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¿El GPT-4 está perdiendo su toque? Un vistazo a las tendencias recientes

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La transformación de GPT-4: un viaje de tres meses

Los grandes modelos de lenguaje, como GPT-3.5 y GPT-4, son herramientas poderosas que han revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología.

Sin embargo, una investigación reciente ha observado que la consistencia en su rendimiento puede ser más efímera de lo que pensamos.

La constante evolución de estos modelos puede llevar a cambios significativos en su comportamiento y rendimiento en un corto período de tiempo.

Bajo el microscopio: las pruebas a las que se sometieron GPT-3.5 y GPT-4

Para entender mejor lo impredecible que puede ser el rendimiento de estos modelos, se examinaron las versiones de marzo y junio de 2023 de GPT-3.5 y GPT-4 en cuatro tareas diferentes.

Estas incluyen la resolución de problemas matemáticos, la respuesta a preguntas delicadas, la generación de código y el razonamiento visual.

La montaña rusa del rendimiento

Lo que encontraron los investigadores fue sorprendente. GPT-4, por ejemplo, demostró una habilidad impresionante para identificar números primos en marzo, con una precisión del 97.6%. Pero para junio, esa precisión se había desplomado a un mísero 2.4%. Imagina tener a un velocista de clase mundial que de repente no puede correr más rápido que un caracol. Esa es la magnitud del cambio que observamos aquí.

Más allá de los números: el cambio en la capacidad de respuesta y la generación de código

La capacidad de GPT-4 para responder a preguntas delicadas también sufrió una caída notable. Su tasa de respuesta disminuyó del 21% en marzo al 5% en junio. Además, la fracción de código generado que era directamente ejecutable se redujo de un 52% a un 10%.

Una leve esperanza: mejora en el razonamiento visual

No todo fue malo para GPT-4 en estos tres meses. Hubo una pequeña mejora en su habilidad para completar patrones visuales, aumentando del 24.6% al 27.4%.

La importancia de la evaluación continua

Como el viaje en un barco a través de un mar impredecible, navegar por la evolución de los modelos de lenguaje requiere una vigilancia constante. La necesidad de evaluar continuamente el comportamiento de estos modelos en aplicaciones reales es evidente. ¡No puedes simplemente poner el piloto automático y esperar llegar a buen puerto!

El ataque de la cárcel: una prueba de resistencia

Entre las pruebas realizadas, se incluyó un «ataque de ruptura de cárcel» o JailBreak Attack para evaluar la robustez de los modelos frente a intentos de extraer respuestas perjudiciales. Aquí, GPT-4 mostró una mayor fortaleza que GPT-3.5.

El viaje en los grandes modelos de lenguaje, como GPT-3.5 y GPT-4, sigue siendo un viaje de descubrimiento y aprendizaje. Como cualquier viaje, hay baches en el camino y giros inesperados. Pero lo más importante es que seguimos avanzando, aprendiendo y adaptándonos a medida que avanzamos.

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