OpenAI ha dado un paso más en la revolución de la inteligencia artificial con el lanzamiento de su último modelo, el GPT-4 Turbo. Este avance, presentado durante el OpenAI DevDay, promete mejoras significativas en capacidades, eficiencia y accesibilidad para los desarrolladores.
¿Qué es GPT-4 Turbo y cómo funciona?
GPT-4 Turbo es la evolución del ya potente GPT-4, introduciendo una ventana de contexto de 128K, lo que significa que puede comprender y procesar la información equivalente a más de 300 páginas de texto en una sola solicitud.
Además, se ha optimizado su rendimiento, permitiendo ofrecer GPT-4 Turbo a un precio tres veces más económico por tokens de entrada y dos veces más barato por tokens de salida en comparación con su predecesor, GPT-4.
El modelo utiliza una arquitectura de aprendizaje profundo basada en transformers, permitiéndole entender y generar texto con un conocimiento extendido hasta abril de 2023. Su capacidad para seguir instrucciones detalladas se ha mejorado, y ahora incluye un modo JSON para respuestas estructuradas.
Fecha de lanzamiento y costo en Latinoamérica
Aunque la información específica sobre la fecha de lanzamiento para Latinoamérica no se ha proporcionado, GPT-4 Turbo ya está disponible para todos los desarrolladores que deseen probarlo, con planes de lanzar la versión estable en las próximas semanas.
En cuanto al costo, OpenAI ha reducido significativamente los precios para hacer que la tecnología sea más accesible. En Latinoamérica, los tokens de entrada de GPT-4 Turbo tienen un precio de $0.01, mientras que los tokens de salida se sitúan en $0.03.
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Mejoras destacadas de GPT-4 Turbo
- Funciones de llamada: GPT-4 Turbo permite describir funciones de la aplicación o API externas, permitiendo al modelo elegir inteligentemente generar un objeto JSON con argumentos para llamar esas funciones.
- Seguimiento de instrucciones mejorado y modo JSON: GPT-4 Turbo sobresale en tareas que requieren el seguimiento cuidadoso de instrucciones, y su modo JSON garantiza respuestas válidas en este formato.
- Reproducibilidad de salidas y probabilidades de registro: La introducción del parámetro de semilla permite salidas reproducibles, útiles para la depuración y pruebas unitarias más completas. Próximamente, se lanzará la función de devolver las probabilidades de registro para los tokens de salida más probables.
Ventajas y Desventajas
Para conocer qué trae el nuevo lanzamiento de OpenIA, GPT-4 Turbo veamos cada una de sus ventajas y desventajas:
| Ventajas de GPT-4 Turbo | Desventajas de GPT-4 Turbo |
|---|---|
| Mayor capacidad a menor costo: GPT-4 Turbo ofrece una ventana de contexto de 128K a un precio significativamente más bajo, lo que lo convierte en una opción atractiva para desarrolladores. | Fecha de lanzamiento no especificada para Latinoamérica: La falta de información sobre la disponibilidad en la región puede generar incertidumbre entre los desarrolladores. |
| Funciones de llamada mejoradas: La capacidad de llamar a múltiples funciones en un solo mensaje facilita el desarrollo de aplicaciones más complejas. | Programa experimental de ajuste fino GPT-4: Aunque se ha introducido, se advierte que el ajuste fino en GPT-4 puede no ofrecer mejoras tan significativas como en versiones anteriores. |
| Mejora en el seguimiento de instrucciones y modo JSON: GPT-4 Turbo destaca en tareas que requieren instrucciones precisas y respuestas en formato JSON. | – |
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Diferencias entre GPT-4 Turbo y GPT-4
La principal diferencia entre GPT-4 Turbo y GPT-4, radica en la ventana de contexto y el precio. GPT-4 Turbo supera a su predecesor al ofrecer una mayor capacidad de procesamiento a un costo más asequible.
Comparación de GPT-4 Turbo versus GPT-4 versus GPT-3.5
A continuación compartimos una comparación de la última versión lanzada por OpenIA frente a los anteriores ChatGPT:
| Aspecto | GPT-3.5 | GPT-4 | GPT-4 Turbo |
|---|---|---|---|
| Ventana de Contexto | 16K (aproximadamente 40 páginas) | 16K (aproximadamente 40 páginas) | 128K (aproximadamente 300+ páginas) |
| Fecha de Lanzamiento | Junio 2020 | Marzo 2023 | Versión preliminar lanzada |
| Conocimiento hasta | – | No especificado | Hasta abril de 2023 |
| Rendimiento | – | – | Optimizado, 3x más barato por entrada, 2x más barato por salida que GPT-4 |
| Funciones de Llamada | – | – | Mejoradas, posibilidad de llamar múltiples funciones en un solo mensaje |
| Seguimiento de Instrucciones | – | – | Mejorado, especialmente en tareas que requieren instrucciones precisas |
| Modo JSON | – | – | Soportado, garantiza respuestas válidas en formato JSON |
| Reproducible Outputs | – | – | Introducido, permite salidas reproducibles con el parámetro de semilla |
| Precio por Tokens | – | – | 3x más barato por entrada, 2x más barato por salida que GPT-4 |
| Modalidades Adicionales | – | – | Vision (en fase de lanzamiento), Text-to-Speech (TTS) |
| Asistente API | – | – | Introducido, facilita la construcción de aplicaciones asistidas |
| Fine-Tuning | – | – | Programa experimental para GPT-4, resultados preliminares indican que requiere más trabajo que GPT-3.5 fine-tuning |
| Custom Models | – | – | Programa lanzado para organizaciones que necesitan mayor personalización con grandes conjuntos de datos propios |
Precios más bajos y límites de tasa más altos
OpenAI ha hecho un esfuerzo adicional para reducir los costos y mejorar la escalabilidad para los desarrolladores. Los precios han disminuido para todos los modelos, y los límites de tokens por minuto para los clientes de pago de GPT-4 se han duplicado.
Conclusiones
GPT-4 Turbo representa un avance emocionante en la inteligencia artificial, ofreciendo mayores capacidades a un costo más bajo.
Con mejoras en la función de llamada, el seguimiento de instrucciones y la introducción de nuevas modalidades, como la visión y el texto a voz, este modelo tiene el potencial de impulsar el desarrollo de aplicaciones más sofisticadas y útiles.
Sin embargo, los desarrolladores deben tener en cuenta las desventajas y la naturaleza experimental de algunas características al considerar su implementación.
Por lo que siempre es recomendable evaluar si es funcional a los objetivos de tu empresa o es conveniente usar otras alternativas, por ejemplo el chatbot GPT de Cliengo, que ofrece todas las ventajas de ChatGPT más otras funcionalidades adaptadas a tu negocio.
