El avance de los modelos GPT y sus alternativas

De GPT a GPT-4o mini: evolución e innovaciones

GPT (2018): el modelo inicial de la serie

El modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer), introducido por OpenAI en 2018, marcó un hito en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Este modelo inicial sentó las bases de la generación de texto basada en redes neuronales, allanando el camino para una nueva era en la comprensión y producción automáticas del lenguaje.

Características principales de GPT:

Arquitectura Transformer: GPT utilizó la arquitectura Transformer, desarrollada originalmente para la traducción automática, centrándose en la parte del descodificador. Este enfoque ha permitido captar mejor las dependencias a largo plazo en el texto.
Preentrenamiento generativo: el modelo se ha preentrenado en un amplio conjunto de textos sin etiquetar, lo que le permite aprender las estructuras y patrones del lenguaje natural.
Fine-tuning para tareas específicas: tras el preentrenamiento, GPT pudo perfeccionarse para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, lo que demostró su gran versatilidad.
117 millones de parámetros: aunque modesto en comparación con los estándares actuales (los modelos van desde los 3000 millones para los más pequeños hasta más de 1 billón para los más grandes), este número de parámetros era considerable en aquel momento y ya permitía un rendimiento impresionante.
Capacidad para generar texto coherente: GPT ha demostrado su capacidad para generar texto coherente y contextual, lo que abre la puerta a numerosas aplicaciones prácticas.

La introducción de GPT en 2018 sentó las bases para futuras iteraciones del modelo, cada una de las cuales aportó mejoras significativas en términos de tamaño, capacidades y rendimiento. Este modelo inicial demostró el potencial de los enfoques basados en el preentrenamiento a gran escala para las tareas de procesamiento del lenguaje natural, y fue el que influyó profundamente en el rumbo de la investigación en IA en los años siguientes.

GPT-2 (2019): un gran avance en la generación de texto

Este modelo, sucesor del GPT-1, se diseñó como una versión considerablemente ampliada de su predecesor, con un aumento espectacular del número...

Gemini: el gigante Google sorprende

Gemini 1.0

El 6 de diciembre de 2023 quedará grabado en la historia de la inteligencia artificial como el día en que Google presentó al mundo Gemini 1.0 Pro, la primera versión importante de su revolucionaria serie Gemini. Este lanzamiento no solo supuso la introducción de un nuevo modelo de lenguaje, sino que marcó el comienzo de una nueva era en la carrera por la IA generativa.

Situado estratégicamente entre el modelo ligero Gemini Nano y la potente versión Ultra, Gemini 1.0 Pro se presentaba como la solución intermedia ideal, ya que combinaba rendimiento y accesibilidad. Sus capacidades avanzadas de comprensión y razonamiento le permitían navegar con facilidad por cadenas de razonamiento complejas y prolongadas, lo que abría el camino a aplicaciones hasta entonces inimaginables.

Los primeros estudios comparativos no tardaron en demostrar la superioridad de Gemini Pro frente a sus competidores, en particular GPT-3.5 de OpenAI, en determinadas tareas específicas. Este rendimiento no pasó desapercibido en la comunidad científica y tecnológica, lo que despertó un gran interés y grandes expectativas.

Google, consciente del potencial de su creación, rápidamente hizo accesible Gemini 1.0 Pro a través de su API en las plataformas Google AI Studio y Google Cloud Vertex AI. Esta decisión estratégica permitió a los desarrolladores de todo el mundo explorar las posibilidades que ofrecía este nuevo modelo, catalizando así la innovación en diversos campos de aplicación.

Una de las primeras y más visibles aplicaciones de Gemini 1.0 Pro fue su integración en el chatbot Bard de Google, posteriormente rebautizado como Gemini. Esta implementación demostró no solo las impresionantes capacidades conversacionales del modelo, sino también su flexibilidad y adaptabilidad a interfaces de consumo.

La multimodalidad de Gemini 1.0 Pro, capaz de procesar y comprender tanto texto como imágenes, abrió nuevas perspectivas en el procesamiento de la información. Con una ventana contextual de 32 000 tokens, el modelo podía gestionar conversaciones y análisis de documentos de gran envergadura, aunque esta capacidad estaba destinada a ser superada por versiones posteriores....

Perplexity: lo mejor para la investigación

Fundada en 2022 por cuatro antiguos empleados de Google AI -Andy Konwinski, Aravind Srinivas, Denis Yarats y Johnny Ho-, esta ambiciosa start-up se fijó como misión democratizar el acceso al conocimiento.

