Cómo usar GPT-4 usted mismo. Con Ted Lappas

Los últimos episodios del London Futurists Podcast han explorado qué es la tecnología GPT (transformador preentrenado generativo) y cómo funciona, y también el llamado a una pausa en el desarrollo de la IA avanzada. En el último episodio, Ted Lappas, científico de datos y académico, nos ayuda a comprender lo que la tecnología GPT puede hacer por cada uno de nosotros individualmente.

Lappas es profesor asistente en la Universidad de Economía y Negocios de Atenas, y también trabaja en Satalia, que era la consultora de inteligencia artificial independiente más grande de Londres antes de que fuera adquirida el año pasado por el gigante de los medios WPP.

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Lappas usa GPT para casi todas las tareas que implican generar o manipular texto. Esto incluye redactar correos electrónicos, escribir introducciones a capítulos de libros, resumir el trabajo escrito de otras personas y reescribir el texto. También lo usa para escribir código de computadora, algo en lo que GPT-4 es mucho mejor que sus predecesores. El valor principal en todos estos casos de uso es proporcionar una ventaja inicial. Supera cualquier terror a la página en blanco con un primer borrador aproximado, y en muchos casos el primer borrador no es tan aproximado, es quizás el 70% del camino hacia la versión final.

¿Qué está ralentizando las GPT?

Dada su utilidad, ¿por qué GPT-4 no ha puesto patas arriba el mundo del trabajo, al menos para los trabajadores del conocimiento? Lappas cree que hay dos razones. El primero es el temor de que los datos con los que trabaja la gente puedan acabar en manos de la competencia. La segunda razón es que antes de que se desarrolle un ecosistema maduro de complementos, GPT es solo un cerebro: no puede interactuar con el mundo, ni siquiera con Internet, lo que reduce su utilidad.

Los complementos de Expedia e Instacart están cambiando esto, al igual que sistemas como AutoGPT y BabyAGI, que tienen la capacidad de conectarse con otros sistemas y aplicaciones. (AutoGPT y similares son difíciles de usar y frustrantes en este momento, pero eso mejorará). Este ecosistema de extensiones en desarrollo se ha comparado con el desarrollo de la tienda de aplicaciones para iPhone, que convirtió al teléfono inteligente de Apple en una herramienta invaluable. Es mucho más fácil crear un complemento para GPT-4 que crear una aplicación para el iPhone: todo lo que se necesita son 30 minutos y un conocimiento básico del lenguaje de programación Python.

Casos de uso específicos

Lappas da un ejemplo específico de cómo usa GPT-4 en su trabajo. Es revisor de una revista académica, y por cada número se le asignan alrededor de 15 artículos. Esto significa que tiene que leer y resumir los artículos en sí, más alrededor de cinco reseñas de cada artículo y la “refutación” (respuestas) de los autores del artículo. Esto suma alrededor de 60 documentos. No hay forma de evitar leerlos todos, pero GPT-4 hace que sea mucho más fácil y rápido para él producir los resúmenes. Dice que lo convierte más en un director de orquesta que en un escritor, y le ahorra cinco o seis horas en cada número de la revista.

GPT-4 y copia de marketing

Otro campo en el que Lappas es consciente de que GPT-4 está causando sensación es la redacción de textos de marketing. Vive y trabaja en Atenas, y varios de sus amigos escriben publicaciones para Amazon y otros sitios web. Si son productivos, pueden producir quince por día. Algunos ahora usan GPT-4 para producir los borradores iniciales y otros no. Los que no lo están están empezando a quedarse atrás. Piensa que si está viendo que esto sucede en Grecia, que no es un país particularmente tecnófilo, entonces también debe estar sucediendo en otros lugares.

Los sitios web como Fiverr y Upwork son foros para las empresas que necesitan una copia para anunciar proyectos para que los redactores independientes puedan ofertar. Estos sitios están viendo un aumento en la cantidad de lanzamientos para cada trabajo, y la sugerencia es que los trabajadores autónomos están usando GPT-4 para aumentar la cantidad de proyectos por los que pueden ofertar y cumplir. Desafortunadamente, la calidad del trabajo resultante no siempre es alta (no se ha editado a fondo) y los clientes a menudo advierten que no se aceptarán copias producidas por máquinas. Después de todo, si una máquina puede producir la copia, entonces la empresa cliente podría instruir a GPT-4 por sí misma, en lugar de pagarle a un profesional independiente para que lo haga.

