OpenAI finalmente lanzó el modelo de lenguaje grande GPT-4 y la gente ya se pregunta cómo utilizarlo. El nuevo LLM es una mejora considerable con respecto al modelo GPT-3.5 utilizado por ChatGPT, con importantes mejoras en la precisión de las respuestas, la generación de letras, la creatividad en el texto y la implementación de cambios de estilo. Si bien un poder tan inmenso tiene sus beneficios, puede resultar intimidante ponerlo en práctica. Por eso, decidimos preparar una guía completa sobre GPT-4 para ti.
¿Cómo acceder a GPT-4? ¿Cuáles son las nuevas características de GPT-4? ¿Qué puedo hacer con GPT-4? ¿Puedo usar GPT-4 gratis? Sigue leyendo y descubre todo lo que necesitas saber sobre GPT-4.
Indice
¿Qué es GPT-4?
GPT-4 es una herramienta de inteligencia artificial generativa altamente adaptable que admite entradas multimodales. Esto significa que puede interpretar y procesar una amplia gama de contenido, no solo texto sino también audio e imágenes. Los usuarios pueden proporcionarle varios tipos de datos. A cambio, GPT-4 puede producir resultados que incluyen pasajes escritos detallados, explicaciones detalladas, código informático y composiciones creativas, todo de una manera que imita de cerca los patrones de pensamiento y lenguaje humanos.
¿Qué hace que GPT-4 sea diferente de ChatGPT?
GPT-4 y ChatGPT están estrechamente relacionados, pero no son lo mismo. ChatGPT es un chatbot que permite a las personas mantener conversaciones con el modelo de lenguaje grande (LLM) subyacente. Básicamente, ChatGPT es la interfaz conversacional del modelo. Puede ingresar indicaciones de texto en lenguaje natural y ChatGPT responderá con respuestas a sus indicaciones.
ChatGPT puede ejecutarse en varias versiones del modelo GPT. De forma predeterminada, la versión gratuita de ChatGPT le brinda acceso a GPT 3.5. Con una suscripción paga, puede obtener acceso a GPT-4.
:¿Cuál es la diferencia entre GPT-4 y GPT-4 Turbo?
GPT-4 Turbo es una versión más rápida y económica de GPT-4, adecuada para aplicaciones a gran escala. De hecho, la versión más reciente de GPT-4 Turbo es más asequible y capaz que GPT-4. GPT-4 Turbo también tiene una ventana de contexto más larga, lo que significa que puede enviar hasta 300 páginas de texto en sus indicaciones de entrada.
En general, la elección entre GPT-4 y GPT-4 Turbo depende de los requisitos específicos de la aplicación, particularmente en términos de complejidad de respuesta, velocidad y costes operativos.
¿Quién creó GPT-4?
OpenAI, una empresa de inteligencia artificial de San Francisco, creó GPT-4. OpenAI se fundó en 2015 para crear inteligencia artificial que sea “segura y beneficie a toda la humanidad”. La empresa está detrás de varias plataformas de inteligencia artificial líderes, incluidas DALL-E y Codex.
OpenAI lanzó GPT-4 el 14 de marzo de 2023.
¿Cómo funciona GPT-4?
GPT-4 no obtiene sus respuestas de una base de datos de conocimiento. Genera una palabra a la vez y predice cada palabra a medida que avanza. Sus predicciones se basan en patrones estadísticos que identifica al analizar grandes volúmenes de datos.
La tecnología que hace posible este análisis avanzado se denomina transformador generativo preentrenado (GPT). GPT es el nombre que se le da a una familia de LLM creados por OpenAI. Veamos cómo los investigadores entrenan los modelos GPT para comprender mejor cómo funcionan.
Cómo se entrenan los modelos GPT
El proceso de entrenamiento del modelo GPT se divide en dos etapas:
Preentrenamiento
Durante el preentrenamiento, el modelo procesa y analiza grandes volúmenes de datos de Internet y datos con licencia de fuentes de terceros. Identifica patrones y correlaciones entre palabras e imágenes para comprender el significado y el contexto. También aprende las estructuras de oraciones, párrafos y varios tipos de contenido, como poesía, artículos académicos y código.