Perplexity AI es un innovador motor de búsqueda conversacional que utiliza la inteligencia artificial para ofrecer una experiencia mejorada de búsqueda en línea. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, Perplexity AI está diseñado para entender el contexto de las consultas de los usuarios a través del procesamiento del lenguaje natural, lo que le permite ofrecer respuestas precisas y relevantes sin necesidad de desplazarse por múltiples páginas de resultados.

Uno de los puntos fuertes de Perplexity AI es su capacidad para documentar sus respuestas con referencias externas, lo que la convierte en una herramienta fiable para la investigación académica y profesional. Se basa en fuentes de alta calidad, como estudios académicos, para garantizar la credibilidad de la información proporcionada. Esta función es especialmente útil para validar información reciente, algo que otras IA todavía hacen mal (ChatGPT, Gemini...).

A continuación, se muestra una captura de pantalla de una búsqueda en Perplexity, con las distintas fuentes en la parte superior de la página y el resumen...

Mistral: la IA francesa muy eficaz

Mistral 7B

El 27 de septiembre de 2023, Mistral AI marcó un punto de inflexión en el campo de la inteligencia artificial con el lanzamiento de Mistral 7B, un modelo lingüístico que redefine los estándares de rendimiento para su tamaño. Con solo 7 300 millones de parámetros, Mistral 7B supera a modelos mucho mayores, como Llama 13B en todos los benchmarks e incluso Llama 34B en muchas pruebas. Esta proeza técnica es posible gracias al uso de tecnologías innovadoras como la Atención a Consultas en Grupo (GQA) para una inferencia más rápida y la Atención a Ventanas Deslizantes (SWA) para el manejo eficiente de secuencias largas.

Uno de los aspectos más destacables de Mistral 7B es su versatilidad y accesibilidad. Con licencia Apache 2.0, el modelo puede utilizarse sin restricciones, allanando el camino para una adopción amplia y diversa en la comunidad de IA. Ya sea desplegado localmente, en las principales plataformas en la nube como AWS, GCP o Azure, o a través de HuggingFace, Mistral 7B ofrece una flexibilidad sin precedentes.

Fuente: https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/

Mixtral 8x7B

Este modelo destaca por su arquitectura única de una mezcla dispersa de expertos (Sparse Mixture of Experts o SMoE), que le confiere unas capacidades notables al tiempo que optimiza su eficacia.

La arquitectura Mixtral 8x7B consta de ocho expertos, cada uno con 7 000 millones de parámetros, de ahí el nombre «8x7B». Sin embargo, durante la inferencia, solo se activan dos expertos a la vez, lo que permite al modelo mantener una huella de memoria de unos 14. 000 millones de parámetros. Este ingenioso planteamiento ofrece un rendimiento comparable al de modelos mucho mayores, a la vez que mantiene una alta eficiencia computacional.

Las prestaciones de Mixtral 8x7B son impresionantes. Supera a Llama 2 70B en la mayoría de las pruebas comparativas, a la vez que ofrece una velocidad de inferencia seis veces superior. Este modelo rivaliza incluso con GPT-3.5 en determinadas pruebas estándar, lo que lo convierte en uno de los modelos de código abierto más potentes en el momento de su lanzamiento.

Mixtral 8x7B destaca en varios ámbitos. Domina el inglés, francés...

¡El Chat de Mistral se convierte en la mejor IA gratuita!

Una nueva versión de LeChat está demostrando ser muy versátil, ya que ofrece:

Canvas, una interfaz visual que simplifica su espacio de trabajo. Con Canvas, los usuarios pueden organizar y reorganizar los elementos de contenido, añadir anotaciones e incluso pedir a Mistral que genere (regenere) texto o imágenes basándose en el contexto visual actual.

Acceso a información extraída de Internet a través de la función de búsqueda web, lo que permite obtener información actualizada y fiable (gracias a la citación de las fuentes).

Una herramienta de generación de imágenes que permite a cualquier usuario crear imágenes de alta calidad con un simple prompt (¡mejor que Dall-E y sin límites!)

Las herramientas de generación de imágenes y búsqueda web se pueden combinar, lo que permite ilustrar un tema de actualidad, por ejemplo:

Mistral es actualmente una de las mejores opciones del mercado, ya que ofrece un uso totalmente gratuito e ilimitado en comparación con muchos de sus competidores, que ofrecen estas funciones de forma limitada o parcialmente de pago.

Claude: el nuevo campeón de los benchmarks

Claude 3

En marzo de 2024, Anthropic presentó su nueva generación de modelos de inteligencia artificial: la familia Claude 3. Este anuncio supuso un hito en la evolución de la IA generativa, con tres modelos de capacidades cada vez mayores: Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet y Claude 3 Opus.

Claude 3 Opus, el modelo más avanzado, establece nuevos estándares en materia de rendimiento en una amplia gama de tareas cognitivas. Con su lanzamiento, es la primera vez que el mejor modelo disponible de OpenAI es superado en los benchmarks de evaluación habituales. Opus destaca especialmente en el análisis, la previsión, la creación de contenidos matizados, la generación de código y la conversación en varios idiomas.

Claude 3 Sonnet ofrece un equilibrio óptimo entre inteligencia y velocidad, lo que lo hace especialmente adecuado para cargas de trabajo empresariales. Es dos veces más rápido que su predecesor y ofrece niveles de inteligencia superiores. Sonnet está diseñado para tareas como la extracción de datos, la redacción de resúmenes y la creación de descripciones de productos.

Claude 3 Haiku es el modelo más compacto y rápido de la familia, diseñado para proporcionar respuestas casi instantáneas a consultas sencillas. Es especialmente adecuado para aplicaciones que requieren una respuesta inmediata, como chats en directo o autocompletado.

Todos los modelos Claude 3 cuentan con una ventana contextual de 200 000 tokens, con una ampliación prevista...

El Playground de OpenAI

Playground es una plataforma web interactiva diseñada para permitir a los usuarios explorar y experimentar con los modelos de lenguaje de OpenAI, como GPT-3 y GPT-4. Esta interfaz ofrece un entorno dinámico en el que desarrolladores, investigadores y entusiastas de la IA pueden interactuar directamente con los modelos y probar diferentes funciones y aplicaciones de la inteligencia artificial.

Para comprender plenamente las capacidades de OpenAI Playground, debemos sumergirnos en sus entresijos y funciones para explorar lo que puede hacer. Además, veremos una oportunidad única para evitar la detección de IA utilizando diversos parámetros disponibles en la plataforma.

Los nuevos parámetros

OpenAI Playground se basa en los parámetros de Playground para permitir a los usuarios adaptar el comportamiento de los modelos de IA. Al jugar con estos parámetros, puede ajustar la longitud de la respuesta, diseñar prompts e incluso elegir el nivel de aleatoriedad de las respuestas.

Para utilizar esta plataforma y hablar con los diferentes modelos, será necesario recargar créditos con un mínimo de 5 $.

Para comprender mejor esta plataforma, aquí tiene un resumen rápido de sus parámetros:

Vaya al sitio web https://platform.openai.com/playground

En la lista desplegable «Model» (Modelo) del panel derecho, seleccione la IA con la que desea hablar. Por defecto, GPT-4o es la opción más avanzada. Sin embargo, otras IA pueden ser menos «inteligentes», pero le costarán menos por el mismo uso.

Puede ajustar la longitud de las respuestas con el control deslizante Maximum length. Esta función es especialmente útil cuando necesita respuestas más largas, por ejemplo, para redactar un texto de 2000 palabras.

Utilice el ajuste de Temperature para controlar el grado de aleatoriedad de cada respuesta. Las temperaturas más bajas aumentan la probabilidad de respuestas más comunes, lo que resulta especialmente útil cuando solo hay una respuesta correcta.

Si busca respuestas más creativas (por ejemplo, para generar ideas de negocio), una temperatura más alta aumentará la variedad.

Para asegurarse de que la IA o los usuarios no se repitan en las listas de texto o frases...

Comparativa de todas estas IA

Estas comparativas son un conjunto de hechos y experiencias personales tras dedicar cientos de horas a estas IA. Es posible que no esté de acuerdo, y no pasa nada. El objetivo aquí es presentarle cada IA desde mi punto de vista y ayudarle a ahorrar tiempo (y dinero) en su elección. Estas opiniones son exclusivamente mías.

Para particulares

Empecemos por ChatGPT, equipado con el modelo GPT-4o de OpenAI. Esta combinación destaca por su notable versatilidad, especialmente cuando se trata de trabajar con distintos tipos de documentos y de aprovechar los recursos de la comunidad. Los GPT personalizables ofrecen una gran flexibilidad, lo que permite a los usuarios adaptar la IA a sus necesidades específicas. Si desea analizar informes complejos, generar contenido creativo o incluso programar, GPT-4o se impone como la mejor opción.

Para la investigación documental y la verificación de datos, Perplexity destaca claramente. Aunque no se trata de un modelo de IA propiamente dicho, Perplexity utiliza de forma inteligente otros modelos como GPT para realizar búsquedas en tiempo real en Internet. Este enfoque híbrido le permite proporcionar respuestas de una precisión extraordinaria, siempre actualizadas y acompañadas de fuentes verificables. Es una herramienta muy valiosa para periodistas, investigadores y cualquier persona que necesite información fiable...