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.

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Los análisis financieros hechos por GPT-4, Modelo de Lenguaje Grande (LLM) desarrollado por OpenAI, estarían revolucionando la economía y superando la precisión de los expertos humanos. Una investigación avala las predicciones del LLM como camino seguro para inversión y aumentar ganancias. Esto dice el estudio.

Investigadores de la Universidad de Chicago han demostrado que los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden realizar análisis de estados financieros con una precisión que rivaliza e incluso supera a la de los analistas profesionales.

La publicación titulada “Análisis de estados financieros con modelos de lenguaje grandes”, avala que podrían tener importantes implicaciones para el futuro del análisis financiero y la toma de decisiones.

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Los investigadores probaron el rendimiento de GPT-4, un LLM de última generación desarrollado por OpenAI, en la tarea de analizar estados financieros corporativos para predecir el crecimiento futuro de las ganancias.

Incluso cuando se le proporcionó únicamente balances estandarizados, anonimizados y estados de resultados desprovistos de cualquier contexto textual, GPT-4 pudo superar a los analistas humanos.

En cuanto a la inteligencia geoespacial “la precisión de la predicción del LLM está a la par con el rendimiento de un modelo de ML de última generación estrechamente entrenado. La predicción del LLM no surge de su memoria de entrenamiento. En cambio, descubrimos que el LLM genera información narrativa útil sobre el desempeño futuro de una empresa”.

Una innovación clave fue el uso de indicaciones de “cadena de pensamiento” que guiaron a GPT-4 a emular el proceso analítico de un analista financiero, identificando tendencias, calculando índices y sintetizando la información para formar una predicción.

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Esta versión mejorada de GPT-4 logró una precisión del 60 % en la predicción de la dirección de las ganancias futuras, notablemente superior al rango del 53-57 % de las previsiones de los analistas humanos.

“En conjunto, nuestros resultados sugieren que los LLM pueden desempeñar un papel central en la toma de decisiones”, concluyen los investigadores. Señalan que la ventaja del LLM probablemente se deriva de su amplia base de conocimientos y su capacidad para reconocer patrones y conceptos comerciales, lo que le permite realizar un razonamiento intuitivo incluso con información incompleta.

Los hallazgos son aún más notables dado que el análisis numérico ha sido tradicionalmente un desafío para los modelos lingüísticos. “Uno de los dominios más desafiantes para un modelo de lenguaje es el dominio numérico, donde el modelo necesita realizar cálculos, realizar interpretaciones similares a las humanas y emitir juicios complejos. Si bien los LLM son eficaces en tareas textuales, su comprensión de los números generalmente proviene del contexto narrativo y carecen de un razonamiento numérico profundo o de la flexibilidad de una mente humana”, explica Alex Kim, uno de los coautores del estudio.

Algunos expertos advierten que el modelo “ANN” utilizado como punto de referencia en el estudio puede no representar lo último en finanzas cuantitativas. “Ese punto de referencia de ANN no es ni de lejos lo último en tecnología”, comentó un practicante en el foro Hacker News. “La gente no dejó de trabajar en esto en 1989; se dieron cuenta de que podían ganar mucho dinero haciéndolo y de forma privada”.

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Sin embargo, la capacidad de un modelo de lenguaje de propósito general para igualar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático especializados y superar a los expertos humanos apunta al potencial disruptivo de los LLM en el ámbito financiero. Los autores también crearon una aplicación web interactiva para mostrar las capacidades de GPT-4 a lectores curiosos, aunque advierten que su precisión debe verificarse de forma independiente.

A medida que la IA continúa su rápido avance, el papel del analista financiero puede ser el próximo en transformarse. Si bien es poco probable que la experiencia y el juicio humanos sean reemplazados por completo en el corto plazo, herramientas poderosas como GPT-4 podrían aumentar y agilizar en gran medida el trabajo de los analistas, remodelando potencialmente el campo del análisis de estados financieros en los próximos años.

Imagen: Archivo ENTER.CO

OpenAI, la compañía norteamericana, desarrolladora de ChatGPT anunció su primera conferencia de desarrolladores, ‘OpenAI DevDay’, que se llevará a cabo el 6 de noviembre de 2023 en San Francisco, Estados Unidos.

De acuerdo con la compañía, el evento que se desarrollará en un solo día tiene el objetivo de congregar a cientos de desarrolladores de todo el mundo que tendrán de primera mano las nuevas herramientas, productos y actualizaciones.

“Esperamos mostrar nuestro último trabajo para permitir a los desarrolladores crear cosas nuevas”, dijo Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI.

Además de poder asistir, los participantes también podrán socializar e intercambiar sus ideas. Las personas que asistan de manera presencial podrán unirse a sesiones de trabajo dirigidas por miembros del personal técnico de OpenAI. Cabe mencionar que la conferencia se transmitirá en vivo; aún no hay muchos detalles de esta retransmisión.

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“Desde que lanzamos nuestra API en 2020, la hemos actualizado continuamente para incluir nuestros modelos más avanzados, lo que hace que sea más fácil que nunca para los desarrolladores integrar IA de vanguardia en sus proyectos con una simple llamada a la API”, asegura OpenAl en un comunicado.

Según la creadora de ChatGPT, más de 2 millones de desarrolladores utilizan GPT-4, GPT-3.5, DALL·E y Whisper para una amplia gama de casos de uso, desde integrar asistentes inteligentes en aplicaciones existentes hasta crear aplicaciones y servicios completamente nuevos que antes no eran posibles.

Quienes estén interesados en ser parte ‘OpenAI DevDay’ deben ingresar a devday.openai.com y regístrese para recibir una notificación cuando se abra el registro en las próximas semanas.

Imagen: Archivo ENTER.CO

OpenAI anunció que ya están disponibles las nuevas actualizaciones de GPT-3.5 Turbo. Según la compañía este modelo podrá superar las capacidades de GPT-4 en ciertas tareas.

Los desarrolladores podrán personalizar modelos que “funcionen mejor para sus casos de uso y ejecutar estos modelos personalizados a escala”. Las nuevas actualizaciones permiten que pueda manejar 4000 tokens a la vez. Según la compañía el doble de modelos anteriores.

Como dijimos anteriormente OpenAI aseguró que GPT-3.5 Turbo “puede igualar, o incluso superar, las capacidades básicas de nivel GPT-4 en ciertas tareas específicas”.

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Por ejemplo, la inteligencia artificial, cuenta con una direccionalidad mejorada que permitirá que el modelo siga mejor las instrucciones, como generar resultados  que sean concisos o responder siempre en un idioma determinado.

Es decir, “los desarrolladores pueden utilizar ajustes para garantizar que el modelo siempre responda en alemán cuando se le solicite usar ese idioma”, asegura OpenAI.

Asimismo, con los ajustes el modelo tendrá capacidad para formatear respuestas de manera consistente. Esto ayudaría a las compañías cuando lo requieran que sus aplicaciones cuenten con un formato de respuesta específica, como completar código o componer llamadas API.

“Un desarrollador puede utilizar el ajuste para convertir de manera más confiable las indicaciones del usuario en fragmentos JSON de alta calidad que puedan usarse con sus propios sistemas”, se lee en la misiva.

Por último,  los profesionales podrán ajustar el tono. Esto quiere decir que el desarrollador podrá “perfeccionar la sensación cualitativa del resultado del modelo, como su tono, para que se adapte mejor a la voz de las marcas de las empresas”.

Imágenes: Archivo ENTER.CO

Google sigue trabajando para no quedarse atrás en la carrera del desarrollo de inteligencias artificiales y ponerse a la par con productos como GPT-4. De acuerdo con un informe, el buscador está trabajando en Gemini AI una nueva familia de modelos de lenguaje extenso (LLM). ¿Superará a OpenAI?

Según The Information, Gemini AI de Google, sería una tecnología multimodal, es decir, por un lado generará textos similares a GPT-4, pero también creará imágenes basadas en descripciones de texto”, por lo que la herramienta podrá “analizar datos de gráficos”, “crear imagen”, “incluso software de control con comandos de lenguaje natural” y otras funciones.

Así mismo, la nueva IA también podrá proporcionar soporte para productos de IA de consumo como el chatbot Bard de Google o podría asistir a Google Cloud para que este sea más competitivo con productos como Microsoft Azure.

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Recordemos que hace algunos meses Google habló sobre dicho desarrollo: “(…) el sistema de inteligencia artificial combina la tecnología detrás de AlphaGo con un gran modelo de lenguaje. El sistema tiene nuevas capacidades, como la planificación o la resolución de problemas, que son más capaces que el GPT-4 de OpenAI”.

Por su parte, Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, reveló más detalles de Gemini AI, aseguró que “Gemini es como una combinación de algunas de las ventajas del sistema tipográfico de AlphaGo con las asombrosas capacidades de lenguaje de los modelos grandes. También tenemos algunas novedades que serán muy interesantes. En desarrollo, se espera que el proceso tome varios meses y podría costar decenas o cientos de millones de dólares”.

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Se presume que el futuro chatbot cuente con algoritmos avanzados de aprendizaje automático con los que comprenderá de una mejor manera el lenguaje natural y responder a las consultas de los usuarios de forma conversacional.

Además la IA tendría acceso a más datos y entrenada con más parámetros lo que le permitirá estar por encima de otros modelos. Esto es posible gracias a que Google cuenta con información pública que podrá ser preparada.

Según el informe emitido por The Information, Gemini AI sería lanzada a más tardar en noviembre.

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Una investigación de las Universidades de Stanford y UC Berkeley pudo demostrar que el funcionamiento de GPT-3.5 y GPT-4 ha variado significativamente en el tiempo, tanto así que dicho estudio recomienda a las personas y empresas que usan modelos de lenguaje grande (LLM), que lo monitoreen y analicen su comportamiento en sus diferentes productos y aplicaciones. ¿En qué ha desmejorado ChatGPT?

El documento explica que un LLM como GPT-4 se puede y se debe actualizar con el tiempo “según los datos y los comentarios de los usuarios, así como los cambios de diseño”.

No obstante, aún no está claro como la compañía OpenAI lo está haciendo, pero sobre todo, si cuando se hace este tipo de alimentación al sistema de inteligencia artificial (IA), cómo puede afectar el comportamiento de estos LLM.

Lo que sí se sabe es que de alguna manera ChatGPT, sí ha ido cambiado a la hora de generar información, ya que usuarios que pagan por GPT-4 se han estado quejando por su rendimiento, pues ha generando contenido falso y algunas veces se ha negado a ejecutar comandos que antes hacía bien.

En tanto a resolución de problemas matemáticos, la IA ya no es tan asertiva en sus problemas, antes lo hacía con exactitud.

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Por ejemplo, “la precisión de GPT-4 cayó del 97,6 % en marzo al 2,4 % en junio, y hubo una gran mejora en la precisión de GPT-3.5, del 7,4 % al 86,8 %. Además, la respuesta de GPT-4 se volvió mucho más compacta: su verbosidad promedio (número de caracteres generados) disminuyó de 821,2 en marzo a 3,8 en junio”.

En tanto a las respuestas difíciles o delicadas, el estudio señala, que ChatGPT es “más seguro pero menos racional”. Para comprender las respuestas a este tipo de preguntas, los investigadores crearon un conjunto de datos de 100 preguntas confidenciales, que los servicios de LLM no deben responder directamente.

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Según el documento, GPT-4 respondió menos preguntas sensibles desde marzo (21,0 %) hasta junio (5,0 %), mientras que GPT-3,5 respondió más (de 2,0 % a 8,0 %). “Era probable que se implementara una capa de seguridad más fuerte en la actualización de junio para GPT-4, mientras que GPT-3.5 se volvió menos conservador. Otra observación es que la duración de la generación (medida por el número de caracteres) de GPT-4 se redujo de más de 600 a alrededor de 140” reseña el estudio.

Por último, la investigación arrojó que ChatGPT cada día, es pésimo respondiendo correctamente preguntas de “razonamiento espacial” y su capacidad para la codificación de GPT-4 también se ha desmejorado.

Imagen: Archivo ENTER.CO

Un nuevo estudio realizado por investigadores de la Universidad de Stanford, reveló que ChatGPT, en su última versión  -GPT-4- puede superar a los estudiantes de medicina de primer y segundo año al responder preguntas complicadas del examen de atención clínica. Los académicos sugieren la necesidad de un nuevo enfoque para enseñar.

De acuerdo con la investigación, la inteligencia artificial creada por OpenAI, puede responder preguntas de opción múltiple en el Examen de licencia médica de los Estados Unidos (USMLE), que los médicos deben aprobar para ejercer la medicina.

Sin embargo, los investigadores de Stanford querían explorar cómo el sistema de inteligencia artificial podría manejar preguntas abiertas y más difíciles utilizadas para evaluar las habilidades de razonamiento clínico de los estudiantes.

Algunas de esas  preguntas de la evaluación,  revelan los detalles del caso de un paciente en pasajes discretos separados por preguntas que les piden a los futuros médicos que realicen habilidades de razonamiento clínico, como llegar a posibles diagnósticos.

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Al aplicar la evaluación a ChatGPT, descubrieron que el chatbot en promedio obtuvo más de cuatro puntos más que los aprendices en esta parte del examen.

“Nos sorprendió mucho lo bien que le fue a ChatGPT en este tipo de preguntas de razonamiento médico de respuesta libre al superar las puntuaciones de los examinados humanos”, señaló, Eric Strong , hospitalista y profesor clínico asociado en la Escuela de Medicina de Stanford y autor del estudio.

Como dijimos inicialmente el nuevo estudio utilizó la última versión de ChatGPT, llamada GPT-4, que se lanzó en marzo de 2023.

El estudio da seguimiento a un estudio anterior dirigido por Strong y DiGiammarino que involucraba la versión predecesora, GPT-3.5, que fue lanzada por su fabricante con sede en San Francisco, OpenAI, en noviembre de 2022.

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“No es de extrañar que ChatGPT y programas similares funcionen bien en preguntas de opción múltiple”, dice Strong. “Todo lo que se les dice a los examinados es una parte central de la pregunta, por lo que se trata principalmente de recordar información. Una colina mucho más difícil de escalar es una pregunta abierta y de respuesta libre”.

Con estos resultados, los investigadores están viendo un impacto significativo de ChatGPT en la Escuela de Medicina de Stanford, tanto así que los profesores decidieron el año pasado “cambiar los exámenes de libro abierto, es decir, con acceso a Internet a ChatGPT, a libro cerrado”.

Los estudiantes ahora deben razonar las preguntas basadas completamente en la memoria. “Si bien este enfoque tiene sus méritos, la principal desventaja, es que los exámenes ya no evalúan las habilidades de los estudiantes para recopilar información de las fuentes, una habilidad crucial en la atención clínica”, explica una de los investigadores.

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Otros de los ajustes que está considerando la universidad es actualizar los planes de estudios que incorporen herramientas de inteligencia artificial para complementar el aprendizaje de los estudiantes, todo con el objetivo de preparar pedagógicamente a los futuros médicos.

“No queremos médicos que dependan tanto de la IA en la escuela que no aprendan a razonar los casos por sí mismos (…), pero tengo más miedo de un mundo en el que los médicos no están capacitados para usar la IA de manera efectiva y encuentran que prevalece en la práctica moderna”, aseguró DiGiammarino.

Imagen: Archivo de ENTER.CO

La compañía manifestó, que desde marzo, cuando lanzó su modelo de lenguaje grande, muchos desarrolladores han estado pidiendo acceso a su API; ante la solicitud, OpenAI  dijo que “todos los desarrolladores de API existentes con un historial de pagos exitosos pueden acceder a ella”.

