Claude Opus vs. GPT4 - ¿Cuál es el mejor modelo? Análisis práctico con ejemplos de código

El Cambiante Mundo de la Inteligencia Artificial: Nuevas Perspectivas y Desafíos

• Hola, ¿qué tal? Aquí Dave. Si tienes cierto interés en la Inteligencia Artificial y has abierto tu navegador o cogido tu teléfono, seguramente habrás visto el nuevo lanzamiento de la familia de modelos Cloud 3. Con todo lo que está sucediendo en el ámbito de la IA, no podemos mantenernos al día. Hace dos semanas, Google venció a gp4 en diversas áreas, y ahora Entropic vuelve a afirmar, si miramos las cifras, todo tipo de nuevas mejoras. Para mí, como ingeniero de IA que utiliza estos grandes modelos de lenguaje profesionalmente para los clientes con los que trabajo en la actualidad y en el futuro, tendremos que cambiar y adaptarnos constantemente para descubrir cuáles son los mejores modelos para un determinado caso de uso. Debemos tener en cuenta el rendimiento, la inteligencia, la velocidad y los costos. Hasta ahora, solo he utilizado gp4 y GPT 3.5 para los proyectos en los que trabajo para mis clientes, pero ahora estoy llegando a un punto en el que también tengo acceso a clth y con estas nuevas afirmaciones.

El Cambiante Mundo de la Inteligencia Artificial: Nuevas Perspectivas y Desafíos

Comparación entre modelos de IA: GP4, Turbo y Cloud

• Decidí analizar todas estas pruebas y hacer una rápida comparación entre el modelo actual GP4 y principalmente el modelo Turbo, y estos nuevos modelos en la nube. También veremos cómo es el flujo de trabajo para desarrolladores, ya que tengo varios proyectos en los que se utilizan OpenAI y los modelos GPT, y queremos saber qué tan fácil es cambiar o intercambiar modelos sin complicarnos demasiado. Tengo aquí un código que compartiré contigo y dos servicios que van más allá de lo que cubriré en este video, pero que considero que te resultarán valiosos de todos modos. Esta es realmente la manera en la que configuramos grandes modelos de lenguaje para todos los proyectos en los que trabajamos en Data Lumina. Tengo un servicio de Azure OpenAI y un servicio entropico, y vamos a hacer una configuración simple proporcionándoles un sistema prom y una instrucción sencilla para crear un simple LinkedIn.

Comparación entre modelos de IA: GP4, Turbo y Cloud

La importancia de la estructura y la calidad en la creación de contenido con LLM

• En este post vamos a hablar sobre el uso de un LLM para la creación de contenido y lo que me interesa específicamente es la calidad estructurada de estos modelos. Últimamente, si recordamos la actualización de Open AI, ya hace algún tiempo, una de las grandes novedades fue el modo Jason y, al menos para mí, esto fue muy útil en términos de instruir a los LLM para proporcionar una salida Json fiable. Primero, en lugar de tener que dar vueltas con comandos para pedir una salida Json, etc., realmente esto se ha convertido en mi predeterminado, mi recurso principal cuando interactúo con grandes modelos de lenguaje, incluso si no necesito específicamente una salida Json, aún así lo pido y solo tomo la primera clave como respuesta. ¿Y por qué hago eso? Porque desde la perspectiva del desarrollo, tener objetos y datos en Json tiene mucho más sentido en este momento, incluso si estás haciendo algo simple.

La importancia de la estructura y la calidad en la creación de contenido con LLM

Optimizando la Interacción con Modelos de IA en la Nube

• Imaginemos un chat en el que envías información de un lado a otro. Aunque pueda ser muy útil tener solo el mensaje en la primera clave y luego proporcionar algunos metadatos adicionales que se puedan registrar, los modelos turbo han sido mi opción preferida para ello. Si hablamos de la superficie de Azure Open AI, aquí podemos analizar el formato de respuesta. Al interactuar con Open AI a través de los modelos turbo, puedes solicitar Json y ver cómo funciona en un entorno entópico con los nuevos modelos en la nube. Este proceso nos ha permitido tener dos ejemplos de trabajo y dos resultados finales. Veamos la diferencia y la comparación de los flujos de trabajo en ambos casos.

