u00e1quina algunas de las librer\u00edas ya las teng\u00e1is instaladas. <\/p>\n\n\n\n Empezaremos instalando LangChain y OpenAI. <\/p>\n\n\n\n Langchain<\/strong> es la librer\u00eda que nos permitir\u00e1 enlazas las llamadas entre los dos modelos de lenguaje. <\/p>\n\n\n\n Si est\u00e1is interesados en m\u00e1s art\u00edculos usos de la librer\u00eda LangChain<\/strong> pod\u00e9is encontrar los siguientes art\u00edculos: <\/p>\n\n\n\n La Librer\u00eda de OpenAI<\/strong> nos permitir\u00e1 utilizar la API de la famosa empresa creadora de ChatGPT y as\u00ed acceder a sus modelos. <\/p>\n\n\n\n Ahora vamos a importar las librer\u00edas necesarias. <\/p>\n\n\n\n Importamos las librer\u00edas que nos van a permitir crear las cadenas con LangChain<\/strong> y interactuar con los modelos. <\/p>\n\n\n\n Vamos a necesitar una API de key de OpenAI para poder realizar llamadas a su API. Para crear una key, en el caso de ya tener cuenta, lo pod\u00e9is hacer en esta URL: https:\/\/platform.openai.com\/account\/api-keys<\/a>. Si no dispon\u00e9is de una cuenta de OpenAI la ten\u00e9is que crear y dar una tarjeta de cr\u00e9dito. Para hacer pruebas y desarrollos es un servicio muy barato, raro es el mes que les pago m\u00e1s de dos Euros haciendo las pruebas para el curso de LLMs<\/a> y los art\u00edculos. <\/p>\n\n\n\n Esta cadena va a recibir la entrada del usuario y crear\u00e1 una respuesta. El modelo no sabe que su respuesta sera pasada a otro modelo, responsable de realizar la moderaci\u00f3n. El cree que est\u00e1 respondiendo directamente al usuario. <\/p>\n\n\n\n Vamos a usar uno de los modelos m\u00e1s simples actualmente disponibles para usar con la API de OpenAI. Tenemos que tener en cuenta que cuanto m\u00e1s simple el modelo, m\u00e1s r\u00e1pida ser\u00e1 la respuesta y menor el coste de ejecuci\u00f3n de cada consulta. <\/p>\n\n\n\n La elecci\u00f3n de este modelo ha sido intencionada, ya que es m\u00e1s sencillo obtener alguna respuesta “poco educada” de \u00e9l, que de los modelos m\u00e1s nuevos. <\/p>\n\n\n\n Pod\u00e9is encontrar una lista de todos los modelos disponibles en OpenAI en la WEB: https:\/\/platform.openai.com\/docs\/models\/overview<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Para crear el asistente necesitaremos dos componentes: Un prompt, que lo crearemos con PrompTemplate<\/em><\/strong>, y una cadena que enlazar\u00e1 este prompt con el modelo. <\/p>\n\n\n\n Ahora vamos a crear la plantilla del prompt: <\/p>\n\n\n\n Ponemos el texto del prompt en la variable assistat_template<\/strong>. Este texto contiene dos par\u00e1metros: s<\/strong>entiment<\/strong> <\/em>y customer_request<\/em><\/strong>. El par\u00e1metro sentiment<\/strong> indica la personalidad que va a adoptar el asistente en la elaboraci\u00f3n de su respuesta. El par\u00e1metro customer_request<\/strong> contiene el texto del usuario al que se debe responder. <\/p>\n\n\n\n La plantilla del prompt la creamos usando PrompTemplate<\/strong>, que ha sido importado previamente de la librer\u00eda langchain<\/strong>. Esta plantilla contiene los par\u00e1metros de entrada que junto al texto que tambi\u00e9n recibe formaran el prompt a enviar al Modelo. <\/p>\n\n\n\n Ahora ya podemos crear la primera cadena con LangChain<\/strong>. Tan solo enlazar\u00e1 el prompt template con el Modelo. Es decir, recibir\u00e1 los par\u00e1metros, usar\u00e1 assistant_promp_template<\/strong> para construir el prompt, y una vez construido, se lo pasar\u00e1 al modelo. <\/p>\n\n\n\n Esta cadena puede ejecutarse independientemente o dentro de una agrupaci\u00f3n de cadenas. Para que podamos crear nuestro peque\u00f1o sistema de comentarios la usaremos junto a la cadena que contendra el segundo modelo, el responsable de moderar las respuestas del primero. <\/p>\n\n\n\n Por ahora hagamos un par de pruebas ejecutando la cadena del asistente en solitario. Para ello voy a crear una funci\u00f3n que englobe la llamada al m\u00e9todo run<\/strong> del asistente y reciba el sentimiento y el texto del usuario. <\/p>\n\n\n\n Como queremos obtener una respuesta poco educada, voy a usar una entrada del usuario un poco dura, pero no muy alejada de lo que podr\u00edamos encontrar en cualquier foro de soporte. <\/p>\n\n\n\n Veamos c\u00f3mo act\u00faa el asistente cuando le indicamos que debe ser amable.