GPT-4 es más que una herramienta para hacer videos divertidos. Desde el momento en el que el modelo más reciente fue presentado los desarrolladores de software comenzaron a explorar las posibilidades que ofrecía para sus proyectos. Quizás la principal característica que le abre las puertas como una de las herramientas más poderosas para los equipos de desarrollo es que puede procesar hasta 8000 tokens de contexto en una sola solicitud. Esto abre un mundo de posibilidades para los desarrolladores permitiéndoles crear aplicaciones impulsadas por IA que pueden analizar, interpretar y responder a las entradas de los usuarios de manera inteligente.

El poder de GPT- 4 radica en su capacidad de aprovechar una gran cantidad de datos de entrenamiento para comprender y generar un lenguaje natural, lo cual se convierte en una herramienta valiosa para los desarrolladores de aplicaciones que buscan crear experiencias de usuario intuitivas y atractivas.

Un mes después del lanzamiento de GPT-4 en ENTER.CO hemos reunido 17 estrategias o experiencias que desarrolladores han compartido a través de redes sociales o en artículos especializados para integrar GPT-4 en sus proyectos.

17 estrategias que debes tener en cuenta al momento de implementar GPT-4 

1 – Proporcionar definiciones de tablas y recibir consultas complejas, GPT-4 ayuda a generar código SQL de forma eficiente.

2 – GPT- 4 ayuda a escribir expresiones regulares de manera efectiva integrando aplicaciones para su procesamiento, proporcionando capacidad de comprensión.

3 – Desde el contexto del problema GPT-4 ayuda a generar soluciones evaluando pros y contras con el fin de crear prototipos más acertados.

4 – Mediante ‘rubberducking’ GPT-4 ayuda a depurar el código, línea por línea.

5 – GPT-4 ofrece claridad en conceptos y funciona como un tutor virtual.

6 – Encontrar errores con la ayuda de GPT-4 facilita la eficiencia y optimización de bases de datos.

7 – GPT-4 asiste a la creación de Micro-benchmarks en C++.

8 – Los desarrolladores recurren al GPT-4 para comprender y explicar el código de forma clara.

9 – GPT-4 ayuda en la optimización del código mejorando la eficiencia del uso de memoria.

9 – Al momento de realizar un código no tan familiar, como JavaScript, GPT-4 facilita la generación de este lenguaje para el desarrollador.

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10 – GPT-4 proporciona una orientación inicial actuando como soporte para un inicio en proyectos complejos.

11 – Ayuda al procesamiento y simplificación de imágenes en bibliotecas como OPENCV.

12 – GPT-4 facilita el desarrollo de secuencias de comandos en shell y otras definiciones.

13 – Utilizar GPT-4 en backend con el objetivo de crear chatbots y asistentes virtuales interactivos mejorando así la experiencia de usuario.

14 – GPT-4 ayuda a la creación de contenido coherente y apropiado para distintas aplicaciones.

15 – Dentro de una investigación GPT-4 ayuda a resumir la información densa y nutrir el estudio.

16 – GPT-4 ayuda a la prueba y evaluación de las funcionalidades de las aplicaciones

Es emocionante contemplar cómo esta tecnología seguirá transformando la forma en que creamos software en el futuro, puesto que su éxito en el mundo del desarrollo no solo radica en su capacidad para comprender y adaptarse a las necesidades y desafíos específicos de cada proyecto. Al integrar sabiamente estas herramientas los equipos de trabajo pueden aumentar su productividad acelerando el tiempo de comercialización de productos. Con una mentalidad abierta y de experimentación los desarrolladores tienen un futuro profesional lleno de posibilidades con GPT-4 a su disposición.

¿Quieres aprender más sobre cómo integrar GPT- 4 en tus proyectos de desarrollo?  

Si tu respuesta es afirmativa entonces el modelo de Holberton Coderise es perfecto para ti, ya que emerge como un complemento perfecto para los desarrolladores que deseen sacar el máximo provecho de tecnologías punteras como GPT-4. Al integrar la capacitación práctica de Holberton con las habilidades proporcionadas por GPT-4.

Con la presencia de Holberton Coderise en más de 20 países y en más de 29 ciudades a nivel mundial distribuidas en todos los continentes y entrenando a miles de participantes anualmente, los desarrolladores tendrán acceso a una formación de primer nivel. Los estudiantes adquirirán un conjunto de habilidades completo y actualizado que les permitirá destacarse en la industria del desarrollo de software alineándose perfectamente con la filosofía de aprendizaje empírico de GPT-4, lo que les permitirá prepararse de manera más efectiva para los desafíos del mundo laboral moderno.

Imágenes: Foto de Mariia Shalabaieva en Unsplash

Para empezar, Apple publicó un análisis comparativo a través de tests que evalúan el rendimiento de su IA en comparación con otros modelos. Los benchmarks publicados incluyen comparaciones con modelos de código abierto como Gemma y Mistral, así como con modelos comerciales como GPT-3.5 y GPT-4 Turbo.

En términos de rendimiento local, Apple Intelligence mostró resultados positivos, especialmente en dispositivos como iPhones y Macs, destacándose por su capacidad de mantener la privacidad del usuario sin exponer datos sensibles. Sin embargo, para tareas más exigentes, la potencia de un único chip no es suficiente, lo que llevó a Apple a optar por servidores externos para procesar estas solicitudes, garantizando la privacidad a través de su sistema Private Cloud Compute.

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En las pruebas locales, Apple Intelligence superó a modelos como Phi-3-mini y Mistral en un 62% y un 46% de los casos, respectivamente. Este rendimiento es notable, dado que ambos modelos son más grandes y, teóricamente, más potentes. Sin embargo, cuando la comparación se hace con GPT-4 Turbo, Apple Intelligence queda en desventaja, logrando mejores respuestas solo en el 39.8% de las peticiones, siendo superado por GPT-4 Turbo en la mayoría de los casos.

La diferencia de rendimiento se refleja cuando se considera el procesamiento en servidores. Los estudios realizados con calificadores humanos revelaron que GPT-4 Turbo ofrece una mejor experiencia general en el 41.7% de los casos, mientras que Apple Intelligence lo supera solo en el 28.5%.

Aun así, en términos de seguridad y resistencia a solicitudes maliciosas, Apple Intelligence muestra una considerable robustez, manteniendo la integridad de las respuestas y protegiendo los datos del usuario.

¿Cómo logro Apple integrar ChatGPT pero desarrollar su propia IA?

Apple explica que la compañía adoptó una estrategia pragmática al recurrir a modelos avanzados de OpenAI, integrándose en Siri para ofrecer una experiencia de usuario más potente y competitiva. Esta colaboración permite a Apple mantenerse a la par con las altas expectativas de los usuarios, que están acostumbrados a la eficacia de modelos como GPT-4 Turbo.

Sin embargo, en esta integración uno de los puntos más fuertes de Apple Intelligence es su enfoque en la privacidad y seguridad. La IA de Apple se ha diseñado para funcionar localmente en el dispositivo del usuario, manteniendo los datos privados y seguros. Para solicitudes que requieren mayor potencia, Apple utiliza servidores externos, asegurando que la información se mantenga cifrada y dentro del ámbito privado.

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Finalmente, pese a que Apple avanzó en esta materia, ‘Apple Intelligence’ aún no alcanza la potencia de GPT-4 Turbo en varios aspectos, la integración de soluciones de OpenAI y su firme enfoque en la privacidad y seguridad del usuario son movimientos estratégicos inteligentes.

Con un enfoque centrado en la privacidad y una integración estratégica con modelos avanzados, Apple está bien posicionado para ofrecer una IA que no solo cumple con las expectativas de rendimiento, sino que también asegura la privacidad y la seguridad de los usuarios. La evolución de Apple Intelligence promete ser un área de gran interés y desarrollo en los próximos años, marcando un camino hacia una IA responsable y potente.

Imagen: Archivo ENTER.CO

A estas alturas resulta redundante decir que la Inteligencia artificial (AI) está revolucionando la manera en la que se desarrolla software. Nos tomó menos de 24 horas descubrir el potencial que modelos como Chat-GPT-4 tenía para aplicarse a cientos de industrias, incluida la ingeniería de sistemas y programación: desde la creación de páginas web hasta la construcción de documentos legales. Y, como resultado, las compañías de tecnología se lanzaron a buscar maneras de utilizar estos mismos para ser los primeros en desarrollar herramientas AI.

Pero hay un problema en el desarrollo de AI. Y no se trata de una carta firmada por Elon Musk sobre los peligros de la inteligencia artificial. El mayor bloqueo que hoy tienen los desarrolladores está en la falta de computadores especializados para poder correr, entrenar y utilizar estos modelos.

Un reporte publicado por The Information describe la situación en la que se encuentran hoy muchas compañías de tecnología que no pueden continuar proyectos utilizando AI porque no hay servidores disponibles para hacerlo. La escasez de este tipo de computadores tiene dos razones: hay una alta demanda por servidores que puedan ser utilizados en AI, sumado a los problemas que hoy existen en oferta de chips.

Del minado de cripto a ChatGPT-4: ¿otra vez estamos frente a una escasez de GPUs?

Desde que ChatGPT comenzó a ganar renombre uno de los temores es que estemos frente a otra escasez de GPU. Es un miedo natural, considerando que durante los últimos años el precio de componentes y chips ha incrementado de manera importante, cortesía (entre otras cosas) del boom que tuvo la industria de las criptomonedas. Y desde hace algunos meses la situación se ha ‘normalizado’ en parte gracias a que el sector de las criptomonedas no es el más atractivo y por otro lado gracias a la producción de GPUs especializadas en minado, que ha reducido la demanda por tarjetas gráficas pensadas para otras tareas.

Pero existe problema: hay una escasez de componentes desde hace algún tiempo. Nvidia ha sido el centro de esta falta de GPUs, siendo uno de los principales proveedores de estas partes que son vitales en el entrenamiento de estos modelos y, más importante, las piezas necesarias para las GPU de servidores en la nube ahora que los centros de datos de compañías como Google y Amazon, así como otras empresas más pequeñas, están buscando expandirse para responder a la demanda actual de capacidad para correr estos modelos.

Otro problema de desarrollar AI: La energía también está siendo un problema

The Information también menciona que otro de los problemas en los que se están encontrando los centros de datos está en los requisitos de energía que supone la nueva demanda de servidores en la nube. Este es un problema que solo se ha acumulado en años recientes y que, al mismo tiempo, está poniendo a los proveedores medianos de estas plataformas en aprietos. Para hacer más complicada la situación el entrenamiento de software AI requiere tanto poder de procesamiento que algunos centros de datos no cuentan con la capacidad de separar a sus clientes, lo que significa que en algunos casos solo pueden atender las necesidades de diferentes clientes de manera simultánea.

Imágenes: Montaje ENTER.CO

 Enter.co/dev  es una colaboración con Coderise.org y Holberton Colombia para promover la comunidad de programación en Colombia.

La preocupación de las autoridades italianas está en la manera en la que ChatGPT recopila y hace uso de los datos personales de los usuarios. De acuerdo con la GPDP la recolección de información que es usada para entrenar y alimentar los algoritmos de OpenAI es ilícita.

“No se proporciona ninguna información a los usuarios, ni a los interesados cuyos datos han sido recopilados por OpenAI, L.L.C. y procesados a través del servicio de ChatGPT”. La GPDP también aseguró, a través del comunicado en el que ordena el bloqueo de la herramienta, que existe “la ausencia de una base jurídica adecuada en relación con la recopilación de datos personales y su tratamiento con fines de formación de los algoritmos subyacentes al funcionamiento de ChatGPT”.

Otro punto clave en la decisión de Italia está en la protección de menores de edad. La organización asegura que ChatGPT no cuenta con algún filtro que permita verificar que las personas que utilizan la herramienta tienen más de 13 años. Esto significa que, de manera indirecta, el modelo está recopilando, almacenando y utilizando datos personales de menores de edad. 

ChatGPT: cambios o más problemas en Europa

El problema legal más reciente de Chat GPT viene con una investigación por parte de las autoridades italianas. En los próximos 20 días OpenAI debe responder anunciando iniciativas para solucionar los problemas que el GPDP ha señalado. Esto significa que la compañía debe encontrar una manera de justificar sus infracciones, siendo quizás la más importante el uso de datos para alimentar y entrenar su AI. En caso de que no pueda cumplir con lo requerido estará sujeta a sanciones administrativas.

Quizás lo más alarmante para OpenAI es que la decisión de Italia abre la puerta para que otros países de la Unión Europea presenten nuevos bloqueos contra ChatGPT y otras herramientas de Open AI. Una ola de restricciones y preguntas que puede terminar por expandirse a otras regiones, en especial en los Estados Unidos donde ya hay organizaciones realizando preguntas sobre la legitimidad de los productos AI.

El punto central de la conversación, como siempre, está en la manera en la que estos modelos son entrenados. Para los usuarios está la manera en la que la información es recolectada a través de las interacciones con la AI y la manera en la que el manejo de estos datos personales encaja dentro de una jurisdicción. Para los creadores y artistas hoy existe una violación a sus derechos de autor con diferentes modelos que crean piezas que imitan su estilo sin ofrecer créditos o compensación.

Imágenes: Foto de Tara Winstead y montaje ENTER.CO

Tan asombrados quedamos en ENTER.CO que hoy queremos compartir con ustedes algunos ejemplos de cosas increíbles que se están haciendo con Chat-GPT-4:

Convertir pokémon en un juego diferente

Starts up the game without a problem, pretty accurate so far, skipping the moving van and clock setting scene which honestly isn’t the most riveting thing in this game anyway pic.twitter.com/o4nqtMdCHH

— Dan Dangond (@DanDangond) March 15, 2023

Dan Dangond descubrió que el nuevo modelo de Inteligencia artificial puede ser usado para jugar Pokémon Esmeralda… solo que de manera diferente. Al pedir a la AI que muestre cómo sería el videojuego en formato aventura conversacional Chat-GPT-4 describe con exactitud la manera en la que funciona una versión de esta manera. A través de capturas de pantalla Dangond mostró cómo la inteligencia artificial interpreta elementos como la selección de un pokémon inicial hasta una batalla con otro entrenador.

Recrear Pong en menos de 60 segundos

I don’t care that it’s not AGI, GPT-4 is an incredible and transformative technology.

I recreated the game of Pong in under 60 seconds.
It was my first try.

Things will never be the same. #gpt4 pic.twitter.com/8YMUK0UQmd

— Pietro Schirano (@skirano) March 14, 2023

Pietro Schirano fue un poco más lejos y le pidió a Chat GPT-4 que le ayudara a construir un juego como Pong. La indicación que dio a la AI es que le aconsejara sobre el mejor lenguaje para hacerlo y que además lo pudiera construir en Replit. Chat GPT-4 le respondió indicando que JavaScript y HTML5 serían la mejor alternativa e incluso le dio un pequeño ejemplo de un juego similar al que describió Schirano. Todo en menos de un minuto. Puedes incluso jugar la versión de Pong que GPT-4 creó en este enlace.

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Demandas al instante

DoNotPay is working on using GPT-4 to generate “one click lawsuits” to sue robocallers for $1,500. Imagine receiving a call, clicking a button, call is transcribed and 1,000 word lawsuit is generated. GPT-3.5 was not good enough, but GPT-4 handles the job extremely well: pic.twitter.com/gplf79kaqG

— Joshua Browder (@jbrowder1) March 14, 2023

Imaginen el siguiente escenario: reciben una llamada no solicitada de una máquina por voz. Chat GPT-4 graba y transcribe para después construir una demanda de más de 1000 palabras con los conceptos legales precisos en menos de dos minutos. Por supuesto, por ahora la aplicación solo funcionaría para los Estados Unidos, pero una AI que utilice este modelo y sea adaptada para construir documentos legales  podría cambiar por completo la manera en la que funcionan estas llamadas automáticas.

Aplicaciones y películas a demanda

hey gpt4, make me an iPhone app that recommends 5 new movies every day + trailers + where to watch.

My ambitions grew as we went along 👇 pic.twitter.com/oPUzT5Bjzi

— Morten Just (@mortenjust) March 15, 2023

Morten Just le pidió a Chat GPT-4 que construyera una aplicación que recomiende cinco nuevas películas cada día. Para añadir complejidad también le solicitó que añadiera adelantos en video y que incluyera información de dónde era posible verlas. Aunque la aplicación cometió algunos bugs en el camino, cuando él le solicitó ajustarlos la AI corrigió los errores, demostrando la verdadera sinergia que se llevará a cabo cuando el uso de este modelo comience a ser implementado con mayor frecuencia en el desarrollo de apps.

Ilustraciones multimedia desde instrucciones

More Chat GPT-4 experimentation. This time I asked it to write some HTML to let me drive a car around one of my illustrated scenes using my keyboard. I also asked it to play Night Call by Kavinsky when the car moved.

Process documented in the thread. This took me like 20 mins. pic.twitter.com/e45TpvaOGs

— Mason London (@masonlondon) March 15, 2023

Una de las cualidades de Chat GPT-4 es su capacidad de procesar y analizar nuevos formatos de información como son imágenes y archivos complejos. Un usuario tomó esta idea y le pidió a la AI que escribiera un HTML que le permitiera ‘conducir’ un carro en una escena ilustrada utilizando su teclado. No solo esto, sino que además le solicitó que reprodujera una canción en particular cada vez que el vehículo se moviera. 20 minutos después tenía exactamente lo que había solicitado ¿Lo mejor de todo? La persona que hizo la petición no sabía nada de HTML.

Imágenes: