¿Cómo elegir el modelo de ChatGPT que más le conviene? GPT-4o, o3-mini y otros modelos en detalle y estrategia de aplicación

Con el rápido avance de la tecnología de Inteligencia Artificial (IA), OpenAI sigue publicando más y más ChatGPT modelos, ofreciendo a los usuarios opciones de herramientas más potentes como GPT-4o, GPT-4o Mini, o1 y o3-mini etc. Ante una gama tan amplia de modelos, los usuarios y las empresas se enfrentan a una pregunta clave: ¿cómo elegir la versión más adecuada para obtener los resultados más precisos en el menor tiempo posible y maximizar el potencial de la IA?

En este artículo, analizaremos cómo elegir los modelos de ChatGPT, compararemos las diferencias entre GPT-4o y o3-mini y desvelaremos el misterio de los "modelos de inferencia". Basándose en la guía oficial publicada por OpenAI, el artículo clasificará sistemáticamente las características de cada modelo y proporcionará estrategias prácticas para ayudar a los lectores a trabajar con ChatGPT de forma más eficiente y dar rienda suelta al potente rendimiento de la IA.

Modelos de la serie GPT frente a la serie o: diferencias y guía de selección

Para ayudar a los lectores a comprender rápidamente las diferencias entre los distintos modelos de las series GPT (por ejemplo, GPT-4o, GPT-4o Mini) y o (por ejemplo, o1, o3-mini, o3-mini-high), hemos elaborado la siguiente tabla comparativa:

Actualmente, el modelo más utilizado es GPT-4o. Si se busca una latencia menor y una respuesta instantánea y la tarea es relativamente sencilla, GPT-4o Mini sería ideal. Cuando nos enfrentamos a problemas difíciles que requieren un razonamiento muy complejo y un análisis profundo, los modelos de inferencia como o1, o3-mini y o3-mini-high ofrecen un apoyo más especializado.

Además de las diferencias funcionales mencionadas, los usuarios deben tener en cuenta lo siguiente a la hora de elegir un modelocostes (fabricación, producción, etc.)responder cantando Métodos de llamada a la API. En general, los modelos más potentes, como los modelos de inferencia, tienen costes de llamada a la API relativamente altos. Además, los distintos modelos pueden tener diferencias en los métodos de acceso a la API, los límites de tarifa, etc. A la hora de elegir un modelo, se aconseja a los usuarios que tengan en cuenta sus necesidades, presupuesto y capacidades técnicas para elegir el modelo más adecuado. El sitio web oficial de OpenAI suele ofrecer precios detallados de los modelos y documentación sobre la API, lo que facilita a los usuarios la comparación y selección de modelos.

¿Qué es un modelo de razonamiento? ¿Cómo funciona la "cadena de pensamiento"?

Los modelos de razonamiento son modelos de IA desarrollados por OpenAI específicamente para resolver problemas complejos que requieren un razonamiento de varios pasos y un análisis profundo.

El mecanismo central del modelo de razonamiento es la Cadena de Pensamiento. En pocas palabras, el modelo realiza una serie de pasos de razonamiento interno antes de dar una respuesta, participando en múltiples niveles de pensamiento y cálculo, y llegando finalmente a una conclusión. Este mecanismo permite al modelo de razonamiento manejar con eficacia información compleja y ambigua y ofrecer respuestas más precisas mediante un proceso de razonamiento más profundo.

Para entender más gráficamente cómo funciona la "cadena de pensamiento", podemos utilizar un ejemplo sencillo. Supongamos que preguntamos al modelo: "¿Por qué el cielo es azul?".

• Modelización no inferencial: Puede darse una respuesta directa y concluyente, como "Debido a la dispersión de Rayleigh". Esta respuesta es sucinta, pero carece de una explicación más profunda del problema.
• Modelos de razonamiento (basados en cadenas de pensamiento): A continuación, se realizan una serie de pasos de razonamiento:
  1. Recuperación del conocimiento: El modelo busca primero en su base de conocimientos información relacionada con "cielo" y "azul" y encuentra el concepto de "dispersión Rayleigh".
  2. Análisis de principios: El modelo analizará además el principio de la dispersión de Rayleigh, entendiendo que se refiere al fenómeno de la dispersión de la luz por partículas diminutas, siendo la intensidad de la dispersión inversamente proporcional a la cuarta potencia de la longitud de onda.
  3. Correlación longitud de onda-color: El modelo asocia las longitudes de onda con los colores, sabiendo que la luz azul tiene longitudes de onda más cortas y la luz roja longitudes de onda más largas.
  4. Sacar conclusiones: Tomando todos estos análisis en conjunto, el modelo concluye finalmente: "El cielo es azul porque las moléculas y diminutas partículas del aire dispersan los distintos colores de la luz solar, y la luz azul, con su longitud de onda más corta, se dispersa más fácilmente que la luz roja, por lo que el cielo aparece azul."

Como puede verse en los pasos anteriores, la "cadena de pensamiento" permite al modelo de razonamiento actuar como un ser humano y realizarDescomposición, análisis y razonamientoEsto proporcionará una respuesta más profunda y exhaustiva que simplemente rascar la superficie.

Escenarios de aplicación de los modelos de inferencia: afrontar retos complejos

Los modelos de razonamiento son especialmente buenos para tratar problemas complejos que requieren un razonamiento en varios pasos y un análisis exhaustivo, y muestran excelentes ventajas a la hora de "enfrentarse a situaciones complejas". A continuación se presentan algunos escenarios típicos de aplicación de los modelos inferenciales:

1. Análisis jurídico y financiero: En los ámbitos jurídico y financiero, los modelos de inferencia pueden procesar rápidamente enormes cantidades de datos no estructurados y extraer de ellos información clave. Por ejemplo, puede analizar cláusulas oscuras en los contratos, evaluar riesgos ocultos en los estados financieros y proporcionar asesoramiento experto para ayudar a los profesionales en la toma de decisiones. Además, los modelos de inferencia pueden aplicarse aAsesoramiento jurídico, estudios de casos, planificación fiscal, análisis de inversionesAyuda a los profesionales jurídicos y financieros a mejorar la eficacia y la calidad de su trabajo y su toma de decisiones en diversos escenarios.
2. Diagnóstico médico e investigación científica: Los campos de la investigación médica y científica suelen implicar enormes cantidades de datos y complejos procesos de análisis. Los modelos de razonamiento pueden extraer rápidamente información clave de grandes cantidades de datos médicos para ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más precisos; en la investigación científica, los modelos de razonamiento pueden ayudar a los investigadores a descubrir tendencias y patrones de investigación valiosos a partir de cantidades masivas de datos, acelerando el proceso de investigación. Por ejemploInvestigación genómica, descubrimiento de fármacos, predicción de enfermedades, apoyo a la toma de decisiones clínicas La modelización inferencial muestra un gran potencial.
3. Planificación estratégica corporativa y gestión de proyectos: Los modelos de razonamiento pueden utilizarse para analizar datos internos y externos con el fin de ayudar a los directivos en la toma de decisiones en varios pasos, como la previsión de tendencias de mercado, el análisis de la competencia, la evaluación de riesgos, etc., para ayudar a las empresas a elaborar planes estratégicos más inteligentes, mejorar la gestión de proyectos y, en última instancia, alcanzar los objetivos empresariales. Además, la modelización inferencial también puede aplicarse aOptimización de la cadena de suministro, gestión de la relación con el cliente, innovación de productos, gestión de recursos humanos y otros aspectos de las operaciones empresariales.

6 consejos de OpenAI para mejorar la eficacia de los modelos de inferencia

Los modelos de inferencia piensan de forma diferente a los modelos de propósito general, por lo que hay algunas técnicas que deben adaptarse cuando se utilizan modelos de inferencia. OpenAI proporciona los siguientes 6 consejos prácticos para el uso de modelos de inferencia para ayudar a los usuarios a trabajar de manera más eficiente con los modelos de inferencia:

1. Las instrucciones deben ser sencillas y claras: Los modelos de razonamiento destacan en el manejo de instrucciones concisas y claras. Al evitar estructuras de enunciados demasiado complejas y simplificar la descripción del problema, el modelo puede comprender mejor la intención del usuario y proporcionar rápidamente una respuesta. Cuanto más claras sean las instrucciones, menos probabilidades habrá de que el modelo sea ambiguo, aumentando así la precisión de las respuestas.
2. Proporcionar directrices claras: Si el usuario tiene restricciones o requisitos específicos, como limitaciones presupuestarias, plazos, etc., asegúrate de que se expresan claramente en la solicitud. Esto ayudará al modelo de razonamiento a definir con mayor precisión el alcance de la respuesta y a generar una solución que satisfaga mejor las necesidades del usuario. Unas directrices claras pueden ayudar al modelo a centrarse en la información clave y evitar malgastar recursos informáticos en información irrelevante. (Prompt, también suele denominarse "prompt" o "instrucción")
3. Defina claramente el objetivo final: Al diseñar una pregunta, es importante describir claramente el resultado deseado. Esto no sólo ayuda al modelo de razonamiento a comprender con precisión las necesidades del usuario, sino que también guía al modelo para que ajuste su proceso de razonamiento interno y produzca una respuesta que satisfaga mejor las expectativas. Una descripción clara del objetivo es la base de un razonamiento eficaz en el modelo.
4. Evite dar instrucciones explícitas sobre los pasos del pensamiento: Como el propio modelo de razonamiento tiene una gran capacidad de razonamiento interno, los usuarios no necesitan pedirle al modelo que piense paso a paso. En cambio, pedirle que piense demasiados pasos puede interferir con el proceso normal de razonamiento del modelo, reduciendo la eficacia del procesamiento e incluso afectando a la precisión del resultado final. En cambio, una intervención excesiva puede limitar la creatividad y la autonomía del modelo.
5. Uso de delimitadores para mejorar la diferenciación de la información: Cuando los datos de entrada son complejos, pueden utilizarse separadores como la sintaxis Markdown, las etiquetas XML o los encabezados para distinguir claramente las distintas partes de la información. Esto ayuda al modelo a comprender y procesar datos complejos con mayor exactitud y mejora la precisión del tratamiento de la información. Los delimitadores actúan como información estructurada para el modelo, ayudándole a organizar y comprender mejor la entrada.
6. Se da prioridad a intentar no dar ejemplos, y luego añadir ejemplos en pequeñas cantidades según convenga: Los modelos de razonamiento pueden razonar eficazmente incluso sin ejemplos. Por lo tanto, se recomienda que los usuarios intenten primero no proporcionar ejemplos y dejen que el modelo genere una respuesta basada únicamente en la propia pregunta. Si los resultados iniciales no son satisfactorios, hay que proporcionar ejemplos en pequeñas cantidades para guiar al modelo a comprender mejor la intención del usuario y optimizar la salida en función de las necesidades específicas. Un número reducido de ejemplos puede ayudar al modelo a comprender las preferencias concretas de un usuario o los requisitos específicos de una tarea, pero demasiados ejemplos pueden limitar la capacidad de generalización del modelo.

Cuando salga GPT-5, ¿la selección de modelo dejará de ser un problema?

Ante la inminencia del lanzamiento de GPT-5, OpenAI espera simplificar aún más el proceso de selección de modelos para los usuarios. Sam Altman, CEO de OpenAI, ha declarado que GPT-5 integrará las ventajas de la serie GPT de modelos y modelos de inferencia para lograr la selección y conmutación automática de modelos, y el sistema seleccionará de forma inteligente el modelo más adecuado para el procesamiento en función del tipo y la complejidad de la tarea propuesta por el usuario. De este modo, las empresas y los desarrolladores ya no tendrán que seleccionar manualmente los modelos, lo que mejorará significativamente la eficiencia del trabajo y simplificará en gran medida el proceso de desarrollo de aplicaciones de IA, haciendo que la aplicación de la tecnología de IA sea más popular y cómoda.

Puntos de conocimiento.

• La selección del modelo depende de la complejidad de la tarea: Para tareas sencillas que requieren una respuesta rápida, basta con un modelo sin inferencia como GPT-4o o GPT-4o Mini. Para tareas que requieren un análisis profundo y un razonamiento complejo, deben elegirse modelos de inferencia como o1, o3-mini, etc.
• Comprender la importancia de la "cadena de pensamiento": "La Cadena de Pensamiento es el mecanismo central de un modelo de inferencia, que hace que el modelo sea más potente para la resolución de problemas. Comprender la Cadena de Pensamiento ayuda a los usuarios a utilizar mejor el modelo de inferencia y a diseñar indicaciones más eficaces.
• Adquirir habilidades para trabajar con modelos de razonamiento: OpenAI proporciona 6 consejos para ayudar a los usuarios a trabajar de forma más eficiente con modelos de inferencia y mejorar la calidad y eficiencia de sus resultados.
• Centrarse en las tendencias de modelización: Con la introducción de modelos más avanzados, como GPT-5, la selección y el uso de modelos de IA serán más inteligentes y cómodos. Los usuarios deben estar atentos a la tendencia de desarrollo de la tecnología de IA, para aplicar mejor las últimas herramientas de IA y mejorar la eficiencia y la innovación en el trabajo.