OpenAI GPT-4 ha recibido quejas de usuarios debido a problemas de rendimiento. La empresa ha reconocido estos problemas y los atribuye a cambios en los datos de entrenamiento. Si bien no se ha especificado un plan de reparación concreto, se ha destacado la alta prioridad que se le da a la solución del problema.
Por otro lado, Gemini 1.0, el competidor de GPT-4, está generando gran interés.
La complejidad del desarrollo de grandes modelos de lenguaje se ha convertido en un problema destacado.
OpenAI lidera una vez más la innovación en inteligencia artificial con el lanzamiento de su nuevo modelo gpt-4o-audio-preview. Este modelo no solo muestra una capacidad asombrosa en la generación y el análisis de voz, sino que también abre nuevas posibilidades para la interacción humano-máquina. Exploremos las características y las aplicaciones potenciales de este innovador modelo. Las funciones principales de gpt-4o-audio-preview se dividen en tres áreas: en primer lugar, su capacidad para generar respuestas de voz naturales y fluidas a partir de texto, proporcionando una solución ideal para asistentes de voz y atención al cliente virtual...
OpenAI ha añadido una función de salida estructurada a su API, garantizando que la salida generada cumpla completamente con la estructura JSON predefinida. Esto mejora significativamente la fiabilidad de la API y la precisión de las aplicaciones. Esta función no solo define la estructura del JSON, sino que también asegura la exactitud de la salida. Simultáneamente, se ha reducido el precio; el coste de entrada se ha reducido a la mitad y el coste de salida en un tercio. La introducción de la salida estructurada resuelve las limitaciones del esquema JSON en cuanto a garantizar que la salida se ajuste a una estructura específica, mejorando notablemente el rendimiento del modelo en la salida estructurada. Gracias a innovaciones tecnológicas, como la limitación...
El punto más destacado del nuevo modelo gpt-4o-64k-output-alpha de OpenAI es su capacidad para generar una salida de hasta 64K tokens a la vez, ideal para contenido extenso y detallado, cubriendo necesidades en escritura, programación y análisis de datos complejos. Sin embargo, esta funcionalidad incrementa el precio de la API, con un coste de 18 dólares por millón de tokens de salida, en comparación con los 6 dólares por millón de tokens de entrada. Esta medida busca compensar los altos costes computacionales y fomentar el uso responsable de esta potente herramienta. El modelo es una gran ayuda para la creación y la investigación.
