{"id":27281,"date":"2023-06-21T22:17:06","date_gmt":"2023-06-21T22:17:06","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/la-potencia-de-gpt-3-5-16k\/"},"modified":"2023-06-21T22:17:16","modified_gmt":"2023-06-21T22:17:16","slug":"la-potencia-de-gpt-3-5-16k","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/es\/blog\/la-potencia-de-gpt-3-5-16k\/","title":{"rendered":"La potencia de GPT-3.5 16K"},"content":{"rendered":"

\u00bfDeber\u00edas pasarte a la versi\u00f3n de pago de Cody? He aqu\u00ed por qu\u00e9 querr\u00edas hacerlo.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Hace unos d\u00edas, lanzamos un modelo m\u00e1s nuevo para todos nuestros usuarios de pago justo despu\u00e9s del lanzamiento de OpenAI: GPT-3.5 16k. Por intimidante que pueda parecer, puede cambiar las reglas del juego de su empresa. En este blog, profundizaremos en los casos de uso de GPT-3.5 16k, exploraremos sus ventajas y destacaremos en qu\u00e9 se diferencia del modelo GPT-3.5 existente y del \u00faltimo GPT-4 de gama alta.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es GPT-3.5 16K?<\/h2>\n

Si ya has utilizado la versi\u00f3n gratuita de Cody, puede que est\u00e9s familiarizado con el modelo vainilla GPT-3.5, que utiliza el modelo gpt-3.5-turbo<\/code> de OpenAI. Este modelo es la elecci\u00f3n popular de muchos usuarios, ya que ofrece asequibilidad, velocidad y fiabilidad en la mayor\u00eda de los casos. Por otro lado, el GPT-3.5-16k utiliza el modelo gpt-3.5-turbo-16k<\/code> de OpenAI, que es una extensi\u00f3n del gpt-3.5-turbo<\/code>. La diferencia significativa radica en el aspecto “16k”.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es 16K?<\/h2>\n

El sufijo “16K” indica que el modelo tiene una ventana contextual de 16.000 fichas, lo que supone un aumento significativo respecto a las 4.096 fichas actuales. En nuestro blog<\/a> anterior, explicamos en detalle qu\u00e9 son las fichas. Una ventana contextual m\u00e1s peque\u00f1a en los modelos puede acarrear varias limitaciones, entre ellas:<\/p>\n

    \n
  1. Falta de relevancia:<\/strong> Con una ventana de contexto limitada, el modelo puede tener dificultades para captar y mantener la relevancia del contexto m\u00e1s amplio de una conversaci\u00f3n o tarea.<\/li>\n
  2. Incapacidad para mantener el contexto:<\/strong> Una ventana de contexto m\u00e1s peque\u00f1a puede dificultar que el modelo recuerde y haga referencia a informaci\u00f3n de partes anteriores de una conversaci\u00f3n, lo que provoca incoherencias y dificultades para mantener un di\u00e1logo coherente.<\/li>\n
  3. Restricciones en la longitud de las<\/strong> consultas: las ventanas contextuales m\u00e1s cortas imponen restricciones en la longitud de las consultas, lo que dificulta proporcionar informaci\u00f3n exhaustiva o formular preguntas complejas.<\/li>\n
  4. Limitaciones del contexto de la base de conocimientos:<\/strong> Una ventana de contexto m\u00e1s peque\u00f1a puede enfrentarse a limitaciones a la hora de incorporar conocimiento de documentos relevantes del conocimiento debido al l\u00edmite de ingesti\u00f3n de datos.<\/li>\n<\/ol>\n

    Ventajas de una ventana contextual m\u00e1s grande<\/h2>\n

    A algunas personas podr\u00eda surgirles una pregunta: \u00bfC\u00f3mo es posible que GPT-3.5 pueda procesar m\u00e1s de 1.000 p\u00e1ginas web y documentos en Cody, a pesar de su capacidad de s\u00f3lo 4.096 tokens? Con los avances en el campo de la IA generativa, proporcionar contexto no significa simplemente alimentar todo el documento tal cual a modelos ling\u00fc\u00edsticos como GPT-3.5 Turbo. Para preprocesar los datos se utilizan procesos backend como el chunking, los embeddings y las bases de datos vectoriales, que mantienen la relevancia dentro de los trozos y permiten al modelo navegar por la ventana de contexto predefinida.<\/p>\n

