La prometedora llegada de GPT-4 se llevó a cabo el día 14 de marzo del presente año. Y aunque no llego cumpliendo muchas de las expectativas esperadas. Si podemos notar algunas diferencias en esta nueva versión del Chat. El famoso GPT-4, llego con todo, pero se quedó en muchas otras cosas. A continuación, veremos las diferencias entre GPT-4 y GPT-3.5.
A través de este ligero y conciso articulo te guiaremos en primeramente que es GPT-4 y su predecesor, de la misma manera, analizaremos algunas de sus principales diferencias. Si eres un apasionado a la inteligencia artificial, pues quédate con nosotros, estaremos al tanto de todo esto.
Qué es GPT-3.5
GPT-3.5 es una versión intermedia del modelo de lenguaje GPT-3 de OpenAI. GPT-3.5 produce un 6,48% de respuestas “tóxicas”, según un libro blanco de OpenAI citado en el sitio web Genbeta, pero su sucesor GPT-4 genera sólo un 0,73% de respuestas “tóxicas”.
ChatGPT, por su parte, es un chatbot basado en IA desarrollado por OpenAI que emplea la tecnología Generative Pre-Trained Transformer para proporcionar respuestas similares a las humanas en los chats de los usuarios.
Dicho chatbot se basa en GPT-3, pero se desconoce si se trata de la versión 3.5 o de una anterior. Pocket-lint añade que la actualización más reciente de ChatGPT tiene su origen en una versión de GPT-3, pero no indica cuál.
Qué es GPT-4
Este sistema de lenguaje natural fue desarrollado por OpenAI, una empresa de investigación en inteligencia artificial. GPT-4 se publicó el 14 de marzo de 2023 y es una esperada actualización de su predecesor, GPT-3.
GPT-4 es un modelo lingüístico basado en inteligencia artificial que genera texto por sí mismo utilizando técnicas de aprendizaje profundo. Esta tecnología, según, puede utilizarse para responder consultas, generar texto para historias o noticias, e incluso escribir poemas y canciones. También puede utilizarse en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural como chatbots, asistentes virtuales y motores de búsqueda.
En conjunto, GPT-4 representa un avance sustancial en la capacidad de las máquinas para interpretar y generar lenguaje natural, lo que tiene ramificaciones de gran alcance en ámbitos que van desde la informática a la comunicación, pasando por la creatividad.
Diferencias entre GPT-4 y GPT-3.5
Aunque tanto GPT-4 como GPT-3.5 son modelos lingüísticos sofisticados, presentan algunas diferencias significativas. Éstas son algunas de las principales:
- Tamaño. Se prevé que GPT-4 sea sustancialmente mayor que GPT-3.5, con hasta 10 billones de parámetros frente a los 175.000 millones de parámetros de GPT-3.5
- Datos para el entrenamiento. GPT-4 se entrenará con un conjunto de datos significativamente mayor y más diverso que GPT-3.5. Esto le permitirá producir resultados más precisos. Esto le permitirá producir respuestas más precisas y matizadas
- Funciones. GPT-4 incluye varias características nuevas que no se encuentran en GPT-3.5. Estas capacidades incluyen el razonamiento, la comprensión de vínculos causales y la planificación a largo plazo.
¿Por qué debería conocer estas diferencias?
Comprender las diferencias entre GPT-4 y GPT-3.5 te ayudará a mantenerte por delante de la competencia si eres redactor de contenidos o propietario de una empresa. Puede desarrollar contenidos más matizados y precisos que resuenen con su público objetivo utilizando las capacidades mejoradas de GPT-4.
Además, gracias al aumento de su tamaño y de los datos de entrenamiento, GPT-4 podrá proporcionar respuestas más diversificadas y complejas, lo que la convierte en una herramienta beneficiosa para las organizaciones que confían en el procesamiento del lenguaje natural.
Por último, GPT-4 y GPT-3.5 son dos de los modelos lingüísticos más avanzados del mercado actual. Aunque ambos modelos pretenden generar una escritura similar a la humana, difieren en varios aspectos, como el tamaño, los datos de entrenamiento y las características.
Comprender estas distinciones como desarrollador de contenidos o propietario de una empresa puede ayudarle a mantenerse por delante de la competencia y a crear material más matizado y preciso.
