La empresa OpenAI, liderada por Sam Altman y dedicada al desarrollo de modelos avanzados de Inteligencia Artificial, es dueña de la plataforma ChatGPT, conocida por su modelo GPT-3.5. Recientemente, han lanzado el GPT-4, el cual ya se encuentra disponible para su uso a través de ChatGPT y su API.
Las mejoras más importantes de GPT-4 respecto a su antecesor GPT-3.5 son:
- Fotos e imágenes como entradas: GPT-4 permite imágenes como entradas, esto significa que podemos cargar una foto con texto escrito y GPT-4 reconoce lo que dice. Además podemos cargar una foto y hacerle preguntas respecto a la foto.
- Más capacidad: se pasó de 175.000 millones de parámetros de aprendizaje a 100.000.000 millones. Esto lo vuelve una herramienta más de 500 veces más poderosa que la anterior.
- Respuestas más extensas: se paso a respuestas de máximo 3.000 palabras a respuestas mucho más de 25.000 palabras.
- Capacidad creativa: se fortaleció de manera considerable su capacidad creativa que incluye escribir poesía, canciones, guiones y mucho más.
El GPT-4 está disponible para las personas que tengan la suscripción activa en ChatGPT Plus, se espera que en la tercera semana de marzo el resto de los usuarios la puedan utilizar.
Principales mejoras de GPT-4
Tipos de entradas que aceptan
GPT-4 acepta entradas de texto e imagen y emite salidas de texto. En conversaciones informales, la distinción entre GPT-3.5 y GPT-4 puede ser sutil, pero la diferencia se hace evidente cuando la complejidad de la tarea alcanza un umbral suficiente. GPT-4 es más confiable, creativo y capaz de manejar instrucciones mucho más matizadas que GPT-3.5.
OpenAI informa que GPT-4 puede interpretar el texto de una foto o imagen, de tal forma que le podemos pedir que resuelva un examen escrito a mano.
Por otro lado tiene la capacidad de analizar imágenes y fotos que le subamos a la plataforma.
Capacidad del modelo
GPT-4 pasó de 175.000 millones de parámetros de aprendizaje a 100.000.000 millones. Esto lo vuelve una herramienta más de 500 veces más poderosa que la anterior.
Para probar la capacidad del modelo, se evaluó en una variedad de pruebas, incluyendo la simulación de exámenes diseñados originalmente para humanos. Se utilizaron las pruebas más recientes disponibles públicamente y ediciones de exámenes de práctica 2022-2023.
En general, los resultados de GPT-4 fueron más precisos que los de GPT-3.5. GPT-4 también fue evaluado en pruebas tradicionales diseñadas para modelos de aprendizaje automático y superó considerablemente a los modelos de lenguaje más importantes existentes, junto con la mayoría de los modelos de vanguardia (SOTA), que pueden incluir protocolos específicos para cada prueba o entrenamiento adicional.
Extensión en las preguntas y respuestas
OpenAI asegura que GPT-4 supera a ChatGPT en sus capacidades de razonamiento ya que es capaz de manejar más de 25.000 palabras de texto. Esto permitiría la creación de contenido de formato largo, conversaciones extensas y búsqueda y análisis de documentos. Esta característica permite a los usuarios interactuar con el modelo mediante preguntas de textos largos, incluso documentos para obtener resúmenes.
Capacidad creativa
Una de las características que resaltan desde OpenAI como mejora de GPT-4 respecto a GPT-3.5 es su capacidad creativa. Aseguran que los usuarios pueden asignarle tareas de escritura técnica y creativa, como componer canciones, escribir guiones o aprender el estilo de escritura de un usuario.
Capacidad en diversos idiomas
En cuanto a los idiomas, la evaluación se centró en inglés, pero para tener una idea inicial de la capacidad en otros idiomas, se tradujo el MMLU, una suite de 14.000 problemas de opción múltiple que abarcan 57 materias, a varios idiomas utilizando Azure Translate. En 24 de los 26 idiomas probados, GPT-4 supera el rendimiento en inglés de GPT-3.5 y otros LLM, incluidos los idiomas de recursos limitados como el letón, el galés y el suajili.