Los modelos GPT utilizan una arquitectura de red neuronal avanzada denominada transformador. El transformador es clave para la capacidad del modelo de analizar grandes volúmenes de datos y aprender de forma independiente. El transformador permite que el modelo procese y aprenda patrones a partir de los datos de entrenamiento, lo que permite que los modelos GPT como GPT-4 realicen predicciones sobre nuevas entradas de datos.
Ajuste
La siguiente etapa del entrenamiento es el ajuste fino. En esta etapa, el modelo se perfecciona para realizar tareas específicas, como generar respuestas conversacionales. El modelo aprende a proporcionar las respuestas que las personas desean mediante el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). Los humanos califican las respuestas del modelo y el modelo intenta obtener una retroalimentación más positiva con cada respuesta posterior. La etapa de ajuste fino también es una oportunidad para minimizar los sesgos y reducir las respuestas dañinas.
Modelos GPT anteriores
GPT-4 es la cuarta iteración de los modelos GPT de OpenAI. A continuación, se ofrece una descripción general de cómo ha evolucionado la familia de modelos.
GPT-1
Se introdujo en 2018. Se entrenó con BookCorpus, que consta de 7000 libros de ficción inéditos. Este modelo demostró que el marco GPT podía lograr una comprensión del lenguaje natural.
GPT-2
Se presentó en febrero de 2019. Se entrenó en 8 millones de páginas web. El objetivo del entrenamiento era crear un modelo que predijera la siguiente palabra de un texto después de recibir todas las palabras anteriores. Los investigadores llevaron al modelo más allá de su entrenamiento pidiéndole que generara argumentos. El resultado fue un ensayo que un humano podría haber escrito. Aunque GPT-2 tuvo un rendimiento inconsistente, pudo responder preguntas, traducir texto y resumir contenido extenso.
GPT-3
Se anunció en el verano de 2020. OpenAI se refirió a ella como una plataforma de generación de texto de propósito general. El conjunto de datos que entrenó a GPT-3 contenía más de un billón de palabras. A diferencia de sus predecesores, GPT-3 podía generar código. GPT-3 actuó como base para ChatGPT, el chatbot impulsado por IA.
Capacitación y capacidades clave de GPT-4
OpenAI comenzó a crear las herramientas de aprendizaje profundo utilizadas para construir GPT-4 en 2021. Trabajó con Microsoft Azure para desarrollar una supercomputadora capaz de manejar la potencia informática y el volumen de datos que requieren los LLM avanzados.
GPT-4 se entrenó con datos disponibles públicamente y datos de fuentes de terceros. A diferencia de los modelos anteriores, OpenAI no ha publicado ninguna información sobre el tamaño del modelo de entrenamiento, el hardware utilizado ni detalles sobre la metodología de entrenamiento.
Lo que sí sabemos es que GPT-4 es más avanzado que GPT-3 en varios aspectos:
- Puede aceptar tanto imágenes como indicaciones basadas en texto.
- Se entrenó con datos hasta abril de 2023; el conjunto de datos de GPT-3 finaliza en junio de 2021
- Se desempeña mejor en tareas creativas que GPT-3
- Capaz de manejar tareas más complejas que su predecesor, como analizar gráficos.
- Puede manejar indicaciones más largas de hasta 25.000 palabras.
- Es más probable que se mantenga dentro de los límites de contenido permitido.
- Genera respuestas más precisas
- Se adapta mejor a las solicitudes de los usuarios, como la personalidad de su marca o su estilo de escritura.
OpenAI también utilizó varias pruebas para validar la aptitud de GPT-4. Obtuvo buenos resultados en los exámenes AP, el examen de la barra uniforme, el examen de las Olimpiadas, el LSAT y el examen cuantitativo GRE.
¿GPT-4 es gratuito?
Para utilizar GPT-4 directamente desde OpenAI, hay que pagar. Hay dos formas de acceder a él.
Con una suscripción paga a ChatGPT Plus, obtienes acceso a GPT-4. Luego puedes conversar con ChatGPT en la web o con aplicaciones para Android e iOS.
Los desarrolladores pueden acceder a GPT-4 a través de la API para desarrolladores. Con la API, pagas una tarifa fija por tokens. Hay una tarifa para los tokens de solicitud (los tokens que usas en tu «pregunta» al LLM) y otra para los tokens de finalización (los tokens que usas en la «respuesta» que recibes del LLM).
Así es como funcionan los tokens:
- Cada entrada y salida se divide en tokens. Los tokens de solicitud hacen referencia al texto y los archivos que proporciona en su solicitud a GPT-4. Los tokens de finalización hacen referencia al texto generado por GPT-4 en su respuesta.
