- ChatGPT es un chatbot de IA basado en grandes modelos lingüísticosLLMs), y las últimas versiones, como GPT y GPT, son mucho más avanzadas que los modelos anteriores, como GPT, ya que ofrecen modelos de mayor tamaño, capacidades multimodales y mejores habilidades de razonamiento.
- GPT puede manejar conversaciones y entradas más largas gracias a su enorme ventana contextual, y las versiones más recientes, como GPT, admiten incluso texto, imágenes, audio y vídeo juntos.
- Los modelos GPT más recientes, como la serie o1, pretenden mejorar el razonamiento pensando en los problemas paso a paso antes de generar una respuesta, ofreciendo resultados aún más precisos.
¿Qué pasa con todos los nuevos modelos de hoy en día?
Si quiere saber qué modelo ChatGPT modelo utilizar para su proyecto, puede ser difícil entender todas las diferencias.
Cuando se lanzó GPT-4, dejó a su predecesor fuera del agua. Aquí tienes todo lo que necesitas saber para comparar GPT-4 con GPT-3.
¿Qué es ChatGPT?
ChatGPT es un chatbot de inteligencia artificial impulsado por un gran modelo lingüístico (LLM) y desarrollado por OpenAI.
Utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN ) para comprender las entradas y ofrecer salidas relevantes, como en una conversación humana.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) es una sofisticada arquitectura de red neuronal utilizada para entrenar LLMs. Utiliza grandes cantidades de datos de Internet de acceso público para simular la comunicación humana.
¿Cuál es la diferencia entre GPT-3 y GPT-4?
1. Modelo 10 veces más grande
GPT-3 tiene 175.000 millones de parámetros, mientras que GPT-4 tiene 1,8 billones de parámetros.
¿Cómo? La arquitectura GPT-4 consta de 8 modelos, cada uno de los cuales se compone de 220.000 millones de parámetros.
2. Adición de multimodalidad
GPT-3 es unimodal, por lo que sólo puede procesar y generar texto.
GPT-4, por su parte, tiene la capacidad de procesar tanto texto como imágenes. Y GPT-4o introdujo una combinación de formatos de texto, audio, imagen y vídeo: ¡mucho más multimodal que su predecesor!
3. Ventana contextual mucho más grande
GPT-3 tiene un tamaño de ventana de contexto de 2048 tokens. GPT-4 tiene un tamaño de ventana de contexto de 128k tokens.
La ventana de contexto se refiere al número de tokens de texto que un modelo puede procesar: cuanto mayor sea la ventana de contexto, más entradas podrá manejar.
4. Mejor razonamiento y resolución de problemas
En una serie de pruebas estandarizadas, GPT-3,5 se sitúa en el 10% inferior de los candidatos aprobados. Pero según las pruebas deOpenAI's, GPT-4 se sitúa en el 10% superior de los candidatos aprobados.
5. Mismos precios
Tanto el modelo GPT-3 como el GPT-4 son de uso gratuito a través de ChatGPT.
¿Para qué puedo utilizar GPT ?
Con un poco de imaginación y conocimientos técnicos, las aplicaciones de GPT en el trabajo o la vida personal son ilimitadas. Las empresas están utilizando el motor GPT para impulsar chatbots de ventas, software de recursos humanos e incluso como terapeutas personales.
He aquí algunas de las formas más comunes en que los usuarios sacan el máximo partido de ChatGPT:
Asistente personal
¿Necesita que alguien se ocupe de sus tareas cotidianas sin charlar?
GPT puede ayudar a redactar correos electrónicos, establecer recordatorios, planificar viajes o incluso aportar ideas para la cena. Es como tener un asistente personal que nunca llega tarde y no necesita pausas para el café.
Atención al cliente
¿Cansado de responder a las mismas preguntas una y otra vez? Cada vez más empresas utilizan chatbots de atención al cliente basados en GPT para responder a las preguntas de los clientes y solucionar problemas. Imagínatelo como un agente de asistencia 24/7 que siempre tiene la respuesta correcta.
Creación de contenidos
Desde entradas de blog hasta pies de foto para redes sociales, GPT puede ayudarte a escribir más rápido y mejor. ¿No tienes ideas? Te hará una lluvia de ideas. ¿Necesitas un borrador completo? No te preocupes. No sustituirá a tu voz, pero sin duda acelerará las cosas.
Análisis de datos
GPT puede resumir informes, extraer información de hojas de cálculo o incluso ayudarle a entender conjuntos de datos complejos. Es como contar con un analista que se deshace del ruido y te ofrece lo más destacado.
Ayuda a la codificación
¿Atascado en un problema de codificación? GPT puede ayudar a depurar tu código, sugerir mejoras o incluso escribir scripts completos. Los robots de revisión y generación de código se han convertido en la corriente principal para desarrolladores de todos los sectores.
Historia de los modelos ChatGPT
Aunque OpenAI produjo LLMs GPT -2 y GPT-3, no fue hasta GPT-3.5 cuando estos modelos empezaron a impulsar ChatGPT.
GPT-3.5
Lanzado en noviembre de 2022, GPT-3.5 fue la primera introducción mundial a ChatGPT.
GPT-3,5 Turbo
La actualización del modelo Turbo 2023 mejoró la precisión de las respuestas de ChatGPT, aunque utilizó un modelo similar al 3.5.
GPT-4
En marzo de 2023 se lanzó un modelo más avanzado. Comparado con GPT-3, GPT-4 era más potente y estaba mejor optimizado. También introdujo ChatGPT Plus para los usuarios de pago.
