El creciente interés en los modelos de lenguaje grande (LLMs) ha llevado a una proliferación de opciones. Pero, ¿cómo saber cuál es el más adecuado para tus necesidades? Aquí desglosamos una evaluación objetiva que abarca desde la escritura hasta la programación.
El panorama actual de los LLMs
Los LLMs han evolucionado rápidamente desde su introducción. Originalmente diseñados para tareas simples de procesamiento de lenguaje natural, ahora se utilizan en escritura, programación y enseñanza.
Para saber cuál es el ideal, hay que analizar varios criterios como la escritura formal e informal, la edición de texto y tono, y las tareas de programación.
Los protagonistas
En el universo de los modelos de lenguaje grande, cada uno tiene su propia «personalidad» y conjunto de habilidades que lo hacen único. A continuación, exploramos en detalle los perfiles de algunos de los LLMs más destacados en el mercado.
Bard: El comunicativo
Desarrollador: Google
Características clave: Respuestas humanas, estilo de comunicación natural
Aplicaciones ideales: Escritura creativa, interacción casual
Bard se ha ganado una reputación por su estilo de comunicación cercano al humano. Este modelo se entrena con una variedad de datos que incluyen comunicaciones informales, lo que le permite ofrecer respuestas más naturales y relajadas. Sin embargo, su enfoque en la comunicación casual lo hace menos eficiente para responder preguntas de programación específicas. Es una herramienta excelente para aquellos que buscan hacer su escritura más accesible o para interactuar de manera más natural con un chatbot.
Claude: El sofisticado
Desarrollador: Anthropic
Características clave: Formalidad, juego de palabras, ética en IA
Aplicaciones ideales: Escritura formal, generación de nombres de proyectos, tareas técnicas y especializadas
Claude ha evolucionado significativamente desde su primera versión. La empresa Anthropic, fundada por ex empleados de OpenAI, ha lanzado Claude 2, una versión mejorada que ofrece respuestas más largas y argumentadas, con un enfoque en reducir las «alucinaciones» o respuestas incorrectas. Esta nueva versión también ha mejorado en seguridad, minimizando las respuestas que podrían ser ofensivas o peligrosas.
Claude 2 ha sido diseñado para ofrecer un rendimiento mejorado en comparación con modelos anteriores. La versión actualizada ha mejorado sus habilidades en codificación, obteniendo una puntuación del 71,2% en Codex HumanEval, una prueba de codificación de Python. En el ámbito de las matemáticas, Claude 2 obtuvo una puntuación del 88,0% en GSM8k, un conjunto de problemas matemáticos de nivel escolar.
Una de las características más notables de Claude 2 es su capacidad para manejar grandes volúmenes de texto. Los usuarios pueden ingresar hasta 100.000 tokens en cada mensaje, lo que permite a Claude trabajar con documentación técnica extensa o incluso con libros. Esta versatilidad lo convierte en una herramienta útil para empresas y usuarios particulares por igual.
Perplexity: El Asistente de Investigación
Desarrollador: Perplexity
Características clave: Contextualización, personalización, interacción conversacional, enfoque de búsqueda, modo de escritura, integración de archivos, variedad de funciones
Aplicaciones ideales: Investigación académica, desarrollo de negocios, periodismo, educación, salud y medicina
Perplexity es un asistente de investigación impulsado por inteligencia artificial que se centra en ofrecer respuestas precisas y contextualizadas. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, Perplexity utiliza algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para entender preguntas en un contexto más amplio y generar respuestas informativas.
ChatGPT: El generalista
Desarrollador: OpenAI
Características clave: Comunicación directa, amplio rango de aplicaciones
Aplicaciones ideales: Planificación de proyectos, edición de escritura
ChatGPT es quizás el LLM más conocido y utilizado. Su enfoque es más general, lo que lo hace adecuado para una variedad de tareas. Sin embargo, esta generalidad también puede ser una desventaja, ya que a veces ofrece respuestas incorrectas o referencias inventadas. Es una opción sólida para tareas de planificación de proyectos y edición de escritura, pero se recomienda verificar siempre la información que proporciona.
Phind: El técnico
Desarrollador: Desconocido
Características clave: Especialización en desarrollo de software
Aplicaciones ideales: Consultas de programación, búsqueda de información técnica
Phind es el LLM para los entusiastas de la programación. Diseñado específicamente para responder preguntas relacionadas con el desarrollo de software, este modelo incluso proporciona enlaces a foros y blogs relevantes. Sin embargo, su enfoque técnico lo hace menos útil para tareas de escritura, y hay que tener cuidado con el riesgo de plagio en sus respuestas.
Llama: El recién llegado
Desarrollador: Meta
Características clave: Versatilidad, código con mínima depuración
Aplicaciones ideales: Programación, interacciones generales
Llama es el nuevo participante en el campo de los LLMs. Aunque comparte muchas similitudes con sus competidores, se destaca en la generación de código que requiere mínima depuración. Su versatilidad lo convierte en una opción a considerar para una variedad de tareas, desde programación hasta interacciones generales.
Pi: El emocionalmente inteligente
Desarrollador: Inflection AI
Características clave: Inteligencia emocional, conversación amistosa
Aplicaciones ideales: Apoyo emocional, aprendizaje personalizado
Pi es un nuevo asistente personal y emocional desarrollado por la startup Inflection AI, fundada por Reid Hoffman y Mustafa Suleyman. A diferencia de otros LLMs como ChatGPT, Pi está diseñado para ser un compañero amable y de apoyo. Su objetivo principal no es solo resolver problemas cotidianos, sino también ofrecer apoyo emocional y ser un compañero de conversación versátil.
Fortalezas y debilidades
Cada LLM tiene su propio conjunto de fortalezas y debilidades que deben equilibrarse según las necesidades del usuario. La claridad en las consultas y la verificación de la información son cruciales para obtener los mejores resultados de estos modelos.
A pesar de las capacidades de los LLMs, la decisión humana sigue siendo fundamental. Los modelos son tan buenos como la persona que los opera.