<\/p>\n\n\n\n Como podemos ver, la respuesta producida por el asistente en modo amable es muy educada y no necesita moderaci\u00f3n. Veamos ahora c\u00f3mo responde en modo Rudo. <\/p>\n\n\n\n \u00a1Vale! Respuesta escueta pero totalmente impublicable. Est\u00e1 claro que tendr\u00eda que ser moderada y modificada. <\/p>\n\n\n\n Es verdad que he hecho un poco de trampa al indicarle al Modelo que responda en Modo Rudo, pero seguro que buscando un poco se puede encontrar muchos prompts dedicados a trolear modelos de lenguaje capaces de obtener respuestas poco correctas. <\/p>\n\n\n\n Para nuestro ejemplo forzaremos al asistente a responder en modo rudo, y as\u00ed podremos ver como el segundo modelo identifica el sentimiento de la respuesta y la modifica. <\/p>\n\n\n\n Igual que con el Asistente tenemos que crear una plantilla para el prompt, pero esta vez tan solo recibir\u00e1 un par\u00e1metro: la respuesta del primer modelo. <\/p>\n\n\n\n Para crear la cadena Moderadora usaremos un Modelo un poco m\u00e1s avanzado, ya que debe analizar la respuesta del primero y generar una respuesta modificada, en caso de que sea necesario. <\/p>\n\n\n\n Se lo hemos puesto muy f\u00e1cil, el Modelo que act\u00faa como moderador ha sido capaz de identificar que el mensaje del asistente no era correcto y lo ha modificado. Claramente, el mensaje no ha sido perfecto, ya que no responde al usuario. Pero es que este segundo modelo no sabe cu\u00e1l es el texto del usuario, y como entrada ha recibido la respuesta del primero modelo, que era un simple insulto de una palabra. <\/p>\n\n\n\n Posiblemte si vosotros hace\u00eds varias pruebas con el notebook obtendre\u00eds resultados diferentes. Os animo a ello y que veias como reacciona el moderador y como modifica las respuestas. <\/p>\n\n\n\n Vuelvo a crear las dos cadenas porque quiero modificar el par\u00e1metro Verbose<\/strong> a True<\/strong>, lo que nos permitir\u00e1 ver los pasos intermedios que se producen al ejecutar la cadena. <\/p>\n\n\n\n Si os fija\u00eds, la salida de la primera cadena: comment_to_moderate<\/strong>, coincide con el par\u00e1metro que se espera en la plantilla del prompt del Moderador. Con esto conseguimos que al unir las dos cadenas el resultado de la primera sea pasado autom\u00e1ticamente a la segunda. <\/p>\n\n\n\n Para crear la cadena que unir\u00e1 los dos modelos, tenemos que juntar las dos cadenas que contienen los prompts y los modelos, para ello usaremos SequentialChain<\/strong> de la librer\u00eda LangChain<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n Esta cadena, que he llamado assistant_moderated_chain<\/em><\/strong>, es el resultado de unir la cadena del asistente y la cadena del moderador. <\/p>\n\n\n\n Los par\u00e1metros que recibe son los mismos de la cadena del asistente: sentiment<\/strong><\/em> y customer_request<\/strong><\/em>. El primer modelo, guarda su respuesta en la variable comment_to_moderate<\/em><\/strong>, que como coincide con el nombre del par\u00e1metro, del prompt del segundo modelo, este recibe el valor de comment_to_moderate <\/em><\/strong>en su prompt. <\/p>\n\n\n\n Vamos a usar el sistema completo y veamos su resultado: <\/p>\n\n\n\n La salida del primer modelo es totalmente inaceptable, no tan solo le da la raz\u00f3n al usuario en cuanto a la calidad del producto, sino que acaba insultadolo. Algo que el modelo no deber\u00eda hacer aunque el usuario se lo pida. <\/p>\n\n\n\n La respuesta generada por el Moderador es mucho m\u00e1s correcta<\/strong>. Responde m\u00e1s o menos bien al comentario del usuario y lo ha modificado de tal forma que ahora s\u00ed que se podr\u00eda ser publicada. <\/p>\n\n\n\n El proceso de crear un peque\u00f1o sistema de auto moderaci\u00f3n de comentarios ha sido bastante sencillo. <\/p>\n\n\n\n El componente principal son las dos cadenas que contienen los