ChatGPT STRAWBERRY ya está aquí 🍓 ¡Pongo a prueba OpenAI-o1!
Summary
TLDROpenAI ha lanzado su nuevo modelo, el GPT-4 O1, diseñado para razonar y resolver problemas complejos en áreas como ciencia, código y matemáticas. Incorporado en ChatGPT, el modelo ofrece mejores respuestas al pensar más antes de contestar. Aunque no puede acceder a Internet ni procesar archivos, su rendimiento en tareas de razonamiento es significativamente superior, lo que sugiere un avance en la IA. El video explora su capacidad con ejemplos específicos y destaca la necesidad de encontrar casos de uso efectivos.
Takeaways
- 🚀 OpenAI ha lanzado un nuevo modelo de inteligencia artificial llamado GPT-4, conocido como OpenAI O1, diseñado para razonar de manera más profunda y resolver problemas complejos.
- 🔍 El modelo OpenAI O1 está disponible en ChatGPT y se ha incorporado directamente para su uso, lo que permite probarlo y explorar sus capacidades.
- 🧠 Se enfatiza que el modelo está entrenado para 'pensar' más antes de responder, lo que sugiere una capacidad para razonar a través de tareas complejas, especialmente en ciencia, código y matemáticas.
- 📈 En pruebas, el modelo ha demostrado un rendimiento similar al de estudiantes de doctorado en tareas relacionadas con física, química, biología y ha alcanzado un alto percentil en competencias de programación.
- 🚫 A pesar de sus capacidades, el modelo no puede conectarse a Internet, ni procesar archivos o imágenes, lo que limita su utilidad en comparación con otras versiones de ChatGPT.
- 💡 Se sugiere que el modelo puede ser especialmente útil para profesionales en campos científicos, programación y matemáticas, aunque su utilidad para el público general podría ser limitada en su versión actual.
- 💬 El modelo O1 Preview y O1 Mini se presentan como opciones en ChatGPT, con limitaciones en el número de mensajes disponibles para su uso, lo que indica una intención de probar y ajustar su rendimiento.
- 🔍 Se realizan pruebas con problemas lógicos y de overfitting para evaluar la efectividad del modelo en comparación con versiones anteriores, mostrando una mejora en la resolución de problemas.
- 🌐 Se destaca la necesidad de encontrar casos de uso más genéricos y habituales para el modelo, especialmente en la interacción con usuarios que no necesariamente se centren en campos científicos o técnicos.
- 🔦 Se invita a la comunidad a contribuir con ideas de casos de uso para el modelo, lo que sugiere una apertura a la colaboración y la mejora continua de la tecnología.
Q & A
¿Qué modelo de inteligencia artificial ha presentado OpenAI recientemente?
-OpenAI ha presentado un nuevo modelo llamado OpenAI O1, que es capaz de razonar y está diseñado para pensar más antes de responder.
¿En qué plataformas está disponible el modelo OpenAI O1?
-El modelo OpenAI O1 ya está disponible en ChatGPT y también se puede acceder a través de la API, aunque para usarlo en la API es necesario cumplir con ciertos requisitos de gasto previo.
¿Cuál es la diferencia clave entre el modelo OpenAI O1 y los modelos anteriores?
-El modelo OpenAI O1 está entrenado para pasar más tiempo pensando antes de responder, lo que le permite razonar a través de tareas complejas y resolver problemas más difíciles, especialmente en áreas como la ciencia, el código y las matemáticas.
¿En qué áreas específicas ha mejorado el rendimiento el modelo OpenAI O1 según el artículo mencionado en el guion?
-El modelo OpenAI O1 ha mejorado su rendimiento en áreas como la ciencia, la programación y las matemáticas, siendo especialmente útil para ser un asistente en campos científicos y matemáticos.
¿Cómo se compara el rendimiento del modelo OpenAI O1 con estudiantes de doctorado en tareas relacionadas con la física, la química o la biología?