- Antes de que GPT-4 procese su solicitud, la entrada se divide en tokens. Estos tokens no son lo mismo que sílabas o fragmentos de palabras lógicas, sino que pueden incluir espacios o subpalabras.
- Existen algunas reglas generales para entender el “tipo de cambio” entre palabras y tokens. En inglés, cuatro caracteres equivalen aproximadamente a un token, y setenta y cinco palabras equivalen aproximadamente a 100 tokens. En otros idiomas, esta relación no se cumple y cada palabra probablemente se traduzca en una mayor cantidad de tokens.
- Otra forma de acceder a GPT-4 es a través de Copilot AI de Microsoft. Copilot es un chatbot que funciona con GPT-4. Copilot está disponible en línea y a través de aplicaciones móviles.
Qué puedes hacer con GPT-4
La capacidad de GPT-4 para interpretar matices, procesar indicaciones más complejas y aceptar imágenes significa que tiene una amplia gama de posibles aplicaciones. Sin embargo, como todos los sistemas de IA actuales, GPT-4 tiene limitaciones que requieren un uso cuidadoso.
Comencemos con algunas formas en que puedes usarlo dentro de la plataforma ChatGPT.
Analizar imágenes
Puedes cargar una imagen en GPT-4 y solicitar que se realicen tareas basadas en esa imagen. Estas son algunas de las tareas de análisis de imágenes que puedes solicitar que GPT-4 realice:
- Interpretar datos en un cuadro o gráfico
- Describir una imagen, incluyendo lo que están haciendo los sujetos de la imagen y cuántos de ellos hay.
- Leer y analizar fotografías de texto, como documentos históricos.
- Conviertir notas escritas a mano en texto
- Identificar lo divertido, triste o sorprendente de una imagen.
Generar texto
GPT-4 puede generar contenido de texto original para comunicaciones formales, actividades comerciales o tareas personales. A continuación, se muestran algunos ejemplos:
- Redactar materiales de formación
- Crear documentos de procedimiento, manuales y políticas.
- Traducir contenido en diferentes idiomas
- Responder preguntas de investigación básicas, como cuántas provincias hay en Kenia o cómo funcionan los purificadores de aire.
Generar contenido creativo
GPT-4 ofrece mejores capacidades de escritura creativa que su predecesor, GPT-3.5. En particular, es mejor para mantener la cohesión y la coherencia de una narración.
A continuación se muestran algunas formas de utilizar estas capacidades:
- Crea criaturas ficticias con descripciones de su apariencia, su historia y su tradición.
- Describe una imagen con prosa escrita en un estilo particular.
- Esbozar una historia corta
- Borradores de blogs, títulos para redes sociales y contenido de comunicaciones de marketing
- Explicar un tema complejo, como el desarrollo de software, en formato de poema.
Escribir código
GPT-4 puede escribir, traducir y optimizar código en docenas de lenguajes de programación. Puede generar y analizar código de varias maneras:
- Sube un dibujo del diseño de un sitio web y pídele a GPT-4 que genere un código que coincida con él
- Describe lo que quieres que haga el código en lenguaje natural.
- Pega el código existente y solicita a GPT-4 que identifique los errores
- Obtener una descripción fácil de entender de lo que hace un fragmento de código
- Resumir y analizar contenido
GPT-4 puede analizar grandes volúmenes de datos para rastrear tendencias de datos, resumir textos y explicar contenido. Puedes ingresar texto directamente en la aplicación o cargar archivos en todos los formatos más populares.
GPT-4 puede leer y analizar contenido para una variedad de aplicaciones:
- Identificar tendencias de ventas en un documento de Excel
- Escribe un resumen de 250 palabras de un texto largo y complejo, como un artículo académico.
- Encuentra similitudes entre dos artículos
- Explicar la trama de un cuento corto, con detalles sobre el estilo de escritura y los temas.
- Revisar textos y brindar sugerencias para mejorarlos.
Casos de uso de la API GPT-4
Los desarrolladores utilizan la API GPT-4 para crear nuevas aplicaciones y agregar funciones a las existentes. Estas son algunas de las categorías más comunes en las que se incluyen estas aplicaciones.