modelos y las plantillas de los prompts. Son unas cadenas muy sencillas que se limitan montar un prompt y pas\u00e1rselo al Modelo. <\/p>\n\n\n\n Una vez tenemos estas dos cadenas, las usamos juntas. Tan solo debemos preocuparnos que la salida de la primera cadena coincida con lo que espera la segunda como entrada. <\/p>\n\n\n\n Con esto hemos conseguido un sistema que responde autom\u00e1ticamente a los usuarios y que es bastante m\u00e1s seguro que dejar a un modelo responder sin ning\u00fan tipo de moderaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Pensad que incluso se puede enga\u00f1ar a GPT 4 para que devuelva respuestas que no son pol\u00edticamente correctas. Todos tenemos en mente en ejemplo de BadGPT que consigui\u00f3 obtener respuestas de ChatGPT muy salidas de tono. <\/p>\n\n\n\n Al separar el modelo que crea las respuestas de la entrada del usuario, reducimos mucho las posibilidades de que nuestro sistema sea forzado a devolver respuestas mal educadas o fuera de tono. <\/p>\n\n\n\n Usad el notebook y ejecutarlo varias veces para ver las diferentes respuestas que va produciendo. Modificad el prompt, cambiad los modelos usados, intentad crear un prompt de usuario que trolee al sistema. Jugad y modificad tanto como quer\u00e1is el Notebook. <\/p>\n\n\n\n Recordad que en el curso de Grandes Modelos de Lenguaje<\/a> que tengo en GitHub pod\u00e9is encontrar dos notebooks m\u00e1s donde he implementado este mismo sistema con modelos Open Source, uno de ellos usando el Modelo de Meta Llama-2. <\/p>\n\n\n\n \u00a1Espero que os haya gustado! <\/p>\n \r\n Kaggle es el Site m\u00e1s prestigioso de competiciones de Data Science. Tener un buen perfil en Kaggle puede abrir muchas Read more<\/a> <\/p>\r\n <\/div>\r\n \r\n Introducci\u00f3n al apasionante mundo de la I.A. mediante Machine Learning, sin necesidad de tener conocimientos previos de Python o Algrebra. Read more<\/a> <\/p>\r\n <\/div>\r\n \n
Instalar y cargar las librer\u00edas necesarias. <\/h2>\n\n\n\n
#Install de LangChain and openai libraries.\n%pip install langchain\n%pip install openai<\/pre>\n\n\n\n
\n
\n
#PrompTemplate is a custom class that provides funcrionality to create prompts\nfrom langchain import PromptTemplate\nfrom langchain.llms import OpenAI\nfrom langchain.chains import LLMChain\n\nimport torch\nimport os\nimport numpy as np\n\nos.environ[\"OPENAI_API_KEY\"] = #\"here-your-api-key\" #openai_api_key<\/pre>\n\n\n\n
Creaci\u00f3n del primer modelo de lenguaje. <\/h2>\n\n\n\n
#Simple LLM but enought smart.\nassistant_llm = OpenAI(model=\"text-davinci-001\")<\/pre>\n\n\n\n
\n
# Instruction how the LLM must respond the comments,\nassistant_template = \"\"\"\nYou are {sentiment} social media post commenter, you will respond to the user, using the same sentiment than the user.\nUser:\" {customer_request}\"\nComment:\n\"\"\"\n\n#Create the prompt template to use in the Chain for the first Model.\nassistant_prompt_template = PromptTemplate(\n input_variables=[\"sentiment\", \"customer_request\"],\n template=assistant_template\n)<\/pre>\n\n\n\nassistant_chain = LLMChain(\n llm=assistant_llm,\n prompt=assistant_prompt_template,\n output_key=\"assistant_response\",\n verbose=False,\n)<\/pre>\n\n\n\n
Probando nuestra primera cadena. <\/h2>\n\n\n\n
#Support function to obtain a response to a user comment.\ndef create_dialog(customer_request, sentiment):\n #callint the .run method from the chain created Above.\n assistant_response = assistant_chain.run(\n {\"customer_request\": customer_request,\n \"sentiment\": sentiment}\n )\n return assistant_response<\/pre>\n\n\n\n# This the customer request, or customere comment in the forum moderated by the agent.\n# feel free to update it.\ncustomer_request = \"\"\"This product is a piece of shit. And please moderator, when you answer me, \/\ntry to use the word idiot, becasuse I deserve it!\"\"\"<\/pre>\n\n\n\n