Asimismo dijo que planean “abrir el acceso a nuevos desarrolladores a fines de este mes (julio) y luego comenzar a aumentar los límites de velocidad después de eso, dependiendo de la disponibilidad de cómputo”.

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Por otro lado, explicó que están trabajando para habilitar de forma segura el ajuste fino para GPT-4 y GPT-3.5 Turbo y esperan que esta función esté disponible a finales de este año.

Recordemos que a diferencia de GPT 3.5, que solo aceptaba texto, GPT-4 no solo puede generar ese texto, sino código y aceptar entradas de imagen y texto a la vez. Este modelo de lenguaje fue entrenado con información pública que se encuentra en web públicas.

Finalmente la compañía explicó que las finalizaciones de chat ahora representan el 97% del uso de su API GPT. Por lo tanto, a partir del 4 de enero de 2024, la compañía retirará algunos de sus modelos más antiguos que utilizan la API de finalización más antigua.

Por eso es importante que los desarrolladores que hayan utilizado modelos antiguos de incrustaciones de ChatGPT deberán cambiar al modelo actual de incrustación de texto-ada-002. El objetivo es que los creadores utilicen una versión más actualizada de esta tecnología.

Imagen: Archivo ENTER.CO

El modelo que está desarrollado para la seguridad empresarial, incorpora un conjunto creciente de habilidades específicas de seguridad, y está informado por la inteligencia de amenazas global única de Microsoft, con más de 65 billones de señales diarias.

“En la actualidad, las probabilidades siguen en contra de los profesionales de la ciberseguridad. Con demasiada frecuencia, libran una batalla asimétrica contra atacantes prolíficos, implacables y sofisticados. Para proteger a sus organizaciones, los defensores deben responder a las amenazas que a menudo se ocultan entre el ruido. Este desafío se ve agravado por la escasez mundial de profesionales de seguridad calificados, lo que lleva a un estimado de 3.4 millones de vacantes en el campo”, explica Microsoft.

¿Cómo funciona?

De acuerdo con la compañía, cuando Security Copilot recibe un aviso de un profesional de seguridad, utiliza todo el poder del modelo específico de seguridad para implementar habilidades y consultas que maximizan el valor de las últimas capacidades del modelo de lenguaje grande.

La nueva inteligencia artificial puede ayudar a detectar lo que otros enfoques podrían pasar por alto y aumentar el trabajo de un analista. En un incidente típico, este impulso se traduce en mejoras en la calidad de la detección, la velocidad de respuesta y la capacidad para fortalecer la postura de seguridad.

No obstante Microsoft hace la salvedad de que Security Copilot no siempre hace todo bien. “El contenido generado por IA puede contener errores. Pero Security Copilot es un sistema de aprendizaje de ciclo cerrado, lo que significa que aprende de manera continua de los usuarios y les brinda la oportunidad de brindar comentarios explícitos con la función de comentarios que está integrada directo en la herramienta”, reseña el comunicado.

¿Qué hace?

Simplificar lo complejo

Security Copilot, los defensores pueden responder a incidentes de seguridad en cuestión de minutos en lugar de horas o días. Security Copilot brinda orientación y contexto críticos paso a paso a través de una experiencia de investigación basada en lenguaje natural que acelera la investigación y la respuesta a incidentes. La capacidad de resumir con rapidez cualquier proceso o evento y ajustar los informes para adaptarse a la audiencia deseada libera a los defensores para que se concentren en el trabajo más apremiante.

Atrapar lo que otros no detectan

Los defensores ahora pueden descubrir comportamientos maliciosos y señales de amenazas que de otro modo podrían pasar desapercibidas. Security Copilot muestra amenazas priorizadas en tiempo real y anticipa el próximo movimiento de un actor de amenazas con un razonamiento continuo, basado en la inteligencia de amenazas global de Microsoft.