Optimizando la Interacción con Modelos de IA en la Nube

La Importancia de Azure OpenAI para Desarrolladores de IA

• Puede especificar la salida, pero será bastante similar. Depende del estilo y de lo que te guste, pero principalmente en términos de flujo de trabajo, ¿ves? ¿Tiene sentido para mí en este momento como desarrollador de IA alguien que trabaja con estos modelos, también al menos registrarse en Entropic y ver dónde puedo incorporar ese modelo? Entonces, este no es un video en el que revisaré todas estas comparaciones y averiguaré cuál es en última instancia el mejor modelo y dónde es mejor ahora. Esto simplemente va a ser una lección práctica para desarrolladores de uso, como, ¿qué significa esto para mí? Dicho esto, nuevamente, dando un poco de contexto sobre el servicio Azure OpenAI que usamos y para aquellos de ustedes que no lo saben, Azure OpenAI es simplemente una forma de usar los modelos de OpenAI, pero a través de Azure y tienes un sentido adicional de seguridad que para la mayoría de mis clientes es imprescindible, por eso utilizamos Azure OpenAI, pero sigue siendo el mismo modelo. Dicho esto, si nosotros

La Importancia de Azure OpenAI para Desarrolladores de IA

Optimizando el proceso de escritura de contenido con una simple configuración de clase

• Entonces, veamos qué tenemos aquí. Es una configuración simple: es una clase que inicializamos, vinculamos todas las credenciales y luego tenemos una función simple para completar un chat de una sola vez. Luego tenemos la función para generar una respuesta donde proporcionamos un prompt del sistema, diciendo que vamos a escribir una publicación en LinkedIn, etc. Establecemos algunas especificaciones y también indicamos que queremos que la salida sea en formato Json, con palabras clave de contenido y título. Luego lo enlazamos en este formato de mensaje con el sistema inscrito y lo enviamos a la API. Aquí es realmente donde sucede la magia. Dado que nos han indicado que devolvamos esto como un objeto Json, podemos llamar a Json loads aquí y devolverlo como una respuesta Json. Si ejecuto esto una vez más, puedo ver el resultado que tengo. En este momento, se me pidió que escribiera una publicación en LinkedIn, pero tengo el contenido, algunas palabras clave y también tengo...

Optimizando el proceso de escritura de contenido con una simple configuración de clase

La importancia de la generación automática de contenido

• Imagínate crear un sistema de generación automática de contenido, donde tengas un sistema de gestión de contenido para almacenar información valiosa. En este sistema, podrías utilizar títulos como clave para los post y el contenido real como el valor asociado. Esta salida estructurada en formato Json en llms es impresionante. Ahora, veamos cómo se ve en entropic. Hasta esta tarde, nunca había trabajado con la API de entropic, pero afortunadamente es muy sencilla y similar a trabajar con Open AI. En su sitio web, tienen algunos ejemplos rápidos de inicio con Python, y es muy similar en estilo y configuración, lo cual es genial de ver, incluso siendo competidores están tratando de simplificar el proceso.

La importancia de la generación automática de contenido

Innovación en Modelos de Entropic: Hiu, Sonet y Opus

• La experiencia del desarrollador es fundamental para entender los nuevos modelos de Entropic. Actualmente, se han introducido tres modelos: Hiu, Sonet y Opus. El Hiu, aunque aún no está disponible, promete ser una opción poderosa. Por su parte, Sonet y Opus van incrementando su inteligencia, pero a costa de ralentizar su funcionamiento y aumentar su precio. Sonet se presenta como la versión más equilibrada, mientras que Opus es la opción más potente, aunque más costosa. Actualmente, los usuarios pueden elegir entre Opus y Sonet para disfrutar de las capacidades de Entropic.

Innovación en Modelos de Entropic: Hiu, Sonet y Opus

Mejorando la API Entropic para obtener resultados estructurados

• Estaba haciendo algo interesante y estuve probando con esto durante un tiempo y quiero compartirlo contigo porque creo que será muy útil. La API de Entropic no tiene el parámetro de salida estructurada como lo hace el modelo de OpenAI, pero hay algunas cosas que puedes hacer para ajustarlo y básicamente puedes verlo aquí. Aquí te muestran algunos ejemplos de cómo puedes controlar las salidas. Por ejemplo, puedes darle instrucciones directas a través de un prompt, pero a veces he notado que incluso al hacer esto, aún obtienes este problema extraño donde le pides la salida en formato Json y el modelo dice 'aquí tienes tu respuesta en formato Json' y te la da en Jason, ¡no es lo que quiero, solo quiero el Json! De lo contrario, podrías encontrarte con errores porque el Json no se cargará correctamente. Pero aquí hay algo realmente genial y esto fue algo completamente nuevo para mí: tienes esta opción de rellenado previo donde básicamente puedes proporcionar el.