Generación de contenido
Aunque ChatGPT puede generar contenido con GPT-4, los desarrolladores pueden crear herramientas de generación de contenido personalizadas con interfaces y funciones adicionales adaptadas a usuarios específicos. Por ejemplo, GPT-4 se puede ajustar con información como anuncios, textos de sitios web, correo directo y campañas de correo electrónico para crear una aplicación para escribir contenido de marketing. La interfaz de la aplicación puede permitirle ingresar palabras clave, tono y voz de marca y segmentos de audiencia e incorporar automáticamente esa información en sus mensajes.
Chatbots
GPT-4 puede servir como base para plataformas de IA conversacional. Los desarrolladores pueden crear chatbots personalizados para funciones específicas, como atención al cliente, encarnar un personaje o figura histórica o responder preguntas sobre tareas escolares.
Asistentes personalizados
GPT-4 puede potenciar asistentes de IA adaptados a industrias, profesiones o intereses específicos. Por ejemplo, puede crear un asistente para profesionales legales o para generar ideas creativas.
Análisis de sentimientos
GPT-4 puede servir como base para aplicaciones de análisis de sentimientos, que escanean reseñas y redes sociales para encontrar temas comunes en los comentarios de los clientes y la opinión pública.
Tecnología de asistencia
GPT-4 abre nuevas posibilidades para hacer el mundo más accesible. Por ejemplo, puede proporcionar descripciones textuales de imágenes para personas con discapacidad visual.
Ventajas de GPT-4
GPT-4 ofrece muchas características y funcionalidades. A continuación se muestran algunos ejemplos de las capacidades de GPT-4.
Es multimodal
La capacidad de GPT-4 para aceptar imágenes, archivos y texto le permite realizar tareas complejas. Estas capacidades multimodales amplían el potencial de casi todas las aplicaciones basadas en GPT-4.
A continuación le mostramos cómo puede beneficiarse de la multimodalidad de GPT-4:
- Agregar mayor contexto y profundidad a las indicaciones utilizando múltiples fuentes. Por ejemplo, una cadena de restaurantes puede usar GPT-4 para escanear fotos y subtítulos de las redes sociales para evaluar el sentimiento del cliente. Esto les permite hacer más que capturar palabras positivas y negativas en publicaciones sociales. También pueden ver qué fotos de alimentos tienden a tener subtítulos positivos y cuáles tienden a tener subtítulos negativos.
- Ahorra tiempo. Como puedes agregar archivos adjuntos directamente a la plataforma, no tienes que escribir tu propio resumen del archivo o la imagen relacionada con tu solicitud. GPT-4 también puede automatizar tareas como descripciones de productos e informes. Simplemente carga una imagen o datos sin procesar y solicita a GPT-4 que genere una respuesta que se ajuste a tus pautas.
- Crea indicaciones de varios pasos. GPT-4 puede tomar información de una imagen y realizar tareas complejas con ella. Por ejemplo, puedes cargar una foto de un cronograma de ensayos para una obra y preguntarle a GPT-4 qué días y horarios tienen programados los ensayos de los personajes principales.
Es mejor para entender los matices
GPT-4 es especialmente bueno para detectar matices como emociones, dialectos y coloquialismos en textos escritos. También puede inferir significados sin necesidad de decir las cosas directamente.
La capacidad de comprender los matices hace que el resultado de GPT-4 sea aún más parecido al humano:
- Generar diálogos que suenen auténticos entre personajes de diferentes lugares.
- Evaluar las emociones de las personas en una imagen y escribir contenido dirigido a esas emociones.
- Permitir que los humanos escriban indicaciones que suenen naturales y respondan con contenido contextualmente preciso
Es flexible
Aunque los chatbots son algunas de las aplicaciones más populares creadas con GPT-4, el modelo puede impulsar muchas aplicaciones de IA generativa. Esto se debe a que puedes ajustar GPT-4 en su propio conjunto de datos. Luego, puedes integrarlo con aplicaciones existentes o crear otras nuevas que se vean y funcionen como tu marca. Debido a esa flexibilidad, los desarrolladores de todos los campos, desde la medicina hasta los bienes de consumo, pueden innovar con GPT-4.
A continuación se muestran algunas de las formas en que puede utilizar la flexibilidad de GPT-4:
- Ofrecer a los clientes herramientas de autoservicio
- Permitir que personas no técnicas realicen tareas técnicas, como codificación.
- Crear recomendaciones personalizadas de música, libros, podcasts, etc.
