A diferencia de los modelos tradicionales que dependen de procesos lineales, LLaVA-o11 descompone las tareas en cuatro fases estructuradas: resumen, subtítulos, razonamiento y conclusión. Este diseño permite abordar desafíos de razonamiento intensivo con una precisión que hasta ahora parecía inalcanzable. El resultado es un sistema más adaptable, eficiente y robusto en la resolución de problemas complejos.

El proceso de LLaVA-o11 comienza con un resumen que identifica los elementos principales de la pregunta planteada. Si existe una imagen asociada, el modelo genera subtítulos que describen los elementos visuales relevantes.

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Luego, se pasa a la etapa de razonamiento, donde se analizan los datos recopilados para llegar a una respuesta preliminar. Finalmente, en la fase de conclusión, LLaVA-o11 sintetiza toda la información para ofrecer una respuesta precisa y adaptada a las necesidades del usuario.

Lo que hace único a este modelo es su capacidad para operar de manera autónoma, eligiendo qué pasos activar y cuándo, sin depender de indicaciones externas. Este enfoque estructurado no solo mejora la precisión, sino que también incrementa la eficiencia del sistema en tareas complejas, especialmente aquellas que requieren razonamiento lógico o análisis visual detallado.

Entrenada con datos especializados

El entrenamiento de LLaVA-o11 se llevó a cabo con un conjunto de datos innovador denominado LLaVA-o11-100k. Este dataset combina 99,000 muestras provenientes de diversas fuentes, incluidas bases de datos enfocadas en gráficos, preguntas científicas y relaciones espaciales. Herramientas avanzadas como GPT-4o se utilizaron para crear procesos de razonamiento detallados que enriquecieron aún más este conjunto de datos.

Además, el modelo introduce un enfoque inédito: el uso de etiquetas estructuradas como <SUMMARY> o <CAPTION>, que dirigen el flujo del razonamiento en cada etapa. Estas etiquetas permiten que el sistema genere respuestas más estructuradas y con un nivel de detalle adaptado al contexto de la pregunta, algo esencial en tareas que combinan lenguaje y visión.

¿Supera a los gigantes del mercado?

Las capacidades de LLaVA-o11 se han puesto a prueba en puntos de referencia desafiantes como MathVista, MMStar y AI2D. Comparado con su modelo base, Llama-3.2-11B-Vision-Instruct, logró un aumento promedio del 6.9% en precisión. Sorprendentemente, también superó a sistemas cerrados como Gemini-1.5-pro y GPT-4o-mini, ambos reconocidos por su sofisticación.

Uno de los avances más destacados es su método de “búsqueda de haz a nivel de etapa”. Esta técnica evalúa múltiples respuestas en cada fase del razonamiento y selecciona la mejor antes de continuar. Este enfoque no solo mejora la exactitud, sino que también asegura que las conclusiones sean más confiables, incluso en tareas de alta complejidad.

Imagen: Generada con IA/Gemini

De acuerdo con la compañía, estos modelos fueron entrenados para que las personas dediquen su tiempo a pensar y la inteligencia a responder de manera similar  a como lo haría una persona.

La inteligencia es capaz de aprender a refinar su proceso de pensamiento, a probar diferentes estrategias y a reconocer sus errores. 

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OpenAI asegura que los resultados de pruebas hechas al modelo,  muestran que este se desempeña de manera similar a la de los estudiantes de doctorado en tareas de referencia  en física, química y biología. También se destaca en matemáticas y codificación. 

Por ejemplo, en un examen de clasificación para la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO), GPT-4o resolvió correctamente solo el 13 % de los problemas, mientras que el modelo de razonamiento obtuvo una puntuación del 83%. Sus habilidades de codificación se evaluaron en concursos y alcanzaron el perceptible 89 en las competencias de Codeforces. 

Por otra parte, la compañía explica que “como modelo preliminar, aún no cuenta con muchas de las funciones que hacen que ChatGPT sea útil, como navegar por la web en busca de información y cargar archivos e imágenes”. 

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¿A quiénes va dirigido?

Pues bien, OpenAI señaló que o1 puede ser utilizado por investigadores del sector sanitario para anotar datos de secuenciación celular; por físicos para generar fórmulas matemáticas complicadas necesarias para la óptica cuántica y por desarrolladores de todos los campos para crear y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos. 

Los usuarios de ChatGPT Plus y Team podrán acceder a los modelos o1 en ChatGPT a partir de hoy. Tanto o1-preview como o1-mini se pueden seleccionar manualmente en el selector de modelos.

El uso por parte de los usuarios, tendrá un límite semanal de 30 mensajes para o1-preview y 50 para o1-mini.

Finalmente en tanto a seguridad, la desarrolladora explicó que una forma de medir la seguridad es probando qué tan bien el modelo sigue sus reglas de seguridad si un usuario intenta eludirlas (lo que se conoce como “jailbreaking”).

Según en una de las pruebas de jailbreaking más difíciles, GPT-4o obtuvo una puntuación de 22 (en una escala de 0 a 100), mientras que el modelo o1-preview obtuvo una puntuación de 84.

Imagen: OPENAI