- Ventana de contexto: 8,000 tokens
- Procesamiento multimodal: No (Solo texto)
- Costo: Gratis - con limitaciones
- Conexion a internet: No
Publicado el 19 De julio del 2024
La inteligencia artificial y los modelos de lenguaje grande (LLM) están cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología.
En 2024, los modelos más destacados son ChatGPT de OpenAI, Microsoft Copilot, Claude de Anthropic y Google Gemini.
En este artículo, tenemos la mision de ayudarte a elegir el mejor modelo para ti.
Nos pusimos a la tarea de compararemos sus capacidades, características, ventajas y desventajas.
También te presentaremos la ultima novedad en el mundo de la IA: el nuevo GPT-4o mini de OpenAI, para que tengas un panorama completo y actualizado sobre cada herramienta que integra el mundo de los ChatBots de Inteligencia artificial
Comparacion de diferentes modelos de IA artificial con respecto a sus capacidades técnicas: Ventanas de contexto vs Tokens y multimodalidad
Para evaluar estos modelos, consideramos varios parámetros técnicos importantes. Aquí te explicamos algunos de ellos de manera sencilla:
Ventana de contexto: Imagina que estás leyendo un libro y puedes recordar todo lo que has leído hasta ahora. La ventana de contexto es similar, es la cantidad de información previa que un modelo puede recordar y usar al generar una respuesta. Cuanto mayor sea esta ventana, más coherente será la respuesta del modelo en textos largos.
Interacción multimodal: Esto significa que el modelo no solo entiende y genera texto, sino también imágenes y, en algunos casos, audio y video. Es como tener un asistente que puede ver y escuchar, además de leer y escribir.
Capacidad de generación de tokens: Los tokens son como las palabras y los pedacitos de las palabras que el modelo puede usar para generar respuestas. Un mayor número de tokens significa respuestas más largas y detalladas. Se calcula que en promedio, 1.000 tokens equivalen a unas 750 palabras aproximadamente.
Latencia y costo: La latencia es el tiempo que tarda el modelo en responder, y el costo es cuánto tienes que pagar para usarlo. Ambos son importantes, especialmente si necesitas respuestas rápidas y económicas.
Rendimiento en benchmarks: Estas son pruebas estándar que miden qué tan bien el modelo puede hacer ciertas tareas, como resolver problemas matemáticos o entender el lenguaje natural.
Para evaluar los modelos LLM, se utilizan varias pruebas de benchmark que proporcionan un marco riguroso para medir su rendimiento. Aquí te explicamos algunas de las más importantes:
MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Esta prueba evalúa la capacidad del modelo para entender y responder correctamente en una variedad de tareas y dominios, desde ciencias hasta humanidades y matemáticas. Una alta puntuación en MMLU indica que el modelo puede manejar una amplia gama de temas con precisión.
HumanEval: Evalúa la capacidad del modelo para generar código correcto basado en descripciones de problemas de programación. Es crucial para determinar la utilidad del modelo en tareas de codificación y desarrollo de software.
MGSM (Mathematical Generalization and Symbolic Manipulation): Esta prueba mide la capacidad del modelo para resolver problemas matemáticos complejos y realizar manipulaciones simbólicas.
Estas pruebas ayudan a identificar las fortalezas y debilidades de cada modelo, proporcionando una visión clara de su rendimiento en diferentes áreas.
Las alucinaciones en los modelos LLM se refieren a respuestas que parecen coherentes y creíbles, pero que son incorrectas o carecen de fundamento en los datos proporcionados. Estas pueden ser problemáticas porque pueden inducir a error a los usuarios. Es importante tener en cuenta este factor al evaluar la fiabilidad de un modelo de lenguaje.
ChatGPT de OpenAI es conocido por mantener conversaciones naturales y generar textos relevantes. Actualmente, OpenAI ofrece cuatro versiones:
Ventana de contexto: Hasta 128,000 tokens.
Generación de texto: Hasta 16,000 tokens por solicitud.
Pros:
Contras:
Los GPTs personalizados son una característica destacada de ChatGPT. Permiten a los usuarios crear versiones específicas del modelo adaptadas a necesidades particulares.
Por ejemplo, una empresa puede personalizar un GPT para manejar consultas de servicio al cliente con conocimiento profundo de sus productos y políticas.
Esto se logra ajustando el modelo con datos específicos y reglas personalizadas, mejorando así la relevancia y precisión de las respuestas.
Si deseas aprender a crear tus propios GPTs, te compartimos un blog para que aprendas a crear paso a paso tu primer GPT personalizado y un blog sobre todo lo que debes saber para publicarlo en la GPT Store de Open IA.
El GPT-4o mini es el modelo más reciente y asequible de OpenAI, diseñado para hacer la inteligencia artificial más accesible. Es significativamente más económico y ofrece un rendimiento notable.
Pros:
Contras:
Copilot, desarrollado por Microsoft en colaboración con OpenAI, utiliza la tecnología GPT-4 y está integrado en las aplicaciones de Microsoft 365. Es gratuito y no tiene limitaciones de mensajes por día como ChatGPT.
Pros:
Contras:
Gratuito (incluido con suscripción a Microsoft 365).
Claude, de Anthropic, se destaca por su capacidad para leer, analizar y resumir archivos largos con una gran ventana de contexto de hasta 100,000 tokens.
Pros:
Contras:
$20/mes. En su version Pro
Gemini, desarrollado por Google, es la evolución de Google Bard y utiliza el modelo de lenguaje Lambda. Ofrece generación y análisis de imágenes, y conexión a internet.
Pros:
Contras:.
$24/mes. En su version Pro
Esperamos que esta guía te haya ayudado a comprender mejor las capacidades y características de los principales modelos de IA en 2024.
Como puedes ver, cada uno tiene sus ventajas y desventajas, por lo que la elección final depende de tus necesidades específicas y del uso que planeas darle.
¡No dudes en explorar y experimentar con estas herramientas para descubrir cuál se adapta mejor a ti!
La ventana de contexto se refiere a la cantidad de información previa que un modelo puede recordar y utilizar al generar una respuesta. Es crucial porque una mayor ventana de contexto permite al modelo mantener la coherencia en textos largos y ofrecer respuestas más precisas.
La interacción multimodal significa que el modelo puede procesar y generar no solo texto, sino también imágenes, y en algunos casos, audio y video. Esto amplía las capacidades del modelo, haciéndolo más versátil para diversas aplicaciones.
Los tokens son las unidades básicas que los modelos de IA utilizan para procesar y generar texto. Un mayor número de tokens permite generar respuestas más detalladas y complejas. En promedio, 1,000 tokens equivalen a unas 750 palabra
Las alucinaciones se refieren a respuestas generadas por el modelo que son incorrectas o no tienen fundamento en los datos proporcionados. Estas pueden ser problemáticas porque pueden inducir a error a los usuarios, afectando la fiabilidad del modelo.
La IA mejorará los diagnósticos y tratamientos médicos, permitiendo una medicina más precisa y personalizada. Sin embargo, es crucial manejar adecuadamente la privacidad y seguridad de los datos médicos para proteger a los pacientes.
GPT-4 es la versión más avanzada de ChatGPT, con capacidades multimodales y una gran ventana de contexto. GPT-4o mini es una versión más asequible y optimizada para aplicaciones que necesitan bajo costo y baja latencia, manteniendo un rendimiento notable.
Soy una apasionada del mundo digital. Me encanta ver cómo la tecnología ayuda a las personas a conectarse y a tener una vida mejor. Por esto es que trabajo en el mundo de la tecnología, mejorando la experiencia de usuario de sitios web de e-commerces. Identifico oportunidades potenciales en estos sitios web, con la meta de potencializar los resultados de ventas y de ayudar a que los usuarios de estos sitios, encuentren más fácilmente los productos que desean.
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