- Automatizar tareas manuales, como la documentación médica.
Desventajas de GPT-4
GPT-4 es una plataforma de IA generativa avanzada, pero tiene desventajas. A continuación, se detallan los aspectos a tener en cuenta al utilizarla.
Puede producir respuestas inexactas
Todas las plataformas de IA generativa son propensas a producir información inexacta. Los investigadores de IA se refieren a estas inexactitudes como alucinaciones. Aunque GPT-4 es más preciso que sus predecesores, no verifica la información y no sabe cuándo está equivocada. Sus creadores mencionan que puede estar seguro de estar equivocado. Debido a estas inexactitudes, los desarrolladores deben pensarlo dos veces al considerar si integrar GPT-4 en sus aplicaciones. Si la aplicación tiene una tolerancia a errores limitada, entonces podría valer la pena verificar o contrastar la información producida por GPT-4.
Tiene una base de información limitada
El conjunto de datos de entrenamiento de GPT-4 solo llega hasta abril de 2023, lo que significa que no incluye las últimas noticias y tendencias en sus respuestas. Si utilizas GPT-4 para realizar investigaciones, no tendrás información actualizada. Es posible que no esté actualizado en temas como la tecnología, donde la información cambia rápidamente.
Los desarrolladores pueden solucionar esta limitación ajustando el modelo con datos más actualizados o creando aplicaciones que agreguen capacidades de búsqueda en línea al modelo.
Puede resultar costoso acceder
La única forma de acceder a GPT-4 de forma gratuita es a través de Copilot AI de Microsoft. Si prefieres usarlo a través de ChatGPT, cuesta al menos 20 dólares al mes. Según tus necesidades y tu presupuesto, puede resultar prohibitivo.
Además, los desarrolladores pueden encontrar costoso el acceso a la API de GPT-4, especialmente si están ejecutando una aplicación popular que utiliza muchos tokens.
Casos de uso de GPT-4: aplicaciones de la vida real
Si te preguntas «¿Qué puedo hacer con GPT-4?», esta parte es para ti. ¿Sabías que ya se están utilizando nuevas funciones de GPT-4? Estos son los primeros usuarios de GPT-4 en todo el mundo:
Duolingo
Con la ayuda de GPT-4, el nuevo nivel premium de Duolingo, Duolingo Max, incluirá dos funciones impulsadas por IA: Juego de roles y Explica mi respuesta. ¡Duolingo está listo para aprovechar las nuevas funciones de GPT-4!
El curso GPT-4 de Duolingo está diseñado para enseñar a los estudiantes a mantener conversaciones naturales sobre una amplia variedad de temas especializados. Duolingo ha introducido estas nuevas funciones en español y francés, y tiene planes de implementarlas en más idiomas y ofrecer aún más funciones en el futuro.
¿Te preguntas cómo usar GPT-4? Puedes aprender nuevos lenguajes con él.
Gobierno de Islandia
¡Hasta el Gobierno de Islandia se pregunta cómo utilizar GPT-4! El Gobierno de Islandia está trabajando junto con empresas tecnológicas y el GPT-4 de OpenAI para hacer avanzar la lengua nativa del país. Sin embargo, el GPT-4 ha cometido ciertos errores en la gramática islandesa y en la comprensión cultural. Ahora, 40 voluntarios supervisados por Vilhjálmur Þorsteinsson (director ejecutivo de la empresa de tecnología lingüística Miðeind ehf) están entrenando el GPT-4 con aprendizaje de refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF).
GPT-4 aprende de estas críticas y mejora sus futuras respuestas como resultado. Los intentos de perfeccionar un modelo GPT-3 con 300.000 indicaciones en idioma islandés fracasaron antes de RLHF debido al proceso que demanda mucho tiempo y datos.
Morgan Stanley
Morgan Stanley, una corporación de servicios financieros, emplea un chatbot interno habilitado con GPT-4 que puede explorar el enorme formato PDF de Morgan Stanley en busca de soluciones a las inquietudes de los asesores. Con las funciones GPT-3 y ahora GPT-4, la firma ha comenzado a investigar cómo aprovechar al máximo su capital intelectual.
