Inteligencia artificial

Murió ChatGPT | Las mejores opciones de IA que puedes usar: Gemini, Copilot y otras para el trabajo y la escuela

La IA de OpenAI tiene problemas y existen alternativas innovadoras de inteligencia artificial que están redefiniendo la productividad y creatividad en el ámbito digital.

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La inteligencia artificial ha transformado nuestra manera de interactuar con la tecnología, ofreciendo soluciones que facilitan diversas tareas diarias. 

Aunque ChatGPT ha sido un referente, nuevas alternativas han emergido, prometiendo características y beneficios adicionales, más cuando no en el día de ayer la IA de OpenAI estuvo caída durante varias horas.

La evolución de Gemini

Google presentó su IA bajo el nombre de Bard, que posteriormente fue renombrada a Gemini. Este asistente se destaca por su integración profunda con los servicios de Google, lo que lo convierte en una herramienta atractiva para usuarios que ya utilizan Google Workspace. Gemini no solo es capaz de generar texto, sino que también puede analizar datos y crear presentaciones, proporcionando una solución integral para profesionales y empresas.

Sin embargo, el acceso completo a todas sus funcionalidades requiere una suscripción a Google Workspace, lo que puede representar un costo adicional para algunos usuarios. A pesar de este inconveniente, Gemini ha demostrado ser una opción sólida, especialmente para aquellos que buscan una integración fluida con otras herramientas de Google.

Murió ChatGPT | Las mejores opciones de IA que puedes usar: Gemini, Copilot y otras para el trabajo y la escuela. (Imagen: archivo)

Microsoft Copilot: un asistente integral

Otra alternativa destacada es Microsoft Copilot, que se integra directamente con las aplicaciones de Microsoft 365 como Word, Excel y Outlook. Copilot utiliza la arquitectura GPT-4 y ofrece acceso gratuito durante horas no pico, aunque para un rendimiento óptimo se recomienda la versión Pro.

Copilot es especialmente útil para tareas de productividad, permitiendo a los usuarios planificar viajes, obtener recetas y recibir sugerencias personalizadas basadas en su estilo de trabajo. Su capacidad para integrarse con los datos de Microsoft 365 lo convierte en una herramienta poderosa para usuarios empresariales que buscan optimizar su flujo de trabajo.

Otras alternativas a considerar

Además de Gemini y Copilot, existen otras IA que merecen ser mencionadas. Claude 3, desarrollado por Anthropic, se ha posicionado como una opción destacada para aquellos que necesitan manejar grandes volúmenes de información. Con una ventana de contexto de hasta 200.000 tokens, Claude 3 es ideal para la revisión de documentos extensos y tareas de análisis complejas.

Por otro lado, Meta AI, impulsada por los modelos Llama 3 de Meta, ofrece capacidades de generación de texto y análisis de imágenes. Aunque aún está limitado en términos de accesibilidad geográfica y algunas funciones avanzadas, Meta AI ha mostrado un rendimiento impresionante en diversas pruebas.

Murió ChatGPT | Las mejores opciones de IA que puedes usar: Gemini, Copilot y otras para el trabajo y la escuela. (Imagen: archivo)

Jasper y otras opciones para creadores de contenido

Para aquellos enfocados en la creación de contenido, herramientas como Jasper y Copy.ai se destacan. Jasper, por ejemplo, ofrece integración con Google Search para verificar la precisión de los datos y cuenta con múltiples plantillas para generar contenido de alta calidad rápidamente. 

Copy.ai, por su parte, proporciona una plataforma fácil de usar para generar blogs, copias publicitarias y descripciones de productos, ayudando a los creadores a optimizar su flujo de trabajo.

Qué son los tokens en la IA

En el contexto de la inteligencia artificial y el procesamiento de lenguaje natural, los "tokens" son las unidades básicas de texto que se utilizan para el análisis y la generación de lenguaje. 

Pueden ser palabras individuales, caracteres, partes de palabras o incluso grupos de palabras, dependiendo del método de tokenización empleado.

Función de los tokens en la IA

  1. Entrenamiento de modelos: durante el entrenamiento de modelos de IA, el texto se divide en tokens que luego son procesados y aprendidos por el modelo. Por ejemplo, en un modelo basado en Transformers, como GPT-4, los tokens son las entradas que el modelo utiliza para predecir la siguiente palabra en una secuencia de texto.

  2. Contexto y comprensión: los tokens ayudan al modelo a comprender el contexto y las relaciones entre diferentes partes del texto. Por ejemplo, en una oración, cada palabra se convierte en un token y el modelo aprende cómo estas palabras se relacionan entre sí para formar significado.

  3. Eficiencia computacional: tokenizar el texto permite que los modelos procesen la información de manera más eficiente. Dividir el texto en tokens más pequeños puede hacer que el procesamiento sea más manejable y rápido.

Tipos de tokenización

  • Tokenización por palabras: divide el texto en palabras individuales. Ejemplo: "Hola, mundo" se convierte en ["Hola", ",", "mundo"].
  • Tokenización por caracteres: divide el texto en caracteres individuales. Ejempl: "Hola" se convierte en ["H", "o", "l", "a"].
  • Sub-palabras: utiliza partes de palabras, especialmente útil para manejar palabras desconocidas o lenguajes con morfología compleja. Ejemplo: "corriendo" puede dividirse en ["corr", "iendo"].

Ejemplos en modelos de IA

  • GPT-4: Utiliza una técnica de tokenización basada en sub-palabras para manejar una amplia variedad de palabras y lenguajes de manera eficiente.
  • BERT: Otro modelo que utiliza tokens para el entrenamiento, BERT también usa tokenización de sub-palabras para capturar mejor los matices del lenguaje.

Importancia de los tokens

La tokenización es fundamental para el procesamiento de lenguaje natural porque define cómo un modelo de IA interpretará y generará texto. La forma en que se tokeniza el texto puede afectar significativamente el rendimiento y la precisión del modelo.

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