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

  • Almacén de datos

    Porroberto

    Definición de Almacén de Datos Un Almacén de Datos (o Data Warehouse) es una gran colección de datos que recoge información de múltiples sistemas fuentes u operacionales dispersos, y cuya actividad se centra en la Toma de Decisiones –es decir, en el análisis de la información– en vez de en su captura. Una vez reunidos…

  • Razonamiento y aprendizaje

    Porroberto

    Razonamiento Introducción. Sistemas expertos Un sistema experto es un sistema informático (hardware o software) que simula a expertos humanos en cierta área de especialización dada. Razonamiento aproximado. Tratamiento de la incertidumbre Fuentes de incertidumbre Se pueden clasificar las fuentes de incertidumbre en los siguientes grupos: Deficiencias de la información, características del mundo real, y deficiencias…

  • Machine Learning

    Porroberto

    Introducción Los términos machine learning y aprendizaje automático se utilizan indistintamente. Inteligencia artificial Aunque a veces se usan indistintamente los términos inteligencia artificial y machine learning, machine learning es solo una parte de la inteligencia artificial. Ejemplos en los que se utiliza hoy en día la inteligencia artificial son: Detección del fraude. Programación de recursos….

  • 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:…

  • Convolutional Neural Network

    Porroberto

    Las Convolutional Neural Networks son redes multicapa que toman su inspiración del cortex visual de los animales. Esta arquitectura es útil en varias aplicaciones, principalmente procesamiento de imágenes, reconocimiento de vídeo y procesamiento del lenguaje natural. La arquitectura consta de varias capas que implementaban la extracción de características y luego clasificar. El siguiente paso es…

  • Historia de las redes neuronales

    Porroberto

    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)

Deja una respuesta

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