GPT-4 Turbo
En noviembre de 2023, OpenAI lanzó una versión de GPT-4 que incluía una ventana contextual mucho mayor que su predecesora.
GPT-4o
GPT-4o fue lanzado en mayo de 2024, el primer LLM verdaderamente multimodal de OpenAI. La "o" significaba "omni", un guiño a la capacidad del modelo para analizar y generar texto, imágenes y sonido.
En particular, el modelo 4o era el doble de rápido y costaba la mitad que GPT-4 Turbo, y se puso a disposición de todos los usuarios de ChatGPT (con un límite de uso).
GPT-4o Mini
La versión Mini de GPT-4o salió a la venta en julio del mismo año. Sus costes API eran incluso inferiores a los del modelo 4o original, y sustituyó a GPT-3.5 Turbo como modelo estándar para los usuarios de ChatGPT .
OpenAI o1-vista previa
El último lanzamiento de OpenAI fue la nueva serie o1, que debutó el 12 de septiembre de 2024 tras un periodo de lanzamiento muy esperado.
El modelo de vista previa estuvo disponible inmediatamente en ChatGPT, aunque con límites de uso reducidos.
Los modelos o1 son los primeros LLMs que pretenden razonar. Si el modelo o1 recibe una pregunta, no responderá inmediatamente, de ahí el largo tiempo de espera.
En su lugar, razonará cada uno de los pasos, considerando detenidamente cada dato y sus implicaciones antes de decidir el siguiente curso de acción. No dará una respuesta hasta que haya pensado en toda la serie de pasos necesarios.
OpenAI o1-mini
El o1-mini es más pequeño que el o1-preview y un 80% más barato. Está pensado para tareas cotidianas que requieren un razonamiento avanzado, como la codificación o las matemáticas.
GPT-5
Los usuarios no están seguros de si el último lanzamiento de o1 es el sustituto o el predecesor del esperado modelo GPT-5. Puede que hasta el próximo lanzamiento de OpenAI no reciban confirmación.
¿Qué significa para los usuarios y las empresas?
GPT-4 puede generar ingentes cantidades de contenidos a una velocidad de vértigo, lo que permite a las empresas manejar diversos aspectos de su negocio con ayuda de la inteligencia artificial.
Las empresas que se hacen con GPT-4 adquieren la capacidad de generar contenidos automáticamente, ahorrando tiempo y dinero a la vez que aumentan su alcance.
Dado que la tecnología puede funcionar con cualquier tipo de texto, las aplicaciones prácticas de GTP-4 son prácticamente ilimitadas.
¿Cómo puede GPT hacer crecer mi negocio?
GPTEl enfoque de -4 en la funcionalidad se traduce en un aumento de la eficiencia operativa. Las empresas pueden utilizar la IA para mejorar su atención al cliente, sus estrategias de generación de contenidos e incluso sus actividades de ventas y marketing.
GPT-4 capacita a las empresas para:
Crear grandes volúmenes de contenidos
Los modelos lingüísticos avanzados de última generación permiten a las empresas crear contenidos de alta calidad a un ritmo muy rápido. Por ejemplo, una empresa puede confiar en la inteligencia artificial para generar contenidos para las redes sociales de forma constante. Esto ayuda a una empresa a mantener una buena presencia en línea sin tener que pensar mucho en ello.
Mejorar la capacidad de atención al cliente
Las IA capaces de producir respuestas similares a las humanas son increíblemente útiles para la atención al cliente. Al producir respuestas claras a las consultas de los clientes, las soluciones de IA pueden manejar la gran mayoría de las situaciones comunes de atención al cliente. Esto ayuda a reducir el número de solicitudes de asistencia y ofrece a los clientes un método más directo para obtener respuestas.
Personalizar la experiencia de marketing
Gracias a GPT-4, será más fácil crear contenidos publicitarios que se adapten a diversos grupos demográficos. La IA puede generar contenidos y anuncios específicos que sean más relevantes para las personas que los van a consumir. Esta estrategia puede ayudar a aumentar las tasas de conversión entre los usuarios en línea.
Crea chatbots personalizados GPT
Puede utilizar el potente LLMs para su propio uso, y es fácil de crear con plataformas de chatbot personalizadas.
Botpress es una plataforma de chatbot de IA flexible e infinitamente ampliable. Permite a los usuarios crear cualquier tipo de agente o chatbot de IA para cualquier caso de uso.
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Preguntas frecuentes
1. Is GPT-4 trained on the same data as GPT-3?
No, GPT-4 is not trained on the exact same data as GPT-3. While both models are trained on large-scale internet datasets, GPT-4 uses a more diverse dataset that includes broader linguistic coverage and higher-quality sources to improve factual accuracy.
2. How does OpenAI ensure that newer models like GPT-4 are safer or more aligned?
OpenAI ensures models like GPT-4 are safer by applying techniques like reinforcement learning from human feedback (RLHF), implementing strict content filters, and conducting red-teaming, where experts try to break or misuse the model to expose flaws before public release.
3. What are tokens and how do they translate into real-world usage?
Tokens are text chunks – usually 4 characters or ¾ of a word – used to measure input and output length in GPT models. For example, "OpenAI is great!" is six tokens. Token count affects model cost and how much context the model can process at once.
4. Why does GPT-4 sometimes still hallucinate or make up facts?
GPT-4 hallucinates because it generates text by predicting likely word sequences, not by consulting a verified database. If it lacks context, it may confidently generate plausible but inaccurate information.
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