¡Prepárate para dejarte boquiabierto! El increíble GPT-4 está causando sensación con su ventana de contexto ampliada, capaz de recuperar 50 páginas de contenido alucinantes, cinco veces más que el GPT-4 original y ocho veces más que el GPT-3 anterior. Esta información contextual es lo que la IA utiliza para generar texto nuevo. Y con una memoria tan grande, GPT-4 puede esquivar las trampas de los modelos más pequeños que olvidan rápidamente los detalles cruciales, lo que lleva a respuestas impredecibles y fuera de tema. Es un desarrollo innovador que seguramente tendrá un impacto significativo en el futuro del texto generado por IA.
Con una memoria expandida, se espera que GPT-4 demuestre habilidades conversacionales mejoradas, facilitando diálogos prolongados que duran varios horas o días. Como las instrucciones iniciales proporcionadas al modelo pueden permanecer en su memoria durante un período prolongado, es menos probable que descarrile o muestre un comportamiento errático.
En palabras simples, es un modelo multimodal que puede procesar tanto la imagen como la imagen. y entradas de texto y falsificar salidas de texto. GPT-4 puede lograr un rendimiento similar al humano en varios puntos de referencia académicos y profesionales. Pero sigue siendo inferior a los humanos en escenarios del mundo real. No obstante, OpenAI se jacta de que GPT-4 ha superado a su predecesor, GPT-3.5, con un aumento del 40 % en la precisión cuando se trata de producir respuestas fácticas en sus evaluaciones internas.
Los desarrolladores ahora pueden registrarse para utilizar GPT-4 para sus aplicaciones. Mientras que los suscriptores pagos de ChatGPT Plus de OpenAI tendrán acceso exclusivo al modelo. Además de la generación de texto, GPT-4 puede analizar imágenes y proporcionar descripciones o responder preguntas relacionadas, demostrando su versatilidad en varios dominios.
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Principales diferencias entre GPT-3 y GPT-4
#1. Memoria más grande
El tamaño y la potencia de GPT-4 superan a GPT-3 por un margen significativo, con 170 billones de parámetros en comparación con los 175 mil millones de parámetros de GPT-3. Esta capacidad mejorada permite que GPT-4 maneje tareas de procesamiento y generación de texto con mayor precisión y fluidez.
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#2. Multimodal: acepte tanto imágenes como textos
Un avance notable de su predecesor, GPT-4 es un modelo multimodal extenso que puede adquirir entradas de texto e imagen e inducir salidas de texto. Esta función facilita el proceso de entradas gráficas. Esto incluye imágenes de gráficos y hojas de trabajo, lo que no era posible con el modelo anterior. Por el contrario, mientras que GPT-3 tiene la capacidad de procesar entradas de texto sin formato y generar salida de texto y código en lenguaje natural, GPT-4 aún no es capaz de producir contenido multimedia únicamente a partir de entradas de texto.
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#3. Más respuestas fácticas
En las evaluaciones internas de OpenAI, GPT-4 ha mostrado una probabilidad un 40 % mayor de generar respuestas fácticas que GPT-3.5. Además, GPT-4 se caracteriza por ser más imaginativo y menos inclinado a fabricar información en comparación con GPT-3.
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# 4. Expansión de las capacidades lingüísticas con GPT-4
El inglés domina el campo de la IA, incluidos los datos, las pruebas y los trabajos de investigación. Sin embargo, el poder de los modelos de idiomas grandes se extiende a otros idiomas, y también deberían ser accesibles en esos idiomas. GPT-4 se está moviendo en esta dirección al demostrar su capacidad para responder miles de preguntas de opción múltiple con precisión en 26 idiomas, desde italiano hasta ucraniano y coreano. Aunque su dominio es más fuerte en los idiomas romance y germánico, se desempeña bien en diferentes familias de idiomas.
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#5. Capacidades del nuevo GPT-4 y’Entradas visuales’
GPT-4 es un modelo multimodal que acepta entradas de imagen y texto y emite salidas de texto. Aunque no puede generar imágenes, puede procesar y responder a las entradas visuales que recibe. Esto significa que puede comprender el contexto provisto en la imagen y conectarlo con la comprensión social del lenguaje. Annette Vee, miembro de la facultad de la Universidad de Pittsburgh que investiga la relación entre el cálculo y la composición, vio una demostración en la que se instruyó al nuevo modelo para determinar qué era divertido en una imagen cómica. ChatGPT no pudo hacer eso.
Según OpenAI, las posibles aplicaciones de la capacidad de GPT-4 para analizar y comprender imágenes. Específicamente, destaca el valor de dicha tecnología para las personas ciegas o con discapacidad visual. Hay una aplicación móvil llamada Be My Eyes. Ayuda a los usuarios a interpretar su entorno describiendo los objetos que los rodean. Al incorporar GPT-4 en la aplicación, ahora puede generar descripciones con el mismo nivel de contexto. Y comprensión como un voluntario humano.
Además, en la demostración, un representante de OpenAI dibujó un sitio web simple y envió el dibujo a GPT-4. Luego, GPT-4 pudo analizar la imagen y escribir el código requerido para producir un sitio web que se parecía al boceto. Según Jonathan May, profesor asociado de investigación de la Universidad del Sur de California, el sitio web resultante fue”muy, muy simple”pero funcionó de manera excelente. Motor de búsqueda Bing
Limitaciones de GPT-4
#1. ” Alucina”
El pasaje destaca tanto las capacidades como las limitaciones de GPT-4, la última versión del modelo de lenguaje GPT. Si bien GPT-4 tiene capacidades de vanguardia para interpretar y generar texto e imágenes, todavía tiene algunas limitaciones. Una de las limitaciones más significativas es su tendencia a “alucinar” hechos y cometer errores de razonamiento. Esto significa que GPT-4 puede generar resultados que no son del todo precisos o constantes.
Sin embargo, GPT-4 ha progresado en el benchmark TruthfulQA, que prueba la capacidad del modelo para separar la realidad de la ficción en un conjunto. de declaraciones incorrectas seleccionadas adversarialmente. Si bien GPT-4 es solo un poco mejor en esta tarea que su predecesor GPT-3.5, muestra mejoras significativas después del entrenamiento posterior a RLHF. Sin embargo, el ejemplo dado muestra que GPT-4 aún puede pasar por alto detalles sutiles, lo que resalta la necesidad continua de precaución al usar modelos de lenguaje.
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#2. Carece de conocimiento después de septiembre de 2021
Si bien GPT-4 es un modelo de lenguaje favorablemente competente, tiene algunas limitaciones. Específicamente, carece de conocimiento de los eventos que ocurrieron después de septiembre de 2021, que es cuando finaliza la gran mayoría de sus datos previos al entrenamiento. Esto significa que puede no tener información actualizada sobre eventos o tendencias actuales.
#3. Incapacidad para aprender de la experiencia previa
Además, el modelo no aprende de su experiencia, lo que implica que puede cometer los mismos errores muchas veces. GPT-4 a veces puede cometer errores de razonamiento sin complicaciones que no parecen coincidir con su competencia en muchos dominios. Además, puede ser excesivamente crédulo al aceptar declaraciones erróneas de un usuario.
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#4. Mitigación de riesgos y garantía de la seguridad con GPT-4
Los desarrolladores de GPT-4 han estado trabajando para hacer que el modelo sea más seguro y más alineado desde el principio. Se han comprometido con más de 50 expertos de diferentes campos para probar y evaluar el comportamiento del modelo en áreas de alto riesgo. Para reducir los resultados dañinos, GPT-4 incluye una señal de recompensa de seguridad adicional durante el entrenamiento, que le enseña al modelo a rechazar solicitudes de contenido no seguro. Los desarrolladores han visto mejoras significativas en las propiedades de seguridad del modelo, pero aún existe el riesgo de mal comportamiento.
GPT-4 tiene el potencial de afectar a la sociedad tanto positiva como negativamente, y los desarrolladores están trabajando con investigadores para evaluar las posibles consecuencias. Pronto transmitirán más de sus pensamientos sobre los impactos sociales y económicos de GPT-4 y otros sistemas de IA.
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# 5. OpenAI Evals
OpenAI ha creado OpenAI Evals, un marco de software para la evaluación automatizada del rendimiento del modelo de IA, de código abierto. Es una herramienta que ayuda a evaluar modelos como GPT-4 y su rendimiento en varios puntos de referencia. Esto facilita que cualquier persona identifique y advierta las deficiencias en sus modelos y también ayuda a guiar futuras mejoras.
El software es de código abierto, lo que indica que cualquiera puede usarlo y modificarlo para implementar una lógica de evaluación personalizada. Sin embargo, Evals también incluye plantillas para tipos de evaluación ordinarios, como”evaluaciones calificadas por modelo”, que se pueden utilizar como punto de partida para producir evaluaciones únicas.
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¿Cómo obtener acceso a GPT-4?
La capacidad de ingreso de texto de GPT-4 está disponible para los usuarios de ChatGPT Plus a través de ChatGPT. OpenAI ha anunciado que los suscriptores de ChatGPT Plus tendrán acceso a GPT-4, pero habrá un límite de uso. El límite de uso exacto se ajustará en función de la demanda y el rendimiento del sistema. Sin embargo, OpenAI espera que inicialmente haya limitaciones de capacidad intensas, aunque planean optimizar y ampliar su infraestructura en los próximos meses.
Si hay una gran demanda de uso de GPT-4, OpenAI puede introducir un nuevo nivel de suscripción para un mayor volumen de uso. Además, esperan ofrecer eventualmente una cierta cantidad de consultas GPT-4 gratuitas para que los no suscriptores también puedan probarlo. ¡Si está buscando obtener acceso a GPT-4 ahora mismo! Consulte nuestro blog para obtener más ayuda.
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