Más arriba en la cadena de valor están los redactores que generan su contenido a través de entrevistas personalizadas con el personal del cliente, o personas sugeridas por el cliente, y luego transforman esas discusiones en un inglés brillante. Los informes sugieren que GPT-4 está incursionando menos en este nivel del mercado, aunque eso probablemente cambiará con el tiempo. Lappas informa que sus colegas de WPP están muy interesados ​​en saber qué tan rápido sucederá esta marcha hacia arriba en la cadena de valor.

GPT y escritura de viajes

Una de las formas en que esto sucederá es que los modelos de IA se pueden ajustar mediante la ingesta de muestras de trabajos anteriores. Utilizo GPT-4 para ayudarme a escribir mi serie «Exploring» de libros de viajes ilustrados. Entrené a un nuevo bot alimentándolo con el contenido de seis de mis libros anteriores. En la configuración, especifico los parámetros para el libro en general, por ejemplo, diciéndole al bot que evite el lenguaje florido con muchos adjetivos y que evite introducciones y conclusiones impresionistas.

Luego escribo un aviso personalizado para cada nuevo capítulo del libro en el que estoy trabajando actualmente. Produciendo textos a varios cientos de palabras por minuto, el bot hace un trabajo razonable al imitar mi estilo de escritura, aunque todavía tengo que hacer una gran cantidad de edición y verificación de hechos, tanto para mejorar la legibilidad como para eliminar los hechos. errores y las llamadas «alucinaciones» – las invenciones aparentemente aleatorias que incluye.

Todavía tengo que aportar mis propias impresiones y puntos de vista, por supuesto, así como todas las fotografías. Pero el bot me ahorra una hora más o menos en la producción de cada capítulo y también hace que el proceso sea más divertido.

Consejos para curiosos y nerviosos

Lappas recomienda encarecidamente a todos que jueguen con los modelos para comprender de qué son capaces los GPT ahora y de qué serán capaces en el futuro. También nos insta a todos a invertir tiempo y esfuerzo para aprender un poco de Python, lo que pondrá a disposición una amplia gama de herramientas. Él está viendo algunas pruebas de que las personas están siguiendo este consejo en el número cada vez mayor de videos de TikTok que comparten historias de éxito basadas en GPT. Señala que GPT-4 en sí mismo puede ayudarlo a aprender cómo usar la tecnología, lo que significa que ahora es más fácil aprender Python que el año pasado, y también vale más la pena.

Incluso si la idea de hacer cualquier tipo de codificación es abominable, vale la pena jugar con GPT-4 y vale la pena usarlo en un proyecto que tiene piernas. Cuesta £ 20 al mes obtener acceso a GPT-4, por lo que también podría obtener el valor de su dinero. Sumergirse en el modelo sin un objetivo claro en mente puede dejarlo relativamente poco impresionado. Es cuando el modelo te ayuda a lograr una tarea que de otro modo te habría llevado un par de horas o más cuando te das cuenta de su poder.

Generando imágenes

GPT-4 fue precedido por Dall-E, Midjourney y muchas otras IA generadoras de imágenes, pero aún son más difíciles de usar de manera efectiva que sus parientes orientados a texto. Los GPT ahora son bastante buenos para analizar y explicar imágenes, identificar celebridades en fotos, por ejemplo, o explicar que un mapa del mundo hecho de nuggets de pollo es una broma porque los mapas generalmente no se crean de esa manera.

A menudo se dice que Midjourney es el mejor sistema para generar imágenes desde cero, aunque no es el más fácil de usar. Al igual que otros sistemas similares, todavía tiene problemas con ciertos tipos de imágenes, en particular los dedos, que a menudo aparecen seis en cada mano en lugar de cinco.

Otro proceso útil se conoce como pintura interna, donde el sistema ingiere una imagen y la edita. Por ejemplo, podría reemplazar un cocker spaniel con un labrador y adaptar el fondo para que la nueva imagen sea perfecta. Este proceso aún no es lo suficientemente bueno para que lo usen las agencias de WPP, informa Lappas, pero está cerca.

Fuente abierta

En plataformas como Hugging Face puedes encontrar modelos de código abierto, que puedes adaptar a tus propios requisitos. Los modelos de código abierto aún no son tan poderosos como los modelos de los gigantes tecnológicos y los laboratorios AGI (OpenAI y DeepMind), pero están mejorando rápidamente y, según un memorando tuiteado recientemente que se presentó como una filtración de Google, pronto lo harán. superar a los modelos comerciales. Sus interfaces son menos fáciles de usar en este momento, pero nuevamente, eso probablemente cambiará rápidamente.

2024 será el año del vídeo

Lappas cree que la generación de imágenes se resolverá en gran medida a fines de 2023 y que 2024 será el año del video. Concluye diciendo que ahora es el momento de saltar y explorar GPT, con fines de lucro y diversión.