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.

Publicaciones Similares

  • Deep Learning

    Porroberto

    El aprendizaje profundo (deep learning) es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) basados en asimilar representaciones de datos. Una observación (por ejemplo, una imagen) puede ser representada en muchas formas (por ejemplo, un vector de píxeles), pero algunas representaciones hacen más fácil aprender tareas de interés (por ejemplo, "¿es esta imagen una…

  • Análisis de datos

    Porroberto

    En el Análisis de Datos (o Data Science) tenemos cinco etapas: Enmarcar el problema. Hacer las preguntas adecuadas.    – ¿Cuál es el objetivo?    – ¿Qué queremos estimar o predecir? Adquirir y preparar los datos.    – ¿Qué recursos tenemos para obtener datos?    – ¿Qué información es relevante?    – Limpiar y filtrar…

  • Entropía cruzada

    Porroberto

    La entropía cruzada conecta las probabilidades con las funciones de error. Está vinculada con la estimación por máxima verosimilitud. Buscaremos modelo cuya entropía sea mínima, porque nos darán la mejor clasificación, ya que son los que tienen una mayor probabilidad (y minimizan la función de error: entropía cruzada). La entropía se define como $-ln(P(x))$. La…

  • Regresión logística

    Porroberto

    El algoritmo de regresión logística consiste en: Tomar los datos Elegir un modelo aleatorio Calcular el error Minimizar el error y obtener un modelo mejor

  • Softmax

    Porroberto

    La función Softmax La función Softmax (o función exponencial normalizada)es equivalente a la sigmoide, pero cuando el problema de clasificación en lugar de tener dos clases tiene tres o más. La función está dada por $$ \sigma_j(\vec{z}) = \frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^K e^{z_k}}, \mbox{ para } j=1,\dots K $$ En python la podríamos definir de la siguiente forma:…

  • Perceptrones multicapa

    Porroberto

    Implementando la capa oculta Capas de entrada (input), oculta (hidden) y de salida (output) en una red neuronal Pesos entre la capa de entrada y la capa oculta Ejemplo A continuación se implementa una red neuronal 4x4x2, con paso directo y como función de activación la sigmoide. import numpy as np def sigmoid(x): """ Calculate…

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *