Una de las mayores dificultades enfrentadas por los usuarios de Tess AI era elegir qué modelo de inteligencia artificial de texto (LLM) usar para diferentes tareas. Con la función de resumen del LLM en el AI Copilot, ha sido más fácil para ti elegir qué modelo es mejor para el objetivo que deseas alcanzar. Este artículo te guiará sobre cómo utilizar esta nueva funcionalidad y entender mejor las características de los modelos de IA de texto disponibles.
El resumen del LLM, o modelo de IA de texto, puede encontrarse como una etiqueta con una "i" al lado del nombre de cada modelo en el chat. En esta etiqueta, el usuario puede ver un resumen de las competencias y especialidades de cada LLM, facilitando la selección del modelo adecuado para cada tarea. Este resumen también incluye una tabla de evaluación que proporciona detalles importantes sobre el rendimiento del modelo, así como calificaciones de 0 a 10 para cada una de las categorías evaluadas.
El resumen del modelo de IA ofrece una visión detallada de las principales características y rendimiento de cada modelo de IA. Incluye información esencial que ayuda a elegir el LLM más apropiado para la tarea que estás realizando.
A continuación se presentan los elementos que componen el resumen:
Una ventana de contexto de un LLM se refiere a la cantidad máxima de texto que el modelo puede "recordar" durante una conversación o al procesar información. Es como la memoria de la IA, que almacena el contexto de la conversación, incluyendo lo que se ha dicho anteriormente.
El costo del modelo se clasifica como bajo, medio o alto. Esto ayuda a gestionar el consumo de créditos al usar el AI Copilot. Los modelos con costos más elevados tienden a ser más poderosos o robustos, mientras que los más económicos pueden utilizarse para tareas simples o de menor impacto.
La velocidad del modelo indica el tiempo que toma procesar y responder. Esta velocidad puede ser rápida, moderada o lenta, y su elección depende de la urgencia y complejidad de la tarea. Naturalmente, los modelos más robustos y complejos tienden a ser más lentos, mientras que los modelos más simples tienden a ser más rápidos.
La Fecha de Corte de Conocimiento indica la última fecha de actualización del modelo. Esto significa que el modelo fue entrenado con datos hasta esa fecha. Por ejemplo, si ChatGPT-4 fue entrenado hasta octubre de 2023, no tendrá información sobre eventos o desarrollos ocurridos después de esa fecha.
Para tareas que requieren datos más recientes y actualizados, otra alternativa es activar la herramienta de consulta a internet. Simplemente selecciona la opción internet en la sección de herramientas, y el modelo accederá a la web para considerar datos más actualizados y los incluirá en su respuesta.
Además de la información de la tabla, el resumen del LLM también incluye una evaluación de rendimiento en seis categorías, con puntuaciones que van de 0 a 10. Estas puntuaciones ayudan a identificar las áreas de mayor competencia del modelo.
La puntuación general refleja el rendimiento total del modelo en diversas áreas y tipos de tareas. Un modelo con una alta puntuación general es versátil y puede utilizarse para una amplia gama de actividades.
Esta categoría evalúa el rendimiento del modelo en cuestiones relacionadas con ciencias naturales, como biología, química y física. Los modelos con puntuaciones altas en esta área son ideales para tareas científicas y académicas.
La puntuación en programación mide cuán bien el modelo puede manejar tareas relacionadas con el desarrollo de software, como escribir o revisar código. Un modelo con alta puntuación en esta área será más eficiente para quienes necesiten soporte técnico en lenguajes de programación.
La puntuación de sentido común evalúa la capacidad del modelo de IA para manejar información y preguntas cotidianas, proporcionando respuestas basadas en conocimientos generales. Los modelos con alta puntuación en esta área son excelentes para tareas que requieren respuestas claras y accesibles.
Este criterio evalúa las habilidades del modelo para resolver problemas matemáticos y realizar cálculos. Si estás buscando un LLM que pueda manejar números, hojas de cálculo o fórmulas complejas, una alta puntuación en análisis matemático será esencial.
La puntuación de comprensión lectora evalúa la capacidad del modelo de IA para interpretar y comprender textos. Un modelo con alta puntuación aquí será capaz de procesar y responder preguntas basadas en fragmentos de texto de manera más eficaz.
Consultar el resumen antes de elegir un modelo es fundamental para garantizar un buen uso de tus créditos y optimizar los resultados. Al elegir el modelo adecuado, puedes:
Gestionar mejor la cantidad de créditos: Cada modelo tiene un costo diferente, y elegir aquel que mejor se adapte a tu tarea evita el desperdicio de créditos con modelos que tal vez no sean tan eficientes para tus necesidades.
Ajustar el contexto a la cantidad de material: Los modelos con ventanas de contexto más grandes pueden manejar más información a la vez. Esto es esencial cuando trabajas con documentos largos o variados, asegurando que el modelo procesará todo el material sin dejar nada fuera.
Mejorar la calidad de las respuestas: Cuando eliges un modelo que es apropiado para la tarea en cuestión, la calidad de la respuesta mejora significativamente. Esto sucede porque el modelo seleccionado está más alineado con la naturaleza de la tarea, lo que brinda resultados más precisos y relevantes.
El resumen del LLM en el AI Copilot ofrece una visión clara y detallada de las capacidades y limitaciones de cada modelo de IA. Con esta herramienta, puedes optimizar el uso de los modelos, eligiendo siempre el más adecuado para cada tarea, ahorrando créditos y asegurando la mejor calidad en las respuestas. Aprovecha este recurso para hacer que tus interacciones con el AI Copilot sean aún más eficientes!