Tabla comparativa entre GPT-4 y GPT-3.5
| Características | GPT-3.5 | GPT-4 |
|---|---|---|
| Entradas | Texto | Texto e imagen |
| Salidas | Texto | Texto |
| Capacidad del modelo | 175.000 millones de parámetros de aprendizaje | 100.000.000 millones de parámetros de aprendizaje |
| Extensión en las preguntas y respuestas | Máximo 3.000 palabras para entradas y salidas | Máximo 25.000 palabras para entradas y salidas |
| Capacidad creativa | Tiene capacidad creativa pero es menos que GPT-4 | En esta versión se fortaleció de manera importante pudiendo escribir canciones, poesía, guiones y mucho más |
| Desempeño en pruebas de exámenes | Es preciso pero su precisión es menor al GPT-4 | Mejoró mucho la precisión en las respuestas |
| Desempeño en pruebas de aprendizaje automático | Resultados satisfactorios, pero menos preciso que GPT-4 | Superó considerablemente modelos de lenguaje existentes y SOTA |
| Desempeño en diferentes idiomas | Es satisfactorio pero fue superado por GPT-4 | Aumentó de manera imporatante el número de idiomas que cubre. |
Si quieres ampliar la información de GPT-4 puedes visitar la página de OpenAI
Impacto de GPT-4 en el futuro de la inteligencia artificial
Impacto de GPT-4 en el futuro de la inteligencia artificial Con la llegada de GPT-4, se abre un nuevo capítulo en la historia de la inteligencia artificial. Esta nueva versión del modelo de OpenAI se presenta como una herramienta poderosa y altamente eficiente para la generación de lenguaje natural, capaz de superar a sus predecesores y a la mayoría de los modelos de lenguaje natural disponibles en el mercado.
Aunque todavía hay mucho trabajo por hacer en términos de escalabilidad y fiabilidad, GPT-4 representa un paso significativo hacia adelante en la capacidad de las máquinas para procesar, interpretar y generar lenguaje natural de manera efectiva.
La capacidad del modelo para aceptar entradas de texto e imágenes y generar salidas de texto natural es particularmente prometedora, lo que permite una amplia variedad de aplicaciones en áreas como la atención al cliente, la generación de contenido, la programación y más.
Riesgos y desafíos
Sin embargo, como con cualquier nueva tecnología, también es importante considerar los posibles riesgos y desafíos que GPT-4 podría presentar en el futuro.
Información engañosa
Una de las mayores preocupaciones es la capacidad del modelo para generar información engañosa o sesgada, lo que podría tener consecuencias negativas para la sociedad y la toma de decisiones informadas. OpenAI ha declarado que están trabajando para asegurar que el modelo se mantenga dentro de los límites establecidos y se adhiera a altos estándares de precisión y ética, pero aún queda por verse cómo evolucionará el modelo y cómo se utilizará en el mundo real.
Reducción del empleo
Otro desafío importante es el potencial de GPT-4 para reducir aún más la brecha entre los humanos y las máquinas en términos de habilidades cognitivas y creativas. Si bien esto puede parecer una gran victoria para la inteligencia artificial, también podría tener consecuencias negativas para el empleo y la economía, ya que muchas tareas que antes eran exclusivas de los seres humanos podrían ser automatizadas.
En última instancia, la llegada de GPT-4 es un recordatorio del potencial emocionante y aterrador de la inteligencia artificial. Si bien representa un gran paso adelante en la capacidad de las máquinas para procesar y generar lenguaje natural, también plantea preguntas importantes sobre cómo se utilizará esta tecnología y cómo se abordarán los riesgos y desafíos que presenta.
Aplicaciones empresariales de GPT-4
GPT-4 representa un gran avance en la capacidad de las máquinas para procesar y comprender información compleja. Con su capacidad para procesar tanto imágenes como texto, GPT-4 tiene un gran potencial para aplicaciones empresariales y educativas.
En el ámbito empresarial, GPT-4 puede ayudar en tareas como el análisis de datos y la toma de decisiones. La capacidad del modelo para procesar grandes cantidades de información y generar resúmenes útiles puede ser de gran ayuda para los gerentes y ejecutivos.
También puede ser útil para la automatización de procesos, como la identificación de patrones y la detección de anomalías en grandes conjuntos de datos.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que GPT-4 es una herramienta, no una solución completa. Todavía hay desafíos significativos en la aplicación efectiva de la inteligencia artificial en los negocios, y es importante trabajar con expertos en estas áreas para garantizar que la tecnología se utilice de manera efectiva y ética.
Los dejo con una pregunta:
¿Consideras que estas mejoras pueden volverte más eficiente en tu trabajo?
Quedo atento a sus respuestas