-Según las pruebas mencionadas en el guion, el modelo OpenAI O1 es capaz de resolver tareas a un nivel similar al de estudiantes de doctorado en estas áreas.
¿Cuál es la capacidad del modelo OpenAI O1 en competencias de programación?
-El modelo OpenAI O1 alcanza el percentil 89 en diferentes competencias de programación, lo que indica que su capacidad en código es muy alta.
¿Por qué podría ser limitado el uso del modelo OpenAI O1 en comparación con otros modelos como GPT-4?
-A pesar de su capacidad para razonar, el modelo OpenAI O1 actualmente no puede conectarse a Internet ni procesar archivos o imágenes, lo que limita su utilidad en comparación con modelos que sí tienen estas capacidades.
¿Cuáles son algunos ejemplos de casos de uso donde el modelo OpenAI O1 podría ser especialmente útil?
-El modelo OpenAI O1 podría ser útil para investigadores en salud que necesitan secuenciar células, físicos trabajando con fórmulas matemáticas complejas, o desarrolladores de software en entornos complejos.
¿Cómo se puede acceder a los modelos OpenAI O1 en ChatGPT si se tiene una suscripción a ChatGPT Plus?
-Si se tiene ChatGPT Plus, se puede acceder a los modelos OpenAI O1 iniciando una nueva conversación en ChatGPT y seleccionando el modelo O1 Preview o el modelo O1 Mini en el menú de selección de modelos.
¿Cuál es la principal limitación para probar el modelo OpenAI O1 Preview en ChatGPT según el guion?
-La principal limitación para probar el modelo OpenAI O1 Preview en ChatGPT es que solo se permite un número limitado de mensajes a la semana, con un total de 30 mensajes para conversar con él.
¿Cómo se puede mejorar el uso del modelo OpenAI O1 en el futuro?
-El uso del modelo OpenAI O1 podría mejorarse en el futuro al conectarlo con capacidades para analizar imágenes y datos, lo que multiplicaría sus posibilidades de uso y le permitiría encontrar casos de uso más genéricos y útiles.
Outlines
🚀 Lanzamiento del modelo OpenAI O1
OpenAI ha presentado su nuevo modelo, el O1, diseñado para razonar de manera más profunda y resolver problemas complejos. Este modelo ya está disponible en ChatGPT y se espera que mejore significativamente la capacidad de asistencia en campos científicos, matemáticas y programación. Se destaca que, a diferencia de modelos anteriores, el O1 está entrenado para 'pensar' más antes de responder, similar a cómo lo haría un ser humano, lo que podría llevar a respuestas más precisas y completas. Además, se menciona que el modelo ya ha sido implementado en ChatGPT y la API de OpenAI, aunque con ciertos requisitos y limitaciones, como la incapacidad de conectarse a Internet o procesar archivos e imágenes.
🔍 Pruebas del modelo O1 en tareas lógicas
El vídeo explora el rendimiento del modelo O1 en tareas lógicas complejas, comparándolo con el rendimiento de estudiantes de doctorado en disciplinas científicas. Se presentan tres pruebas de concepto para evaluar la capacidad de razonamiento del modelo: el problema de las velas, el orden alfabético de números del 1 al 100 y un acertijo sobre cruzar un río con una persona y una cabra. El modelo O1 demuestra una capacidad notable para resolver estas tareas, a pesar de algunos errores en situaciones de overfitting, donde el modelo tiende a repetir respuestas comunes basadas en su entrenamiento, en lugar de encontrar soluciones más simples y directas.
💡 Perspectivas y casos de uso del modelo O1
El vídeo concluye con una reflexión sobre las aplicaciones potenciales del modelo O1 en diversos campos, desde la investigación en salud hasta la física y la programación. Se sugiere que, a pesar de su reciente lanzamiento y las limitaciones actuales, el modelo O1 tiene el potencial para revolucionar la forma en que se utiliza la inteligencia artificial en tareas que requieren un razonamiento profundo y complejo. Se invita a la audiencia a explorar y compartir casos de uso que puedan beneficiarse de las capacidades del modelo, con la intención de crear un diálogo sobre cómo integrar mejor estas herramientas en la práctica diaria.
Mindmap
Keywords
💡OpenAI
💡Modelo de IA
💡Razonamiento
💡Chat GPT
💡Ciencia, Código y Matemáticas
💡Overfitting
💡Lógica
💡API
💡Testimonios
💡Casos de uso
Highlights
OpenAI ha presentado su nuevo modelo, el GPT-4 O1, diseñado para razonar y resolver tareas complejas.
El GPT-4 O1 ya está disponible en ChatGPT y se ha incorporado directamente para su prueba.
El modelo GPT-4 O1 es una serie de modelos que pasan más tiempo pensando antes de responder para mejorar la calidad de las respuestas.
OpenAI enfatiza mejoras en áreas específicas como ciencia, código y matemáticas para ser mejores asistentes en campos científicos y de programación.
El modelo GPT-4 O1 ha sido entrenado para razonar a través de tareas complejas, similar a un estudiante de doctorado en física, química o biología.
En pruebas, el modelo ha demostrado ser capaz de resolver el 83% de los problemas en olimpiadas internacionales de matemáticas,对比GPT-4 Omni que solo resolvía el 1%.
Las habilidades de código del modelo GPT-4 O1 alcanzan el percentil 89 en diferentes competiciones.
Aunque el modelo GPT-4 O1 es superior en muchos casos, aún no tiene la capacidad de conectarse a Internet ni procesar archivos o imágenes.
El modelo GPT-4 O1 es especialmente útil para profesionales en campos de la ciencia, la programación o las matemáticas.
El modelo GPT-4 O1 mini es un modelo más económico, ideal para aquellos que buscan una solución de coste-eficiencia.
El modelo GPT-4 O1 preview tiene un límite de 30 mensajes a la semana, mientras que el GPT-4 O1 mini tiene 50 mensajes a la semana.
El modelo GPT-4 O1 ha demostrado ser capaz de resolver problemas lógicos con éxito, como el problema de las velas.
El modelo también resuelve correctamente el desafío de ordenar alfabéticamente los números del 1 al 100 en palabras.
Aunque el modelo GPT-4 O1 identifica la solución correcta para un acertijo, tiende a caer en el overfitting y replicar respuestas del dataset.
El reto futuro es encontrar casos de uso más genéricos y habituales para el modelo GPT-4 O1 que le permitan sacar un partido superior.
Se espera que la conexión de estos modelos con capacidades para analizar imágenes y datos multiplique las posibilidades de uso.
El lanzamiento del modelo GPT-4 O1 es una oportunidad para probar y explorar nuevos casos de uso que podrían ser útiles para un público más amplio.
