
Con los nuevos modelos liberados por OpenAI para uso y disfrute de sus usuarios llegamos a un nuevo punto de disrupción en el que, de manera subjetiva, vemos como un chatbot como ChatGPT se pone a pensar para darnos una respuesta.
Los rumores sobre el modelo Strawberry de estas semanas pasadas se han materializado con los modelos o1 y o1-mini en los que a la hora de ejecutar un prompt lo primero que vemos es que estĆ” āpensandoā. Pero estos modelos traen consigo algunas restricciones en cuanto a su uso semanal: 30 mensajes para o1-preview y 50 para o1-mini. AdemĆ”s, hay otra limitación, de momento no se puede trabajar con archivos, ni generar imĆ”genes.
CaracterĆsticas clave del modelo o1 y cuĆ”ndo aprovecharlas
El modelo o1 de OpenAI introduce mejoras significativas en su capacidad para resolver problemas complejos, posicionÔndose como una herramienta avanzada en el anÔlisis lógico, matemÔtico y de programación.
A modo de apunte, seƱalar que el nuevo modelo de OpenAI, o1 ha alcanzado un IQ de 120 en la prueba de Mensa en Noruega. A diferencia de modelos anteriores, o1 ha mostrado mejoras notables en su capacidad de razonamiento y reconocimiento de patrones, resolviendo con Ć©xito problemas complejos, aunque aĆŗn comete algunos errores. Las pruebas indican que esta mejora no se debe al entrenamiento especĆfico en tests de IQ, lo que refuerza la idea de que la IA podrĆa superar la inteligencia humana en un futuro cercano, con importantes implicaciones para su desarrollo y su impacto en diversas industrias.
Capacidad de razonamiento avanzado
El modelo o1 sobresale en el manejo de problemas complejos, especialmente en el campo de las matemÔticas y la programación. Ya se pueden ver multitud de ejemplos de programación de apps, juegos, webs y scripts a partir de un único prompt.
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Esta capacidad lo convierte en una opción ideal cuando se requiere resolver problemas técnicos con alta precisión.
Mecanismo de cadena de pensamiento
La causa de que āpienseā el modelo o1 es su uso del mĆ©todo de "cadena de pensamiento" o Chain of Thought, que permite realizar un razonamiento lógico profundo antes de generar una respuesta. Al seguir una secuencia lógica, similar al proceso de pensamiento humano, o1 logra mejorar la precisión y la transparencia en tareas de razonamiento complejo. Esto permite desglosar problemas grandes en partes mĆ”s pequeƱas, lo que facilita la comprensión y solución de problemas difĆciles. Vamos lo que harĆa cualquiera a la hora de enfrentarse a un problema complejo.
CuƔndo es conveniente utilizar este enfoque:
En anÔlisis lógico que requieran varios pasos
En la explicación de procesos complejos en tareas cientĆficas o tĆ©cnicas
Al realizar anƔlisis detallados donde cada etapa del razonamiento debe ser transparente
CuÔndo, cómo y por qué utilizar los diferentes modelos de IA de OpenAI
Al trabajar con modelos de IA de OpenAI, es esencial elegir el adecuado según el tipo de tarea que se desea abordar, sobre todo teniendo en cuenta su limitación de uso.
ChatGPT o1-preview: Profundidad y razonamiento avanzado
Este modelo es ideal para situaciones en las que el tiempo de respuesta es menos importante que la precisión y el detalle de las respuestas. ChatGPT o1-preview se destaca por su capacidad de resolver problemas complejos, que requieren un anÔlisis profundo y un enfoque multietapas. A pesar de su velocidad mÔs lenta, el modelo brilla en situaciones donde se necesita una solución bien razonada y estructurada.
CuƔndo usar ChatGPT o1-preview:
Resolución de problemas avanzados: Si necesitas afrontar una cuestión que necesite múltiples pasos y una descomposición detallada, este modelo es el indicado.
Investigación profunda: Para obtener respuestas que exploren múltiples Ôngulos y consideren diversos factores, o1-preview ofrece un anÔlisis exhaustivo.
Prompts complejos: Si trabajas con información densa que necesita ser desmenuzada y organizada, este modelo lo harÔ de manera eficaz.
ChatGPT o1-mini: Respuestas rƔpidas y eficaces
Para tareas mÔs sencillas y cuando quieras velocidad en la respuesta, el modelo ChatGPT o1-mini debe ser tu elección. Este modelo estÔ diseñado para ofrecer respuestas rÔpidas y precisas, perfecto para situaciones en las que necesitas una solución de forma casi instantÔnea.