    En el escenario actual, una ventana de contexto m\u00e1s grande mejorar\u00eda el rendimiento general de la IA al acomodar entradas m\u00e1s grandes y complejas, reduciendo al mismo tiempo el n\u00famero de transacciones de vector-almacenamiento necesarias para generar una respuesta. Dado que la ventana de contexto abarca tanto la entrada como la salida, una ventana m\u00e1s amplia tambi\u00e9n permitir\u00eda al modelo ofrecer respuestas elaboradas y coherentes manteniendo el contexto conversacional.<\/p>\n

    Una ventana de contexto m\u00e1s amplia tambi\u00e9n ayudar\u00eda a mitigar las alucinaciones que pueden producirse cuando se supera el l\u00edmite de tokens en una conversaci\u00f3n.<\/p>\n

    GPT-3.5 Turbo 16K frente a GPT-4<\/h2>\n

    Aunque gpt-3.5-turbo-16k<\/code> es la \u00faltima versi\u00f3n de OpenAI, gpt-4<\/code> sigue super\u00e1ndola en varios aspectos, como la comprensi\u00f3n del contexto visual<\/strong>, la mejora de la creatividad<\/strong>, la coherencia<\/strong> y el rendimiento multiling\u00fce<\/strong>. La \u00fanica \u00e1rea en la que GPT-3.5-16k destaca es la ventana contextual, ya que GPT-4 est\u00e1 disponible actualmente en la variante de 8k, mientras que la variante de 32k se est\u00e1 lanzando gradualmente.<\/p>\n

    Mientras tanto, hasta que la versi\u00f3n de 32k de gpt-4<\/code> sea ampliamente accesible, la GPT-3.5-16k destaca por su mayor ventana contextual. Si busca espec\u00edficamente un modelo que ofrezca una ventana contextual m\u00e1s amplia, el GPT-3.5-16k es la opci\u00f3n ideal.<\/p>\n

    Casos de uso de una ventana contextual m\u00e1s grande<\/h2>\n
      \n
    1. Atenci\u00f3n al cliente: <\/strong>Una ventana contextual m\u00e1s amplia mejora la memoria a corto plazo del modelo, lo que lo hace muy adecuado para aplicaciones de atenci\u00f3n al cliente, cumplimentaci\u00f3n de formularios y recogida de datos de usuarios. Permite al modelo mantener el contexto durante un periodo m\u00e1s largo, lo que da lugar a respuestas m\u00e1s pertinentes a las entradas de los usuarios, como nombres, ID de clientes, quejas y comentarios.<\/li>\n
    2. Formaci\u00f3n de empleados: <\/strong>Aprovechar Cody para formar a los empleados resulta muy eficaz. La formaci\u00f3n de los empleados suele implicar una gran cantidad de datos relacionados con las actividades, los pasos y los procesos empresariales. Para mantener la relevancia contextual a lo largo del programa de formaci\u00f3n, se hace necesario incorporar todo el historial de conversaciones del alumno. Una ventana de contexto m\u00e1s amplia permite incluir m\u00e1s informaci\u00f3n hist\u00f3rica, lo que facilita una experiencia de formaci\u00f3n m\u00e1s completa y eficaz.<\/li>\n
    3. An\u00e1lisis de datos: <\/strong>Las tareas relacionadas con el an\u00e1lisis financiero y la inferencia estad\u00edstica suelen requerir el procesamiento de grandes vol\u00famenes de datos para extraer conclusiones significativas. Con una ventana de contexto mayor, el modelo puede retener m\u00e1s informaci\u00f3n relevante durante el c\u00e1lculo, lo que da lugar a un an\u00e1lisis m\u00e1s coherente y preciso. Por ejemplo, la comparaci\u00f3n de balances y del rendimiento global de una empresa a\u00f1o tras a\u00f1o puede ejecutarse de forma m\u00e1s eficaz con una ventana de contexto m\u00e1s amplia.<\/li>\n<\/ol>\n

