¡Estamos viviendo en tiempos emocionantes! OpenAI ha anunciado el lanzamiento de sus modelos actualizados, GPT-3.5-turbo y GPT-4. Estas versiones traen consigo algunas mejoras poderosas que cambian las reglas del juego en el campo de la IA generativa.
Desglose: GPT-3.5-turbo vs GPT-4
OpenAI ha reestructurado sus precios con estos nuevos modelos. Mientras que la expandido GPT-3.5-turbo con una longitud de contexto de 16,000 fichas tiene un precio más alto ($0.003 por 1,000 tokens de entrada y $0.004 por 1,000 tokens de salida), el original GPT-3.5-turbo se ha vuelto más asequible con un 25% Reducción de precios. Esto significa que los desarrolladores pueden usarlo a $ 0.0015 por 1,000 tokens de entrada y $ 0.002 por 1,000 tokens de salida, lo que se desglosa en aproximadamente 700 páginas de texto por un dólar.
- Un YouTuber, Omari Harebin, muestra aquí cómo ambas versiones difieren en lo que respecta a los resultados:
¿Qué es llamar a una función?
Ahora, profundicemos un poco más en una de las actualizaciones clave: llamada de función. Esta es una función que permite a los desarrolladores instruir a los modelos para que realicen funciones de programación específicas. Piense en ello como un puente que vincula las instrucciones del lenguaje natural con la ejecución del código real.
En términos prácticos, la función de llamada nos permite crear chatbots sofisticados, procesar lenguaje natural en consultas de bases de datos o incluso extraer datos estructurados del texto. Los modelos GPT se han ajustado especialmente para comprender cuándo llamar a una función y también para devolver datos que se alinean con la firma de la función, lo que garantiza una salida de datos más confiable y estructurada.
¿Qué es la ventana de contexto extendida?
La siguiente gran actualización es la expansión de la ventana de contexto en GPT-3.5-turbo. Para darle una idea de lo que esto significa, una ventana de contexto se refiere a la cantidad de texto que un modelo de IA tiene en cuenta antes de generar texto adicional. Esta «memoria» del texto anterior es crucial para la coherencia y relevancia en las respuestas de AI. La versión GPT-3.5-turbo recientemente reforzada ha cuadriplicado su longitud de contexto a la friolera de 16,000 tokens, lo que le otorga una mayor capacidad para recordar y hacer referencia a partes anteriores de la conversación. Esto reduce las posibilidades de que nuestros amigos de IA se desvíen del tema, lo que hace que nuestras interacciones con ellos sean más significativas y enfocadas.
¿Cómo optimizar el uso de los modelos teniendo en cuenta los nuevos precios?
Siempre tenemos que estar atentos al equilibrio entre el rendimiento y el costo. Dada la nueva estructura de precios, se vuelve crucial optimizar el uso en función de las demandas y el presupuesto del proyecto. En escenarios donde no se requiere el contexto extendido, el GPT-3.5-turbo original se convierte en una opción rentable. Profundicemos más en las ventajas y desventajas de ambos modelos.
GPT-3.5-turbo
ventajas:
- Costo más bajo: Si está trabajando con un presupuesto ajustado, GPT-3.5-turbo es la mejor opción, ya que tiene un precio reducido.
- Suficiente para la mayoría de las aplicaciones generales: Para muchas aplicaciones, como la creación de chatbots simples o la conversión del lenguaje natural en consultas de bases de datos, GPT-3.5-turbo ofrece un rendimiento adecuado.
- Menores requisitos de recursos: GPT-3.5-turbo puede funcionar de manera efectiva con menos poder de cómputo y memoria, lo que puede ser una ventaja significativa en entornos con recursos limitados.
Desventajas:
- Ventana de contexto limitada: Si su aplicación requiere un contexto más extenso, el GPT-3.5-turbo regular puede quedarse corto ya que tiene una ventana de contexto relativamente más pequeña.
- Llamadas a funciones menos potentes: Si bien GPT-3.5-turbo puede realizar llamadas de función, no es tan avanzado como GPT-4 en este sentido.
GPT-4
ventajas:
- Llamada de función mejorada: Si su aplicación implica llamadas de funciones complejas, como la creación de chatbots avanzados, GPT-4 es una mejor opción debido a su capacidad mejorada.
- Ventana de contexto más grande: GPT-4 es capaz de procesar un contexto significativamente más grande, lo que es beneficioso si su aplicación requiere retener una gran cantidad de información pasada.
Desventajas:
- Mayor costo: GPT-4 tiene un precio más alto en comparación con GPT-3.5-turbo, por lo que podría no ser la mejor opción si el presupuesto es una preocupación.
- Mayores requerimientos de recursos: La ventana de contexto más grande y las capacidades mejoradas de GPT-4 vienen con mayores necesidades de recursos computacionales. Si su infraestructura no está equipada para manejar esto, podría ser una desventaja.
Para proyectos que necesitan capacidades avanzadas, el GPT-3.5-turbo mejorado y el GPT-4 brindan un valor notable a pesar de sus etiquetas de precio más altas. Al elegir el modelo adecuado para nuestras necesidades, podemos maximizar los beneficios sin salirnos del presupuesto.
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Conclusiones clave
- Si usted es trabajando en un presupuesto o con recursos limitados, GPT-3.5-turbo es una elección adecuada.
- Si su aplicación no requiere una memoria de contexto extensa o llamada a funciones complejas, GPT-3.5-turbo te servirá bien.
- Si usted necesita llamada de función avanzada capacidades o requiere que su IA tenga una ventana de contexto grande, GPT-4 es el camino a seguir.
- Si el presupuesto y los recursos no son una limitación y quieres el modelo más avanzado, GPT-4 debería ser tu elección.
Crédito de la imagen destacada: Kerem Gülen/Midjourney