Transcripts
después de meses de especulaciones por
fin Open Ai ha presentado su nuevo
modelo el open a o1 un modelo que es
capaz de razonar y no Solo lo ha
presentado sino que ya está disponible
en chat gpt y en el vídeo de hoy vamos a
analizar en profundidad Este modelo
vamos a probarlo y vamos a identificar
posibles casos de uso dentro vídeo Open
ae lleva meses preparando el terreno
para un gran lanzamiento primero fue la
noticia del proyecto qstar luego fue la
noticia o todas las noticias
relacionadas con el proyecto strauberry
poco a poco fuimos descubriendo que
opena Estaba preparando un modelo de
Inteligencia artificial capaz de razonar
de un modo más profundo y de repente
Casi casi de la noche a la mañana
presenta Este modelo y lo incorpora
directamente a es gpt para que podamos
probarlo Este modelo es el open a o1 una
nueva serie de modelos es decir no es un
único modelo sino que ya han presentado
directamente dos que están diseñados
para pasar más tiempo pensando antes de
responder Es decir para meditar un poco
la respuestas Y tratar de darnos la
mejor respuesta posible a las preguntas
que le formulemos pero vamos a ver un
poco más en profundidad Cómo ha
presentado Open a este modelo y en este
artículo nos lo explican presentando
openai o1 preview y lo que nos dicen es
empiezan por esto el modelo está
entrenado para pasar más tiempo pensando
antes que responder por qué Porque de
este modo el modelo puede razonar a
través de tareas complejas para resolver
problemas más difíciles y fijaros en qué
áreas específicas nos pone en de ejemplo
ciencia código y matemáticas veréis que
todos los artículos están muy enfocados
sobre todo en estas áreas en mejorar el
rendimiento de los modelos de lenguaje
para ser mejores asistentes en Campos
científicos o Campos matemáticos o
campos de programación también es muy
interesante que nada más empezar el
artículo nos dicen que este modelo ya se
ha lanzado tanto en chang gpt como en la
Api si bien es cierto que para
utilizarlo en la Api debes cumplir con
ciertos requisitos de gasto previo que
son bastante exigentes pero
esencialmente lo han presentado y lo han
lanzado lo han puesto a disposición del
público por lo que ya podemos probarlo y
lo vamos a hacer un poco más adelante en
este vídeo de momento sigamos
contextualizando un poco qué hace este
modelo lo que nos dicen es que han
entrenado Este modelo para pasar más
tiempo pensando a través del problema
que le planteemos antes de responder un
poco como lo haría una persona y a
través del entrenamiento ha aprendido
Cómo refinar el proceso de pensamiento
para probar diferentes estrategias y
hacer sus errores esto a mí me recuerda
un poco a la polémica que hemos visto
estos últimos días con el modelo
reflexion 70b que al final era un prom
que hacía un poco esto pues la sensación
es que Open a ha cogido este sistema y
lo ha integrado directamente dentro del
propio modelo de modo que ahora tenemos
un modelo que lo que hace es iterar un
poco la respuesta pensarla procesarla y
una vez la tiene ya meditada nos da una
respuesta que en principio Debería ser
superior cuán superior Pues según el
propio pen bastante superior fijaros lo
que nos dicen es que en sus pruebas Este
modelo pues da un rendimiento similar o
es capaz de resolver tareas a un nivel
similar a como lo harían estudiantes de
doctorado en tareas relacionadas con la
física la química o la biología y por
ejemplo nos dicen que en un examen de
las olimpiadas internacionales de
matemáticas por ejemplo gpt 4 omni era
capaz de resolver solo el 1% de los
problemas mientras que estos modelos
capaces de razonar subía hasta un
83 y que sus habilidades de código
alcanzan el percentil 89 en diferentes
competiciones de modo que estamos
hablando de un modelo que ya es mucho
más capaz sobre el papel de resolver
este tipo de tareas ya no tenemos solo
un asistente que es capaz de ayudarnos
de un modo muy eficiente a la hora de
procesar texto elaborar textos y hacer
