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Counting with OpenAI o1
xataka
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hace 1 año
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Tecnología
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00:00
El primer ejemplo que tengo es muy sencillo.
00:03
Es sólo contar la letra R en una palabra sorbete.
00:08
Empecemos con el modelo tradicional, GPT-40.
00:13
Como pueden ver, el modelo falla en esto.
00:17
Hay tres R, pero el modelo dice que hay solo dos R.
00:21
¿Por qué un modelo avanzado como el GPT-40 hace un error tan sencillo?
00:27
Es porque modelos como este son construidos para procesar la letra,
00:33
no con los personajes o palabras.
00:36
Es entre, a veces, llamados sub-palabras.
00:39
Entonces, si le preguntamos a un modelo una pregunta
00:43
que involucre entender la noción de personajes y palabras,
00:46
el modelo puede hacer errores porque no está realmente construido para eso.
00:51
Ahora, vamos a nuestro nuevo modelo y escribimos el mismo problema.
00:56
Este es el previo de 01, que es un modelo de previsión.
00:59
Así que, a pesar del GPT-40, empieza a pensar sobre este problema antes de ejecutar la respuesta.
01:04
Y ahora ejecuta la respuesta. Hay tres R en la palabra sorbete.
01:08
Entonces, esa es la respuesta correcta.
01:10
Y este ejemplo muestra que, incluso para un problema de contando que parece ser inrelativo,
01:15
tener una previsión construida puede ayudar a evitar los errores
01:20
porque puede, tal vez, mirar su propia respuesta y revisarla,
01:24
y ser más cuidadoso, y así sucesivamente.
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