1. Visión general de los modelos de OpenAI

OpenAI ha lanzado una serie de modelos de inteligencia artificial destinados a manejar varios niveles de complejidad en la resolución de problemas. Desde la serie GPT para comprender y generar lenguaje natural o código, hasta DALL·E para crear y editar imágenes, así como TTS y Whisper para transformar texto y habla, estos modelos tienen cada uno sus propias fortalezas y cubren una amplia gama de escenarios de aplicación.

  • GPT-4 y GPT-4 Turbo: Representan lo último en tecnología de procesamiento de lenguaje natural, capaces de realizar tareas complejas con precisión y brindar una comprensión profunda del lenguaje natural.
  • GPT-3.5: Mejora adicional de GPT-3, enfatizando la alta relación costo-eficacia y poseyendo potentes capacidades de generación de lenguaje natural y código.
  • DALL·E: Utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para crear imágenes realistas.
  • TTS: Transforma texto en habla, adecuado para diversas aplicaciones que buscan salida de habla.
  • Whisper: Un modelo versátil de reconocimiento y traducción de habla (de voz a texto), con soporte para múltiples idiomas.
  • Embeddings: Convierte texto en representaciones numéricas, ampliamente utilizado en sistemas de búsqueda, agrupación, sistemas de recomendación y más.
  • Moderation: Capaz de detectar contenido sensible en texto, ayudando en el cumplimiento de las políticas de uso.

Los modelos de OpenAI se actualizan regularmente según diferentes necesidades y proporcionan versiones antiguas estables para los desarrolladores para asegurar la consistencia de la aplicación.

2. GPT-4 y GPT-4 Turbo

GPT-4 es un gran modelo multimodal que no solo acepta entradas de texto, sino que también procesa entradas de imágenes y genera texto como salida. GPT-4 sobresale en una amplia gama de conocimientos comunes y razonamientos profundos, con una precisión más alta que cualquier modelo anterior.

GPT-4 Turbo ha realizado mejoras en el manejo de comportamientos "perezosos", es decir, cuando el modelo no logra completar una tarea. Además, GPT-4 admite características más avanzadas como:

  • Capacidad mejorada para seguir instrucciones
  • Modo JSON
  • Salidas reproducibles
  • Llamadas de función paralelas

Para aplicaciones que requieren el procesamiento de grandes cantidades de datos e instrucciones complejas, GPT-4 proporciona una enorme ventana de contexto de 128,000 tokens, dándole una ventaja natural en el procesamiento de textos largos y coherentes.

3. Modelo GPT-3.5

El modelo GPT-3.5 es un modelo significativamente rentable con la capacidad de comprender y generar lenguaje natural o código. GPT-3.5 Turbo es una versión optimizada de GPT-3.5, diseñada especialmente para la optimización de chat, y también se desempeña bien en la finalización de tareas tradicionales.

Para la mayoría de las tareas fundamentales, la diferencia entre los modelos GPT-4 y GPT-3.5 no es significativa. Sin embargo, en escenarios de razonamiento más complejos, las capacidades de GPT-4 superan con creces las de GPT-3.5 y sus predecesores.

4. Modelo de Generación de Imágenes DALL·E

DALL·E es otra tecnología innovadora de OpenAI que puede generar imágenes realistas basadas en descripciones de lenguaje natural. Por ejemplo, los usuarios pueden pedirle que cree "un pulpo usando un traje espacial", y DALL·E generará una imagen que coincida con la descripción.

5. Modelos de Texto a Voz (TTS)

El Texto a Voz (TTS) es una tecnología que convierte información de texto en lenguaje hablado, con aplicaciones significativas en diversos escenarios como ayudar a personas con discapacidad visual a leer, habilitar respuestas de asistentes inteligentes y notificaciones de voz automáticas.

OpenAI ofrece dos variantes de modelos TTS: tts-1 y tts-1-hd. Entre ellos, tts-1 está optimizado para escenarios de texto a voz en tiempo real, con mayor velocidad, mientras que tts-1-hd está optimizado para mayor calidad y es más adecuado para escenarios con altas demandas de calidad de sonido.

6. Modelo de Reconocimiento de Voz Whisper

Whisper es un modelo versátil de reconocimiento de voz (de voz a texto) entrenado para reconocer el habla en varios idiomas, con capacidades de traducción de voz y reconocimiento de idioma. Whisper está entrenado utilizando conjuntos de datos de habla diversos a gran escala para lograr aplicaciones de gran alcance.

Funcionalidades del Modelo Whisper

Whisper puede reconocer habla en varios idiomas y tiene las siguientes capacidades:

  1. Reconocimiento de voz de alta precisión.
  2. Soporte para traducción de habla en varios idiomas.
  3. Capacidades de reconocimiento de idiomas.

7. Modelo de Incrustación de Texto

El modelo de incrustación de texto puede convertir texto en formas vectoriales numéricas, lo que permite el cálculo de la correlación entre textos. Se utiliza ampliamente en búsqueda, análisis de agrupación, sistemas de recomendación, detección de anomalías y tareas de clasificación, entre otros.

8. Modelo de Revisión de Contenido Moderado

El modelo de revisión de contenido puede verificar si el contenido cumple con las políticas de uso de OpenAI, identificando automáticamente varios tipos de contenido sensible, y ayudando a mantener los estándares de la comunidad.