una lógica básica sino que sobre el
papel estaríamos ante una herramienta
que sería muy capaz de asistirnos de un
modo mucho más profundo a la hora de
procesar información elaborar
información plantear retos y que estos
retos no los resuelva la propia máquina
sin embargo pese a las mejoras que nos
prometen con este modelo es muy
necesario reseñar que como un modelo que
se acaba de lanzar en estos momentos aún
no tiene muchas de las características
que hacen hgpt Útil es decir no se puede
conectar a Internet y tampoco se le
pueden proporcionar ni archivos ni
imágenes para que los procese por lo que
paradójicamente pese a que este modelo
apunta a ser muy superior para la
mayoría de los casos de uso que para los
que se utiliza chat gpt a día de hoy gpt
4 ovni seguramente será un modelo mucho
más capaz al menos a corto plazo
Entonces por qué es interesante Este
modelo pues lo que os decía es para mí
sobre todo una demostración de capacidad
de Hacia dónde va la Inteligencia
artificial y que a día de hoy es Útil
para personas o para profesionales que
se dediquen al campo de la ciencia la
programación o las matemáticas o otros
Campos similares y nos ponen como
ejemplos de cosas donde puede ayudar un
modelo como el o1 pues por ejemplo para
investigadores del campo de la salud que
tienen que hacer secuenciación de
células o para físicos que tengan que
trabajar con fórmulas matemáticas
complejas o para programadores o
desarrolladores que tengan que trabajar
también en entornos más complejos pero
mi sensación es que a día de hoy Pese a
que lo han incorporado dentro el chat
gpt aún no apunta a ser un modelo
especialmente Útil para la mayoría de
tareas donde realmente se utiliza hgpt
Pese a que seguramente nos va a
descubrir nuevos casos de uso muy
interes anes por lo que merece mucho la
pena ver de qué es capaz Este modelo y
antes de pasar a probar estos dos nuevos
modelos en ch gpt Recuerda que si
quieres estar al día de todas las
novedades sobre Inteligencia artificial
puedes suscribirte en mi newsletter
encontrarás el enlace en la descripción
y nada más registrarte recibirás un
obsequio en forma de asistentes gpt que
por ejemplo te ayudarán a escribir
textos de un modo mucho más rápido y más
fluido y ya estoy en chat gpt porque
como os decía Open a no solo ha
presentado los modelos sino que ya los
ha lanzado e implementado de modo que si
pagáis chat gpt Plus y accedé a una
nueva conversación de chat gpt y os vais
al menú donde podéis seleccionar los
diferentes modelos os deberían aparecer
estos dos nuevos modelos el o1 preview y
el ou1 mini El problema es que nos lo
dejas nos lo deja probar en cuentagotas
porque para el o1 preview tenemos un
total de 30 mensajes a la semana para
conversar con él y el o1 mini un total
de 50 mensajes a la semana por lo que en
este primer vídeo voy a ir directo al
grano y voy a probar tres de los proms
más difíciles que hago de mi batería de
10 proms para ver si esto Este modelo el
o1 preview es capaz de eh solucionarlo
Por qué hago esto porque mi intención es
estos días probarlo un poco más e
identificar casos de uso interesantes y
traeros otro vídeo relacionado con estos
dos nuevos modelos de modo que vamos a
probar el Ono preview con tres proms que
suelen fallar uno de overfitting y dos
de lógica que es donde Este modelo
Debería ser más potente por ejemplo
vamos a probar con el problema de las
velas si os acordáis en este problema lo
que le preguntamos a hgpt es lo
siguiente Pedro tiene cuatro velas
inicialmente de la misma longitud las
enciende todas a la vez y empiezan a
consumirse después de un rato Pedro
empieza a apagar una detrás de otra Cuál
de las cuatro velas es la primera que ha
apagado Pedro aquí tienes un diagrama de
cómo han quedado las velas el igual
representa la longitud de cada una de
ellas de modo que yo le pongo aquí Las
cuatro velas que ha ido apagando Pedro y
me tiene que decir pues es básicamente
que la primera vela que ha apagado es la
vela que ha quedado más larga es decir
