OpenAI
acaba
de
presentar
su
esperado
nuevo
modelo,
bautizado
sencillamente
como «o1»,
aunque
también
era
ya
conocido
de
forma
coloquial
como
el
«modelo
Strawberry».
Y
desembarca
con
la
promesa
de
abordar
problemas
más
complejos
que
sus
antecesores,
haciendo
gala
de
una
capacidad
de
razonamiento
avanzada.
De
hecho,
este
modelo
es
el
primero
de
una
nueva
serie
de
modelos
de
inteligencia
artificial
entrenados
para
simular
un
proceso
de
pensamiento
similar
al
humano,
lo
que
constituye
un
hito
significativo
en
la
evolución
de
los
grandes
modelos
de
lenguaje
(LLMs,
por
sus
siglas
en
inglés).
GPT-4
en
4
MINUTOS
¿Qué
ofrece
el
modelo
o1?
A
diferencia
de
sus
predecesores,
como
GPT-4o,
o1
ha
sido
entrenado
utilizando
un
enfoque
innovador
basado
en
el
aprendizaje
por
refuerzo,
una
técnica
en
la
que
el
sistema
aprende
a
resolver
problemas
recibiendo
recompensas
y
penalizaciones
por
sus
acciones.
Según
Noam
Brown,
investigador
de
OpenAI,
lo
que
diferencia
a
o1
de
otros
modelos
es
su
capacidad
de ‘pensar’
antes
de
responder.
Este
proceso
de
razonamiento,
denominado
‘cadena
de
pensamientos’,
le
permite
procesar
consultas
complejas
de
manera
más
efectiva,
a
medida
que
simula
pasos
intermedios
para
llegar
a
una
solución.
Gracia
a
eso,
cuenta
con
capacidad
para
resolver
problemas
más
complejos,
como
tareas
de
programación
y
matemáticas
avanzadas,
con
una
precisión
considerablemente
mayor
que
sus
predecesores…
…en
pruebas
realizadas
por
OpenAI,
o1
demostró
su
capacidad
para
resolver
el
83%
de
los
problemas
planteados
en
el
examen
clasificatorio
de
la
Olimpiada
Internacional
de
Matemáticas,
en
comparación
con
el
13%
alcanzado
por
GPT-4o.
Además,
en
competiciones
de
programación
como
Codeforces,
o1
se
ubicó
en
el
percentil
89
de
los
participantes,
lo
que
reafirma
su
competencia
en
tareas
técnicas.
Bob
McGrew,
director
de
investigación
de
OpenAI,
destacó
que ‘o1’
está
diseñado
específicamente
para
manejar
consultas
que
requieren
razonamiento
profundo,
como
exámenes
avanzados
de
física
y
química.
Según
McGrew
(que,
recordemos,
es
matemático
de
formación),
«Este
modelo
es
mejor
que
yo
resolviendo
el
examen
de
matemáticas
AP».
Limitaciones
y
retos
A
pesar
de
los
avances
significativos
que
ofrece
el
modelo
o1,
no
está
exento
de
limitaciones.
En
primer
lugar,
en
comparación
con
GPT-4o,
o1
es
más
costoso
y
más
lento…
por
lo
que,
en
tareas
que
no
requieren
un
razonamiento
profundo,
GPT-4o
sigue
siendo
una
opción
más
rápida
y
rentable.
El
costo
para
los
desarrolladores
es
considerable: ‘o1-preview’
cuesta
$15
por
cada
millón
de
tokens
de
entrada
y
$60
por
cada
millón
de
tokens
de
salida,
mientras
que ‘GPT-4o’
tiene
un
precio
de
$5
y
$15,
respectivamente.
Al
tratarse
de
un
modelo
incipiente,
aún
no
dispone
de
muchas
de
las
funciones
que
hacen
útil
ChatGPT,
como
la
búsqueda
de
información
en
Internet
o
la
carga
de
archivos
e
imágenes.
También
carece
de
características
importantes
en
la
API,
como
el
soporte
para
el
uso
de
herramientas,
llamada
a
funciones,
streaming
y
mensajes
de
sistema
personalizados.
Para
muchos
casos
comunes,
GPT-4o
seguirá
siendo
más
eficiente
a
corto
plazo
Noam
Brown
también
ha
señalado
que
el
modelo ‘o1’
no
es
perfecto
y,
que
todavía
comete
errores
en
tareas
aparentemente
simples,
como
por
ejemplo
a
la
hora
de
resolver
el
juego
del ‘tres
en
raya’.
Además,
aunque
el
modelo
ha
reducido
la
incidencia
de
las
llamadas «alucinaciones»
—respuestas
incorrectas
generadas
por
los
modelos
de
lenguaje—,
OpenAI
admite
que
no
ha
eliminado
completamente
este
problema.
El
objetivo
final
de
OpenAI
es
crear
agentes
autónomos,
que
no
sólo
respondan
preguntas,
sino
que
tomen
acciones
independientes
en
nombre
de
los
usuarios.
Aunque ‘o1’
aún
no
está
listo
para
actuar
como
un
agente
completo,
la
capacidad
de
razonamiento
que
presenta
es
un
avance
crucial
hacia
ese
objetivo.
Vía
|
OpenAI
Imagen
|
Marcos
Merino
mediante
IA