CuƔndo usar ChatGPT o1-mini:
Tareas rƔpidas: Si tienes poco tiempo y necesitas una respuesta rƔpida y precisa, o1-mini es ideal.
Preguntas sencillas: Cuando se trata de resolver cuestiones que no requieren anÔlisis profundos ni varias capas de información.
Decisiones basadas en datos: Para respuestas basadas en hechos y datos que necesitan una verificación rÔpida, este modelo es altamente eficaz.
Consejos para generar un buen prompt en estos modelos
La propia OpenAI proporciona documentación sobre estos modelos y algunos consejos sobre como interactuar con ellos. Nunca estÔ de mÔs tenerlos en cuenta:
MantĆ©n los prompts simples y directos: Los modelos sobresalen en la comprensión y respuesta a instrucciones breves y claras, sin necesidad de guĆas extensas.
Evita los prompts de cadena de pensamiento: Como estos modelos realizan el razonamiento internamente, no es necesario pedirles que "piensen paso a paso" o que "expliquen su razonamiento".
Usa delimitadores para mayor claridad: Utiliza delimitadores como comillas triples, etiquetas XML o tĆtulos de sección para indicar claramente las distintas partes del input, ayudando al modelo a interpretar correctamente cada sección.
Limita el contexto adicional en la generación aumentada por recuperación (RAG): Al proporcionar contexto o documentos adicionales, incluye solo la información mÔs relevante para evitar que el modelo complique su respuesta.
¿Por qué hace pensar OpenAI a su nuevo modelo de ChatGPT?
Creo que es posible que existan motivaciones mĆ”s profundas, incluidas comerciales, para mostrar un proceso de "pensamiento" mientras o1 genera su respuesta. Algunas razones que podrĆan haberlo motivado:
Mejora de la experiencia del usuario: Simular un proceso de pensamiento puede hacer que las interacciones se sientan mÔs naturales y humanas. Cuando ves que el modelo estÔ "pensando", se estÔ imitando el ritmo de una conversación humana, lo que puede aumentar el compromiso y la satisfacción del usuario.
Gestión de expectativas: Mostrar ese āpensandoā ayuda a gestionar las expectativas de los usuarios respecto al tiempo de respuesta. Si los usuarios saben que el sistema estĆ” procesando su solicitud, es menos probable que se impacienten o asuman que el sistema no estĆ” funcionando.
Percepción de reflexión: Una breve pausa antes de entregar una respuesta puede dar la impresión de que el modelo estÔ considerando la pregunta, por lo tanto, percibir la respuesta como mÔs reflexiva o precisa.
Construcción de confianza: Si crees que parece que estĆ” trabajando en tu solicitud en lugar de proporcionar respuestas instantĆ”neas, que podrĆan percibirse como enlatadas o genĆ©ricas, aumentarĆ” tu confianza.
Diferenciación comercial: Desde una perspectiva de marketing, es un elemento diferencial, al menos de momento. Puede hacer que parezca mÔs avanzada o fÔcil de usar en comparación con otros modelos.
Consideraciones tƩcnicas: Puede servir tambiƩn para cubrir retrasos reales en el procesamiento debido a la complejidad o la latencia de la red.
MĆ©tricas de compromiso del usuario: Como en todo lo digital, los kpis, las mĆ©tricas son lo que importan a la hora de demostrar resultados. AsĆ que tiempos de interacción mĆ”s largos pueden ser beneficiosos para mostrar mĆ”s compromiso por parte del usuario. Ese āpensandoā puede aumentar el tiempo que los usuarios pasan interactuando con la aplicación.
Una Ćŗltima advertencia
OpenAI ha reconocido que sus nuevos modelos de IA, conocidos como o1 o "Strawberry", presentan un mayor riesgo de uso indebido, especialmente en la creación de armas biológicas y en el Ômbito de la persuasión. Es el nivel de riesgo mÔs alto asignado por OpenAI a GPT hasta ahora.
Creo que no son muy Ćŗtiles de momento. Por un lado, si usas ChatGPT, estĆ” limitadĆsimo (30/50 prompts por SEMANA para o1/o1-mini). Por otro lado, llĆ”mame desconfiado, pero tiene pinta de que te puedas llevar algĆŗn susto si lo usas por API o en Playground, por su mayor coste y porque no sĆ© si van a contar como tokens de output los que genera "pensando". Si es asĆ va a generar un coste variable que depende de lo poco o mucho que piense.
Yo no lo voy a tocar ni con un palo hasta que no lo hayan optimizado un poco. Cuando saquen el o1 completo quizƔs.
Y son mejores para crear contenido?