GPT-4

Principales características y funciones

GPT-4 introdujo varias mejoras clave con respecto a los modelos anteriores, lo que lo convierte en uno de los modelos de grandes lenguajes (LLM) más potentes y versátiles del mercado. Sus avances se detallan en el documento técnico de OpenAI.

• Entrada multimodal: A diferencia de sus predecesores de sólo texto, GPT-4 puede aceptar como entrada tanto texto como imágenes. Esto le permite realizar tareas como describir el contenido de una imagen, analizar gráficos y responder a preguntas basadas en información visual. Esta capacidad tiende un puente entre el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN ) y la visión por ordenador.
• Razonamiento y capacidad de dirección mejorados: GPT-4 demuestra habilidades de razonamiento más avanzadas, lo que le permite resolver problemas complejos y seguir instrucciones matizadas con mayor fiabilidad. Los usuarios pueden guiar el tono y el estilo del modelo con mayor eficacia, lo que lo convierte en una herramienta más controlable para la escritura creativa y técnica.
• Ventana de contexto más amplia: El modelo puede procesar y referenciar una cantidad significativamente mayor de texto en una sola consulta, lo que permite conversaciones y análisis de documentos más coherentes y contextualizados.
• Mayor precisión de los hechos: Aunque no es inmune a los errores, la GPT-4 muestra una notable mejora en la precisión de los hechos y es menos propensa a producir alucinaciones en comparación con las versiones anteriores.

Aplicaciones reales

Las avanzadas funciones de GPT-4 han llevado a su integración en numerosas aplicaciones de diversos sectores.

1. Generación de código y asistencia: Los desarrolladores utilizan GPT-4 como un potente asistente de programación. Puede generar fragmentos de código en varios lenguajes, depurar código existente, explicar algoritmos complejos e incluso sugerir mejoras arquitectónicas. Herramientas como GitHub Copilot aprovechan modelos como GPT-4 para proporcionar sugerencias de codificación en tiempo real directamente dentro del editor.
2. Herramientas educativas y tutoría: La GPT-4 se utiliza para crear experiencias de aprendizaje personalizadas. Por ejemplo, la aplicación de aprendizaje de idiomas Duolingo la utiliza para ofrecer a los alumnos explicaciones de sus errores basadas en inteligencia artificial y para que practiquen conversación.

GPT-4 en contexto con otros modelos

Es importante diferenciar la GPT-4 de otros tipos de modelos de IA para comprender sus puntos fuertes y casos de uso específicos.

• frente a los modelos especializados de visión por ordenador Aunque GPT-4 es un modelo básico versátil capaz de interpretar imágenes básicas, difiere de los modelos especializados en el campo de la visión por ordenador (CV). Por ejemplo, los modelos YOLO de Ultralytics, como YOLOv8 o YOLO11, se han creado específicamente utilizando Deep Learning (DL) para la detección de objetos y la segmentación de imágenes de alta velocidad y precisión. GPT-4 puede describir una imagen (por ejemplo, "Hay un gato en una alfombra"), pero un modelo YOLO puede señalar su ubicación exacta con un cuadro delimitador, lo que lo hace adecuado para diferentes tareas de visión por ordenador. Estos modelos pueden ser complementarios en sistemas de IA complejos; por ejemplo, un modelo YOLO podría detectar objetos, y GPT-4 podría generar descripciones de sus interacciones.
• vs. BERT: Tanto GPT-4 como BERT se basan en la arquitectura Transformer. Sin embargo, GPT-4 es principalmente un modelo basado en el descodificador y optimizado para la generación de texto. En cambio, BERT es un modelo basado en un codificador diseñado para comprender el contexto desde ambas direcciones, lo que lo hace muy eficaz para tareas como el análisis de sentimientos y el reconocimiento de entidades con nombre (NER).

La gestión del desarrollo y el despliegue de modelos de estos variados sistemas puede agilizarse utilizando plataformas como Ultralytics HUB o herramientas de comunidades como Hugging Face. Para más información, puede consultar los últimos avances en IA en el blog de Ultralytics.