Chat Completion vs Asistentes Open AI

IA

Modelos de Finalización de Chat:

  • Funcionamiento Básico: Estos modelos, como GPT-4 o GPT-4o, reciben una secuencia de mensajes como entrada y generan una respuesta basada en ellos.

  • Limitaciones:

    • Falta de Memoria Persistente: No retienen automáticamente el historial de mensajes. Por ejemplo, si preguntas "¿Cuál es la capital de Japón?" y luego "Cuéntame algo sobre la ciudad", el modelo no recordará que "la ciudad" se refiere a Tokio a menos que se proporcione explícitamente ese contexto nuevamente.
    • Manejo de Documentos Extensos: No soportan directamente la gestión de documentos largos, lo que puede ser una limitación al trabajar con grandes volúmenes de información.

API de Asistentes de OpenAI:

  • Ventajas:

    • Historial de Conversación Persistente: Mantiene el contexto de la conversación, permitiendo interacciones más coherentes y contextuales sin necesidad de repetir información previa.
    • Manejo de Documentos y Tareas de Codificación: Ofrece herramientas adicionales como intérpretes de código, recuperación de documentos y llamadas a funciones, superando las limitaciones de los modelos de finalización de chat en estas áreas.
    • Uso de Hilos y Mensajes: La API de Asistentes organiza las interacciones en hilos y mensajes, facilitando la gestión y seguimiento de conversaciones complejas. Esto es especialmente útil para aplicaciones que requieren mantener un contexto prolongado o manejar múltiples temas simultáneamente.

En resumen, mientras que los modelos de finalización de chat son efectivos para interacciones simples y directas, la API de Asistentes de OpenAI proporciona funcionalidades más avanzadas y flexibles, adecuadas para aplicaciones que demandan un contexto persistente, manejo de documentos extensos y ejecución de tareas de codificación.

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    1958 – Perceptrón 1965 – Perceptrón multicapa 1980’s Neuronas Sigmoidales Redes Feedforward Retropropagación 1989 – Convolutional neural networks (CNN) / Recurent neural networks (RNN) 1997 – Long short term memory (LSTM) 2006 – Deep Belief Networks (DBN): Nace deep learning Restricted Boltzmann Machine Encoder / Decoder = Auto-encoder 2014 – Generative Adversarial Networks (GAN)

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