la vela número tres se lo vamos a enviar
y vamos a ver cómo lo hace
fijaros nada más empezar lo que hace es
primero pensar identifica la secuencia y
luego pues
hace elabora la respuesta y nos dice
esto para resolver este problema debemos
analizar Cómo el tiempo de combustión
afecta la longitud restante de cada vela
supuesto es clave todas las velas son
idénticas y tienen la misma tasa de
combustión las velas se encienden
simultáneamente Pedro apaga las velas
una por una después de cierto tiempo
velas que se apagan primero dejan de
quemarse antes y por lo tanto retienen
más de su longitud original velas que se
apagan al final continúan quemándose por
más tiempo y Por ende son más cortas
longitudes finales de las velas pues me
hace el recuento me dice la vela 3 es la
que tiene siete unidades y nos dice el
orden exacto de extinción de las velas
orden de extinción basado en las
longitudes Pues la primera apagada es la
vela 3es que es la más larga la segunda
es la vela dos la tercera es la vela uno
y la última es la que se ha quedado con
una única unidad y Finalmente nos da la
respuesta la vela número tres fue la
primera que Pedro apagó lo ha respondido
de un modo perfecto por lo que este
primer prom que es un prom que hasta
ahora fallaba la mayoría de modelos lo
ha respondido correctamente vamos a por
el segundo problema y el segundo prom es
el
siguiente si ordenamos alfabéticamente
los números del un al 100 cuál sería el
primer número y en los los últimos
modelos lo que le añadía era un piensa
paso paso que voy a mantener para
dejarlo Exactamente igual pero que en
principio en estos no haría falta por lo
que se lo mandamos fijaros primero
piensa identifica los números tarda un
poco más vemos que podemos ver un poco
lo que está haciendo cada vez y
desplegamos el menú Sigue pensando hace
la lista está recogiendo todos los
números sigue procesando como podéis ver
antes ha respondido muy rápido pero
ahora le cuesta bastante más seguramente
porque tiene que procesar una lista del
un al 100 la tiene que elaborar toda y
luego responder Aquí vemos como ha
identificado Cuáles son las letras que
empiezan por la letra más inicial del
abecedario que es la c ha identificado
los diferentes números que hay Con la c
está revisando las palabras y aquí vemos
la respuesta para resolver este problema
debemos ordenar alfabéticamente los
números del 1 al 100 escritos en
palabras en español primero escribamos
todos los números en palabras y ahora lo
que nos dice es ordenemos todos los
números alfabéticamente y fijaros cómo
lo hace bien 14 100 50 5 40 4 y al
ordenar todos los números 14 es el
primero en la lista alfabética por lo
que la respuesta correcta es 14 por lo
que este que era un prom que hasta ahora
no me había respondido bien ningún
modelo vemos como estos nuevos modelos
de Open es capaz de responderlo
perfectamente y finalmente cambiamos de
tercio le hemos hecho dos preguntas
duras de lógica donde Este modelo debía
responder bien porque esto en principio
es el punto fuerte de estos nuevos
modelos y ahora nos vamos a ir a una
pregunta que quiere probar un poco el
overfitting del modelo es decir cuando
los modelos tienen una sobrer
representación de un cierto tipo de
respuesta en el dataset y cuando
modificas un poco esa pregunta tienden a
responder del mismo modo en este caso la
pregunta que hasta ahora me habían
fallado siempre estos modelos es esta de
aquí cómo lo harías para pasar una
persona y una cabra a la otra orilla de
un río si dispones de una Barca y la
pregunta no tiene más condiciones de
modo que se lo vamos a enviar en
principio es tan fácil como simplemente
poner la persona y la cabra dentro de la
barca y cruzar el río vamos a ver si
realmente este nuevo modelo llega a esta
solución que es la más sencilla o si
tiende a replicar la estructura de un
acertijo clásico donde intervienen más
elementos y aquí tenemos la respuesta de
este nuevo modelo y la verdad es que
después de leerla es bastante curiosa
por qué Por un lado lo ha hecho bien y
por el otro lado ha intentado colarme la
respuesta sobre entrenada o sobr
representada en el datas set fijémonos
nos responde esto para pasar una persona
y una cabra a la otra orilla de un río
disponiendo de una Barca lo haría de la
siguiente manera Uno ambos suben a la
barca si la barca es lo suficientemente
grande para transportar a la persona y a
la carro al mismo tiempo simplemente
ambos cruzan juntos perfecto esta sería
la respuesta que yo esperaba de entrada
si no hay más condiciones pero fijaros
en el el segundo caso si la barca solo
soporta uno a la vez lo que vamos a
hacer es paso uno la persona llev lleva
a la cabra a la otra orilla y la deja
allí mal porque si solo soporta uno a la
vez ya ha puesto las dos cosas y se ha
ido al otro lado por lo tanto aquí ha
fallado paso dos la persona regresa sola
con La Barca la orilla inicial Por qué
si ha cruzado no tendría que hacerlo y
paso tres la persona cruza nuevamente el
río sola llegando a la otra orilla donde
está la cabra es decir no tiene sentido
porque el paso uno es esencialmente
el mismo paso de la solución primera que
me ha dado por lo tanto es capaz de
identificar la respuesta correcta es
capaz de proporcionara pero aún así no
puede evitar caer en el overfitting del
modelo y terminar dándome otra respuesta
complementaria que sí que se ajusta más
a la estructura de la respuesta del
acertijo original decir que en este
vídeo no voy a probar el modelo o mini
pero básicamente el modelo om mini es un
modelo 80% más barato que el modelo o
uno preview lo que le hace un modelo
sobre todo más eficiente en términos de
coste eficiencia por lo que la idea de
hoy es sobre todo probar el modelo más
capaz pero tened en cuenta esto sobre
todo si podéis acceder a estos modelos
vía Api que hay un modelo que podéis
probar que podéis testear para vuestros
casos de uso y que puede ser
sensiblemente más económico a la hora de
utilizarlo de modo que de momento las
primeras conclusiones conclusiones muy
básicas porque las pruebas que puede
realizar de momento son mínimas es que
realmente estos modelos son mucho más
capaces a la hora de razonar y de
solucionar problemas lógicos ahora el
reto es encontrar casos de uso
especialmente casos de uso dentro del
propio chat gpt en la página de
presentación de Open hay diferentes
testimonios del campo sobre todo de las
ciencias por ejemplo investigadores de
en física cuántica o investigadores en
genética que explican con su testimonio
Cómo se puede utilizar estos modelos en
sus campos el reto real ahora es
encontrar casos de uso más genéricos más
habituales para el resto de usuar donde
le podamos sacar un partido realmente
superior al que le podíamos sacar por
ejemplo a gpt 4 ovni yo me imagino que
en cuanto conecten estos nuevos modelos
con las capacidades para analizar
imágenes y sobre todo para analizar
datos las posibilidades de estos modelos
se multiplicarán y realmente
encontraremos casos de uso muy
interesantes para este modelo de momento
lo bueno es esto que lo han presentado
lo han lanzado lo podéis probar y el
reto es este encontrar casos de uso de
hecho en mi próximo vídeo ya me gustaría
mostraros algunos casos de uso donde me
sea útil para mí y pueda ser Útil para
vosotros de modo que si tenéis ideas de
casos de uso que queráis Probar con este
Modelo Si me las decís en los
comentarios me las anoto y las testeo
para incorporarlas en el próximo en el
próximo vídeo de momento lo dejamos aquí
os dejo con esta novedad y nos vemos en
el próximo vídeo
Ver Más Videos Relacionados
OpenAI o1 y cómo logró que ChatGPT razone
Nuevo Avance DESBLOQUEA EL POTENCIAL de los LLMs | Reflection 70B
Top 21 Casos de Uso INCREÍBLES de GPT 4o
Todo sobre GPT-4o, el mayor avance en IA desde ChatGPT
🔔OPENAI-O1, el NUEVO Modelo GRATIS QUE RAZONA! | GPT OPENAI-O1 Tutorial COMPLETO DESDE CERO ESPAÑOL💰
GPT-4o: TODO lo que debes saber del NUEVO MOTOR de CHATGPT 🚀 ¡GRATUITO!
5.0 / 5 (0 votes)