ChatGPT STRAWBERRY ya está aquí 🍓 ¡Pongo a prueba OpenAI-o1!

Summary

OpenAI 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

00:00

🚀 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.

05:01

🔍 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.

10:02

💡 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.

Keywords

💡OpenAI

OpenAI es una organización sin fines de lucro que se dedica a la investigación y desarrollo de inteligencia artificial. En el guion, OpenAI presenta su nuevo modelo de IA, el 'open a o1', destacando su capacidad para razonar y resolver problemas complejos, especialmente en áreas como la ciencia, la programación y las matemáticas.

💡Modelo de IA

Un modelo de IA, en este contexto, se refiere a un conjunto de algoritmos y datos entrenados para realizar tareas específicas, como el razonamiento y la resolución de problemas. El modelo 'open a o1' es un ejemplo de un modelo de IA avanzado presentado en el video.

💡Razonamiento

El razonamiento es el proceso de usar la lógica para analizar información y llegar a conclusiones. En el guion, se destaca que el modelo 'open a o1' ha sido entrenado para 'pasar más tiempo pensando antes de responder', lo que implica un enfoque en mejorar el razonamiento a través del procesamiento de tareas complejas.

💡Chat GPT

Chat GPT es una plataforma de conversación desarrollada por OpenAI que utiliza modelos de IA para interactuar con los usuarios a través del lenguaje natural. En el guion, se menciona que el modelo 'open a o1' ya está disponible en Chat GPT, permitiendo a los usuarios probarlo y ver su rendimiento en tiempo real.

💡Ciencia, Código y Matemáticas

Estos términos se refieren a campos académicos y profesionales que requieren un alto nivel de análisis y razonamiento. En el guion, se sugiere que el modelo 'open a o1' ha sido diseñado para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje en estos campos específicos, ofreciendo asistencia avanzada en tareas científicas y matemáticas.

💡Overfitting

El overfitting ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a una peor generalización en datos no vistos. En el guion, se menciona un ejemplo de overfitting al discutir cómo el modelo 'open a o1' a veces da respuestas que se ajustan a estructuras previamente vistas en lugar de soluciones simples y directas.

💡Lógica

La lógica es el estudio de la validez y la coherencia en el razonamiento. En el guion, se destaca la capacidad del modelo 'open a o1' para resolver problemas lógicos, lo que demuestra su habilidad para procesar y analizar información de manera coherente y efectiva.

💡API

API es el acrónimo de 'Application Programming Interface', que es un conjunto de rutinas y protocolos que permiten a diferentes softwares interactuar entre sí. En el guion, se menciona que el modelo 'open a o1' también está disponible a través de la API de OpenAI, lo que permite a desarrolladores y empresas integrarlo en sus propias aplicaciones y servicios.

💡Testimonios

Los testimonios son declaraciones o relatos personales que proporcionan evidencia o perspectiva sobre un tema o evento. En el guion, se menciona que hay testimonios de investigadores en física cuántica y genética que explican cómo pueden utilizar estos modelos de IA en sus campos, lo que demuestra la aplicabilidad y el valor práctico de la tecnología.

💡Casos de uso

Un caso de uso es una situación específica en la que se aplica una tecnología o solución para alcanzar un objetivo. En el guion, se discute la importancia de encontrar casos de uso genéricos y útiles para el modelo 'open a o1', lo que implica explorar y demostrar la efectividad del modelo en una variedad de contextos y problemas reales.

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