Nota: Esta función se encuentra actualmente en betaEntrenar la IA con los datos de su sitio puede suponer un coste elevado. En esta etapa, solo se admiten modelos GPT-3.5 para el entrenamiento.
1. Descripción general #
La interfaz de Entrenamiento de IA te permite ajustar el modelo de IA según el contenido de tu sitio web. Al seleccionar los tipos de publicaciones y campos que usarás para el entrenamiento, puedes adaptar el comportamiento de la IA y mejorar la relevancia del contenido para tu audiencia. Ten en cuenta que, debido al extenso procesamiento de datos requerido, las operaciones de entrenamiento pueden generar costos significativos.
Importante: Tras iniciar el entrenamiento, recibirá un correo electrónico con un código de entrenamiento. Este código debe introducirse en la página de Asignación de Modelo para asignarle a su modelo personalizado y optimizado el nombre que desee.
2. Secciones de interfaz #
2.1. Selección de tipos de publicaciones #
- Objetivo: Elija qué tipos de publicaciones públicas (excluyendo archivos adjuntos) aportarán datos para el entrenamiento de IA.
- Modo de empleo:
- Se muestra una lista de tipos de publicaciones (por ejemplo, publicaciones, páginas, productos) con su recuento de publicaciones actual.
- Active o desactive cada tipo de publicación mediante el interruptor provisto.
2.2. Selección de campos para la formación #
- Objetivo: Seleccione qué campos de los tipos de publicaciones elegidos se deben utilizar para entrenar la IA.
- Modo de empleo:
- Para cada tipo de publicación seleccionado, está disponible un conjunto de campos (por ejemplo, URL, Título, Contenido, Categoría, Imagen, Título SEO, Descripción SEO, Palabra clave de enfoque).
- Marque los campos que desea incluir en el conjunto de datos de entrenamiento.
2.3. Resumen de datos #
- Información mostrada:
- Número total de registros: La suma de todas las publicaciones de los tipos de publicaciones seleccionados.
- Número total de caracteres: El recuento combinado de caracteres de los campos seleccionados en todas las publicaciones.
- Objetivo: Proporciona una descripción general del volumen del conjunto de datos de entrenamiento, que es un indicador importante de los costos de entrenamiento potenciales.
2.4. Iniciación del proceso de formación #
- Botón Iniciar entrenamiento:
- Un botón denominado “Iniciar entrenamiento” inicia el proceso.
- Al hacer clic, se envía una solicitud AJAX para compilar los datos de entrenamiento y generar un archivo JSONL.
- Durante el procesamiento se muestran una superposición de carga y un indicador giratorio.
- Procesamiento de datos de entrenamiento:
- Los datos de entrenamiento se agregan a partir de los tipos de publicaciones y campos seleccionados.
- Los datos se formatean en un archivo JSONL donde cada línea representa una entrada de entrenamiento.
- Luego, el archivo se carga en OpenAI, iniciando el proceso de ajuste.
- Notificación por correo electrónico:
- Una vez que se carga el archivo y se inicia el ajuste, se envía un correo electrónico al administrador.
- Este correo electrónico contiene un código de entrenamiento único, que debe usarse más adelante en la página de Asignación de modelo para registrar su nuevo modelo perfeccionado.
3. Consideraciones importantes #
- Función Beta:
Esta función de entrenamiento está en fase beta. Los costos asociados con el procesamiento de datos y el entrenamiento de IA son elevados. Úsela con precaución. - Modelos compatibles:
Actualmente, el proceso de entrenamiento solo admite modelos GPT-3.5. Es posible que futuras actualizaciones amplíen la compatibilidad con otros modelos. - Verificación de correo electrónico:
Se enviará un código de entrenamiento por correo electrónico tras iniciar el entrenamiento. Este código es esencial para finalizar la personalización del modelo en la página de Asignación de Modelos. Sin él, no se podrá registrar el modelo perfeccionado. - Costos de uso:
Tenga en cuenta que entrenar la IA implica procesar grandes volúmenes de texto. El tamaño del conjunto de datos de entrenamiento (número de registros y caracteres totales) está directamente relacionado con el coste. Revise el resumen de datos antes de continuar. - Privacidad de datos y responsabilidad:
El contenido utilizado para la capacitación proviene de su sitio web. Si bien el sistema busca personalizar y mejorar la generación de contenido, los desarrolladores del plugin no se responsabilizan del contenido generado por IA ni de su precisión.
4. Resumen del flujo de trabajo #
- Configuración:
- Seleccione los tipos de publicaciones deseados.
- Elija campos específicos para cada tipo de publicación.
- Agregación de datos:
- El complemento calcula la cantidad total de registros y caracteres del contenido seleccionado.
- Generación de datos de entrenamiento:
- Los datos se compilan en un archivo JSONL.
- El archivo se carga en OpenAI para iniciar el ajuste.
- Notificación por correo electrónico:
- Se envía un correo electrónico con un código de entrenamiento.
- Asignación de modelo:
- Utilice el código de entrenamiento en la página de Asignación de modelo para nombrar y registrar su nuevo modelo perfeccionado.
5. Conclusión #
La interfaz de Entrenamiento de IA le permite personalizar el modelo de IA con el contenido de su sitio web, lo que podría generar contenido más relevante y personalizado. Sin embargo, debido a los altos costos de procesamiento y a que esta función está en fase beta, recomendamos una evaluación y un seguimiento minuciosos. Verifique siempre el código de entrenamiento recibido por correo electrónico para completar el proceso de asignación del modelo.
Para obtener más detalles sobre la asignación e integración de modelos, consulte la Documentación de asignación de modelos.