Hacer frente a la brecha de talento

La capacidad de un equipo de seguridad siempre estará limitada por el tamaño del equipo y los límites naturales de la atención humana. Security Copilot aumenta las habilidades de sus defensores con su capacidad para responder preguntas relacionadas con la seguridad, desde las más básicas hasta las más complejas. Security Copilot aprende de manera continua de las interacciones de los usuarios, se adapta a las preferencias de la empresa y asesora a los defensores sobre el mejor curso de acción para lograr resultados más seguros.

Imagen: geralt

Pongámonos en contexto. Sí, ChatGPT funciona con conexión a internet porque es desde allí donde puedes usarlo, sin embargo, toda la información que alberga, (se supone) no es tomada de internet. Al contrario, la herramienta con una enorme base de datos desde donde se alimenta para dar respuesta a los usuarios.

Ahora, con la conexión a internet, el chatbot brindará respuestas con información más reciente y con un “margen de error menor” (en teoría). Por otro lado, el tema de la integración de plugins será útil para los usuarios que desean realizar reservas de viajes, hacer compras o pedir un domicilio. Al menos esto se podría hacer con las plugins que se han desarrollado hasta ahora.

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Lo primero que debes saber es que estas funciones se encuentran aún en estado beta, lo que significa que tardarán un par de meses más para que lleguen a todos los usuarios. Sin embargo, los de OpenAI publicaron un video en Twitter donde podemos ver una prueba con el plugin de Wolfram Alpha, un buscador que responde preguntas y realiza cálculos de manera inmediata.

We are adding support for plugins to ChatGPT — extensions which integrate it with third-party services or allow it to access up-to-date information. We’re starting small to study real-world use, impact, and safety and alignment challenges: https://t.co/A9epaBBBzx pic.twitter.com/KS5jcFoNhf

— OpenAI (@OpenAI) March 23, 2023

En la prueba preguntan por la distancia que hay entre la Tierra y Júpiter y la respuesta sale en cuestión de segundos. Por otro lado, la documentación oficial presentada por la empresa, argumenta que ChatGPT podrá obtener información en tiempo real y emplearla para sacar todavía más partidos de las APIs.

Esto se traduce en que el chatbot podrá realizar acciones sin necesidad de que el usuario interactúe directamente. Por ejemplo, se podrán realizar reservas de hoteles, vuelos y demás servicios que necesites a la hora de planear tus vacaciones.

Imagen: Pexels.

El documento señala que aproximadamente el 19 % de los trabajos tienen al menos el 50% de sus tareas expuestas o ya predeterminadas, con los avances de la inteligencia artificial (IA) generativa y los modelos de lenguaje extenso (LLM), que son sistemas capaces de procesar y producir diferentes tipos de datos secuenciales, como lenguaje natural, código o por ejemplo, juegos de ajedrez.

OpenAI explica que para medir el posible impacto laboral por este tipo de tecnología como ChatGPT y GPT-4  propusieron una nueva rúbrica, que son guías precisas que valoran los aprendizajes y productos realizados, para comprender las capacidades de LLM y sus posibles efectos en los puestos de trabajo, es decir, qué tan expuestos están ciertas tareas de algunas profesiones con GPT.

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“Para construir nuestro conjunto de datos de exposición principal, recopilamos anotaciones humanas y  de GPT-4 y las clasificamos, utilizando un indicador sintonizado para concordar con una muestra de etiquetas de los autores. Observamos niveles de concordancia similares en las respuestas de GPT-4 y entre las evaluaciones de humanos y máquinas, cuando se agregan al nivel de tarea”, reseña el documento.

Una de las conclusiones que arrojó el estudio, es que 49% de los trabajadores podrían tener la mitad o más de sus tareas expuestas, predeterminadas o realizadas por LLM.

¿Qué profesiones estarían en riesgo por IA?

Según el documento, los roles que dependen estrictamente de habilidades científicas y de pensamiento crítico, no estarían en riesgo, ya que la inteligencia artificial no podría reemplazar los procesos que llevan a cabo estás profesiones en su día a día.

Sin embargo, las que se verán afectadas en gran medida por la inteligencia artificial, puesto que la tecnología sí podría ejecutar la mayoría de procesos, son profesiones relacionadas con habilidades en programación y escritura. La investigación aclara que si bien estas carreras están más expuestas LLM, no significa que desaparecerán o que no necesitarán del ser humano, sino que los procesos serán más rápidos y simplificados.

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“En otras palabras, los trabajadores que enfrentan mayores (menores) barreras para ingresar a sus trabajos tienden a experimentar una mayor (menor) exposición a los LLM. Nuestro análisis indica que es probable que los impactos de LLM como GPT-4 sean generalizados”.

La compañía generó una lista de los oficios o profesiones que se verán más expuestos o tendrán más injerencia de la inteligencia artificial, algunas son: matemáticos, oficinistas, contables, financieros, ingenieros, abogados, profesionales de diseño web entre otros.

El estudio también revela que oficios operativos como lavar platos, cocinar, arreglar casas no tendrían ninguna amenaza de que ChatGPT o de que alguna inteligencia artificial los reemplace o hagan parte de su trabajo.

OpenAI, concluye que los “hallazgos confirman la hipótesis de que estas tecnologías pueden tener impactos generalizados en una amplia gama de ocupaciones en los EE. UU., y que los avances adicionales respaldados por GPT, principalmente a través de software y herramientas digitales, pueden tener efectos significativos en una variedad de actividades económicas. Sin embargo, si bien la capacidad técnica de los GPT para hacer que el trabajo humano sea más eficiente parece evidente, es importante reconocer que los factores sociales, económicos, normativos y de otro tipo pueden influir en los resultados reales de la productividad laboral”.

Imagen: Archivo de 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:

La nueva tecnología permitirá interactuar de manera más real con chatbot, ya que ahora, no solo genera textos y chatea, sino que te va a permitir hacerlo con un sistema introduciendo imágenes y archivos complejos, como libros enteros para resumirlos. La promesa es que el nuevo ChatGPT será más preciso, rápido y ‘humano’.

La compañía explica que GPT-4 fue entrenado en las supercomputadoras Microsoft Azure AI. “La infraestructura optimizada para IA de Azure también nos permite ofrecer GPT-4 a usuarios de todo el mundo”, señala.

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Así mismo, el entrenamiento se dio también con cientos de comentarios ‘humanos’ donde fueron incorporados para mejorar el comportamiento de GPT-4. De acuerdo con OpenAI, en la nueva versión trabajaron “más de 50 expertos para obtener comentarios tempranos en dominios que incluyen seguridad y protección de IA”.

“Tiene un 82 % menos de probabilidades de responder a solicitudes de contenido no permitido y un 40 % más de probabilidades de producir respuestas fácticas”, afirman.

“Hemos aplicado lecciones del uso en el mundo real de nuestros modelos anteriores en el sistema de investigación y monitoreo de seguridad de GPT-4. Al igual que ChatGPT, actualizaremos y mejoraremos GPT-4, a un ritmo regular a medida que más personas lo usen”, explica la compañía.

Por otro lado, el nuevo modelo tiene capacidades avanzadas de razonamiento y seguimiento de instrucciones, que ayudan a acelerar procesos en el trabajo o de una empresa. “Usamos GPT-4 para ayudar a crear datos de entrenamiento para el ajuste fino del modelo e iterar en los clasificadores a través del entrenamiento, las evaluaciones y el monitoreo”.

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Finalmente la compañía explica que aunque, GPT-4 es muy avanzado en comparación a otras versiones, aún tiene limitaciones en las que están trabajando. Por ejemplo, en generar información con prejuicios sociales, alucinaciones e indicaciones contradictorias.

“Fomentamos y facilitamos la transparencia, la educación de los usuarios y una mayor alfabetización en IA, a medida que la sociedad adopta estos modelos. También pretendemos ampliar las vías de entrada de las personas para dar forma a nuestros modelos”, puntualiza.

GPT-4 está disponible en ChatGPT Plus y como API para que los desarrolladores creen aplicaciones y servicios.

Imagen: Archivo de ENTER.CO