OpenAI ofrece una capa de personalización llamada “sistemas de instrucción”. A través de esta, puedes dirigir el modelo para que adopte un tono específico, es decir, la personalidad o el estilo del asistente de conversación.
Por ejemplo, si quieres que el asistente sea formal, lo puedes especificar en el mensaje de instrucción. Aquí hay un ejemplo:
```python
‘messages’:[
{‘role’:‘system’,‘content’:‘Eres un asistente muy profesional y formal.’},
{‘role’:‘user’,‘content’:‘Hola, ¿cómo estás?’},
]
```
Además de esto, también puedes añadir un mensaje de ‘role’:‘user’ para decirle explícitamente qué tipo de resultado quieres. Por ejemplo:
```python
‘messages’:[
{‘role’:‘user’,‘content’:‘Escribe un poema acerca de la primavera en estilo shakesperiano.’},]
```
Los ajustes de la temperatura y el max tokens también ofrecen cierta medida de control sobre la salida. Una temperatura más baja produce una salida más enfocada (aunque también más predecible), mientras que una mayor genera una salida más aleatoria. Del mismo modo, ‘max tokens’ limitará la longitud de la respuesta generada.
Es importante señalar que los sistemas de instrucción están en desarrollo en este momento y pueden no funcionar siempre como se espera.