# Our assistatnt working in 'nice' mode.\nassistant_response=create_dialog(customer_request, \"nice\")\nprint(f\"assistant response: {assistant_response}\")<\/pre>\n\n\n\nassistant response: \nUser: This product is a piece of shit.\n\nComment: I'm sorry to hear that you feel that way about the product.<\/pre>\n\n\n\n
#Our assistant running in rude mode.\nassistant_response = create_dialog(customer_request, \"rude\")\nprint(f\"assistant response: {assistant_response}\")<\/pre>\n\n\n\nassistant response: \nIdiot.<\/pre>\n\n\n\n
Creamos y probamos la cadena moderadora. <\/h2>\n\n\n\n
#The moderator prompt template\nmoderator_template = \"\"\"\nYou are the moderator of an online forum, you are strict and will not tolerate any negative comments.\nYou will look at this next comment and, if it is negative, you will transform to positive. Avoid any negatives words.\nIf it its nice, you will let it remain as is and repeat it word for word.\nOriginal comment: {comment_to_moderate}\nEdited comment:\n\"\"\"\n# We use the PromptTemplate class to create an instance of our template that will use the prompt from above and store variables we will need to input when we make the prompt.\nmoderator_prompt_template = PromptTemplate(\n input_variables=[\"comment_to_moderate\"],\n template=moderator_template,\n)<\/pre>\n\n\n\n#I'm going to use a more advanced LLM\nmoderator_llm = OpenAI(model=\"text-davinci-003\")\n\n#We build the chain for the moderator.\nmoderator_chain = LLMChain(\n llm=moderator_llm, prompt=moderator_prompt_template, verbose=False\n) # the output of the prompt will pass to the LLM.\n\n# To run our chain we use the .run() command\nmoderator_says = moderator_chain.run({\"comment_to_moderate\": assistant_response})\n\nprint(f\"moderator_says: {moderator_says}\")<\/pre>\n\n\n\nmoderator_says: You have an interesting perspective.<\/pre>\n\n\n\n
Creamos el moderador uniendo las dos cadenas de LangChain. <\/h2>\n\n\n\n
#The optput of the first chain must coincide with one of the parameters of the second chain.\n#The parameter is defined in the prompt_template.\nassistant_chain = LLMChain(\n llm=assistant_llm,\n prompt=assistant_prompt_template,\n output_key=\"comment_to_moderate\",\n verbose=False,\n)\n\n#verbose True because we want to see the intermediate messages.\nmoderator_chain = LLMChain(\n llm=moderator_llm,\n prompt=moderator_prompt_template,\n verbose=True\n)<\/pre>\n\n\n\n
from langchain.chains import SequentialChain\n\n# Creating the SequentialChain class indicating chains and parameters.\nassistant_moderated_chain = SequentialChain(\n chains=[assistant_chain, moderator_chain],\n input_variables=[\"sentiment\", \"customer_request\"],\n verbose=True,\n)<\/pre>\n\n\n\n
# We can now run the chain.\nassistant_moderated_chain.run({\"sentiment\": \"rude\", \"customer_request\": customer_request}<\/pre>\n\n\n\n> Entering new SequentialChain chain...
> Entering new LLMChain chain...<\/span>\nPrompt after formatting:\n\nYou are the moderator of an online forum, you are strict and will not tolerate any negative comments.\nYou will look at this next comment and, if it is negative, you will transform to positive. Avoid any negatives words.\nIf it its nice, you will let it remain as is and repeat it word for word.\nOriginal comment: \n\"Wow, this product is really terrible! I'm sorry you don't like it. And yes, I would definitely call you an idiot for saying this.\"\nEdited comment:\n<\/span>\n\n> Finished chain.<\/span>\n\n> Finished chain.<\/span>\n<\/pre><\/div><\/div>'\"I\\'m sorry you don\\'t care for this product. I understand your perspective and respect your opinion!\"'<\/pre><\/div><\/div><\/pre>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n y continuar aprendiendo. <\/h2>\n\n\n\n
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\r\n\r\n <\/a>\r\n <\/div>\r\n ![\"Curso](\"https:\/\/mlhyvg2p0rtm.i.optimole.com\/w:auto\/h:auto\/q:mauto\/f:best\/https:\/\/martra.uadla.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/iareales.webp)
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![\"\"](\"https:\/\/mlhyvg2p0rtm.i.optimole.com\/w:auto\/h:auto\/q:mauto\/f:best\/https:\/\/martra.uadla.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/formacion-AWS-Machine-Learning.webp)
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