      Comparaci\u00f3n entre GPT-3.5 4K v\/s 16K<\/h2>\n

      Para demostrar las mejoras en el modelo de 16K, consultamos un archivo .csv<\/code> de la Tabla Peri\u00f3dica<\/strong> que contiene 118 elementos y sus caracter\u00edsticas.<\/p>\n

      \"Comparaci\u00f3n<\/p>\n

      \"Comparaci\u00f3n<\/p>\n

      \"Comparaci\u00f3n<\/p>\n

      \"Comparaci\u00f3n<\/p>\n

      \n

      De la comparaci\u00f3n se desprende que GPT-3.5 4K fue incapaz de producir todos los elementos radiactivos en su respuesta y omiti\u00f3 algunos elementos. En cambio, GPT-3.5 16K produjo casi todos los elementos radiactivos presentes en la tabla proporcionada. Esto demuestra la mejor elaboraci\u00f3n de las respuestas gracias a la mayor ventana de contexto. Esto ha sido s\u00f3lo un peque\u00f1o vistazo al potencial que encierra la ventana contextual de 16k, con infinitas aplicaciones e implementaciones de la misma. Con GPT-4 32K en el pipeline, el modelo 16K puede facilitar una transici\u00f3n m\u00e1s suave a una ventana de contexto mayor.<\/p>\n

      \u00bfActualizaci\u00f3n?<\/h2>\n

      La ventana contextual m\u00e1s grande es sin duda una actualizaci\u00f3n significativa y no un mero truco. La mejora de la comprensi\u00f3n del contexto desempe\u00f1a un papel crucial en la mejora de la calidad de las respuestas, y una ventana de contexto m\u00e1s amplia desbloquea un potencial sustancial para estos modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM). Al permitir una comprensi\u00f3n m\u00e1s amplia de la historia de la conversaci\u00f3n y de las pistas contextuales, los LLM pueden ofrecer resultados m\u00e1s precisos y adecuados al contexto.<\/p>\n

      Como ya se ha mencionado, la variante 16K de GPT-3.5 est\u00e1 disponible para todos los usuarios a partir del Plan B\u00e1sico. Si llevas alg\u00fan tiempo utilizando el plan Personal (gratuito), ya habr\u00e1s experimentado las posibilidades que ofrece Cody. El Plan B\u00e1sico ofrece una excelente relaci\u00f3n calidad-precio, sobre todo si no necesita las funciones adicionales de GPT-4. Es adecuado para particulares que est\u00e9n construyendo un bot como proyecto o prototipo para su negocio, con la opci\u00f3n a\u00f1adida del modelo GPT-3.5 16K. En el futuro, cuando lancemos la variante GPT-4 32K, siempre podr\u00e1s pasarte al plan Premium cuando necesites m\u00e1s tokens.<\/p>\n

      Para las grandes empresas, el Plan Avanzado es la opci\u00f3n m\u00e1s potente, ya que satisface las necesidades de uso intensivo de recursos y de gran volumen. Ofrece capacidades integrales para satisfacer las exigencias de las operaciones a gran escala.<\/p>\n

      \"Estructura<\/a><\/p>\n

      Recursos adicionales<\/h2>\n

      Centro de ayuda<\/a><\/p>\n

      Discordia<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      \u00bfDeber\u00edas pasarte a la versi\u00f3n de pago de Cody? He aqu\u00ed por qu\u00e9 querr\u00edas hacerlo. Hace unos d\u00edas, lanzamos un modelo m\u00e1s nuevo para todos nuestros usuarios de pago justo despu\u00e9s del lanzamiento de OpenAI: GPT-3.5 16k. Por intimidante que pueda parecer, puede cambiar las reglas del juego de su empresa. 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