Morgan Stanley cuenta con su propia biblioteca de contenido interna, denominada capital intelectual, que se utilizó para entrenar al chatbot con GPT-4. Alrededor de 200 empleados utilizan el sistema con regularidad y sus sugerencias ayudan a mejorarlo aún más. La empresa está evaluando la tecnología OpenAI, que tiene el potencial de mejorar la información obtenida a partir de las notas de los asesores y facilitar el seguimiento de las conversaciones con los clientes.
Be My Eyes
La empresa danesa Be My Eyes utiliza un “voluntario virtual” con tecnología GPT-4 dentro de su software para ayudar a las personas con discapacidad visual y baja visión con sus actividades diarias.
Les permite leer el contenido del sitio web, negociar circunstancias desafiantes del mundo real y tomar decisiones bien informadas en el momento, tal como lo haría un voluntario humano.
Stripe
Al igual que el resto de la industria financiera, el equipo de soporte de Stripe había estado empleando GPT-3 para mejorar la calidad de su servicio al cliente. Ahora está utilizando las funciones de GPT-4 para escanear sitios web y aprender cómo las empresas usan la plataforma para poder adaptar su soporte a sus necesidades.
Puede funcionar como asistente virtual para desarrolladores, comprendiendo sus consultas, escaneando material técnico, resumiendo soluciones y brindando resúmenes de sitios web. Con GPT-4, Stripe puede monitorizar foros comunitarios como Discord en busca de señales de actividad delictiva y eliminarlas lo más rápido posible.
Khan Academy
Khan Academy, una empresa que ofrece recursos educativos en línea, ha comenzado a utilizar las funciones de GPT-4 para impulsar un asistente de inteligencia artificial llamado Khanmigo. En 2022, comenzaron a probar las funciones de GPT-4; en 2023, el programa piloto de Khanmigo está disponible para unos pocos seleccionados. Los interesados en unirse al programa pueden poner sus nombres en una lista de espera.
Las evaluaciones iniciales sugieren que GPT-4 podría ayudar a los estudiantes a aprender temas específicos de programación informática y, al mismo tiempo, a obtener una apreciación más amplia de la relevancia de su estudio. Además, Khan Academy está probando diferentes formas en que los docentes podrían usar las nuevas funciones de GPT-4 en el proceso de desarrollo curricular.
GPT-4 y el panorama de la IA generativa
GPT-4 es una de las principales plataformas de inteligencia artificial generativa gracias a sus capacidades de procesamiento avanzadas, capacidades multimodales y flexibilidad. Los usuarios habituales pueden crear contenido original con GPT-4 a través de una suscripción premium a ChatGPT. Los desarrolladores pueden utilizar la API para crear nuevas aplicaciones y mejorar las existentes.
Aunque GPT-4 tiene muchas aplicaciones, sus imprecisiones y costes pueden resultar prohibitivos para algunos usuarios. Sin embargo, es solo una de las muchas plataformas de IA generativa. Estate atento para mantenerte actualizado sobre las últimas herramientas de IA y lo que puedes hacer con ellas.
¿Cuál es el futuro?
OpenAI tiene la intención de iterar y mejorar GPT-4 después de su implementación a medida que se identifiquen más problemas, y hay algunas medidas que la empresa ya se ha comprometido a tomar, entre ellas:
- Adoptar capas de mitigación en el sistema de modelos: a medida que los modelos de IA se vuelven más capaces y se adoptan más en múltiples industrias, la necesidad de múltiples líneas de defensa es fundamental.
- Desarrollar evaluaciones, mitigaciones y estrategias teniendo en cuenta el uso en el mundo real: conocer quiénes son los usuarios y para qué se utilizarán estas herramientas es fundamental para mitigar cualquier daño potencial que pueda producirse. Es especialmente importante tener en cuenta el factor humano en la implementación de estas herramientas y las vulnerabilidades del mundo real.
- Asegurarse de que las evaluaciones de seguridad cubran los riesgos emergentes: a medida que los modelos crecen en su capacidad, es importante prepararse para interacciones complejas y riesgos imprevistos.
- Planificar para saltos de capacidad imprevistos: debido a que la IA es una industria que evoluciona tan rápidamente y no necesariamente comprendemos todo lo que sucede en la «mente» de un modelo de IA entrenado, pequeños cambios podrían provocar saltos de capacidad accidentales. Esto debe tenerse en cuenta.
En pocas palabras, OpenAI sigue desarrollando GPT-4 para hacer evolucionar la tecnología. Tiene potencial para ser útil en muchas aplicaciones, pero no es perfecta.