Mejorando la API Entropic para obtener resultados estructurados

Optimizando la interacción con el asistente de IA

• Al interactuar con un asistente de IA, es importante establecer la comunicación de manera efectiva para obtener respuestas precisas. Una forma útil de lograr esto es utilizando corchetes de apertura para indicar el inicio de la respuesta. En mi experiencia, la forma más lógica para que el modelo complete la respuesta es proporcionando Jason, lo cual suele funcionar muy bien. Tras realizar experimentos, no encontré ningún problema con este método. La configuración del mensaje es bastante sencilla. Simplemente se proporciona la indicación del sistema, seguida del comentario del usuario entre corchetes, y luego se agrega la respuesta del asistente también entre corchetes. Una vez que se envía todo al API y se recibe la respuesta, es necesario agregar de nuevo el corchete inicial, ya que de lo contrario puede haber complicaciones al cargar el Json. Aunque este proceso puede parecer un poco tedioso, es crucial para asegurar que la respuesta se tenga en cuenta correctamente al trabajar con el Json.

Optimizando la interacción con el asistente de IA

La importancia de la estructura de datos en el desarrollo de aplicaciones

• Ahora que tenemos la misma estructura de datos, puedo mostrarte cómo se ve esto. Aquí puedes ver que todavía está funcionando correctamente. Hemos creado un entorno similar con un título, palabras clave y contenido. Si comparamos ambos, no se trata necesariamente de determinar cuál es mejor palabra por palabra. Ambos tendrán sus puntos fuertes y débiles, y se trata más de afinar con ejemplos y tu propio estilo personal. Lo importante es que hemos creado un entorno donde, al desarrollar una aplicación o proyecto para un cliente, puedes cambiar fácilmente entre diferentes modelos y obtener la misma respuesta JSON estructurada. Creo que ese es el objetivo principal que quería mostrarte en este breve video. Este proceso será algo continuo, Google evolucionará, OpenAI presentará GPT-5, CLA volverá a la competencia, y como desarrollador, es crucial que trabajes en esta configuración.

La importancia de la estructura de datos en el desarrollo de aplicaciones

El control de código propio en el desarrollo de software: una perspectiva innovadora

• Hacia tratar de utilizar la menor abstracción posible, también intentaría ser cuidadoso con Frameworks como Lang chain, con los que ya he tenido múltiples problemas debido a que todo está cambiando rápidamente. Al tener tu propio código base con tus propios servicios para entropic para Azure open ey o para Google, tienes mucho control y puedes crear envoltorios rápidos alrededor de tus propios servicios que luego mantienes. ¿Son mejores estos nuevos modelos? ¿Deberías cambiar? Bueno, depende. Si observamos los benchmarks, probablemente sí. Desde la perspectiva de los desarrolladores, seguirá siendo una cuestión de ¿qué problema estás tratando de resolver? Si ya estás completamente inmerso en open AI gp4, entonces sigue con ello, pero tal vez para nuevos proyectos considera experimentar con esta configuración. Yo definitivamente continuaré haciéndolo. Tengo nuevos proyectos en mente donde probablemente haga ambas cosas y las evalúe en paralelo, así que será realmente interesante. Por lo tanto, si eres un desarrollador y aún no te has registrado en entropic, deberías hacerlo.

El control de código propio en el desarrollo de software: una perspectiva innovadora

Conviértete en un Freelancer de Datos Exitoso

• Si estás interesado en trabajar en proyectos de IA y no sabes por dónde empezar, te recomiendo que explores Programa Data Freelancer. Se trata de una plataforma diseñada para ayudar a profesionales de datos, ingenieros de software, y expertos en IA a iniciarse en el mundo del freelance. Esta nueva versión ha sido creada con el objetivo de facilitar el camino hacia el éxito como freelancer. Durante los últimos 5 años, he vivido de tiempo completo de esta actividad y he ayudado a muchos otros a lograrlo. Tenemos valoraciones de cinco estrellas y acabamos de lanzar una versión completamente nueva y mejorada. Si esto resuena contigo, haz clic en el enlace en la descripción para saber más.

Conviértete en un Freelancer de Datos Exitoso

Conclusion:

En conclusión, la elección entre Claude Opus y GPT4 dependerá de las necesidades específicas de cada proyecto. Ambos modelos tienen sus fortalezas y debilidades, por lo que es importante evaluar cuidadosamente cuál se adapta mejor a cada caso de uso.

Q & A