COMPARATIVA LLM CHATBOTS CONVERSACIONALES GLOBLACOBOTS 2024

Comparativa de LLM y Chatbots: características, capacidades y webs

Esta tabla comparativa ofrece un listad de modelos de lenguaje desarrollados por empresas como son OpenAI, Google, Meta o Anthropic.

Esta tabla comparativa ofrece un lista de modelos de lenguaje (LLM) desarrollados por las empresas líderes en el campo de la IA, como son OpenAI, Google, Meta o Anthropic.

Cada modelo o chat ofrece sus propias fortalezas y aplicaciones especializadas.

Los modelos varían desde chatbots generales, como Assistant y ChatGPT, optimizados para conversaciones fluidas y tareas de programación, hasta potentes generadores de imágenes como DALL-E-3 y StableDiffusionXL, que revolucionan la creación de contenido visual.

La inclusión de modelos como GPT-4 y Claude-instant-100k refleja un enfoque en tareas de alto rendimiento, como el análisis de grandes volúmenes de texto y la escritura creativa.

Esta comparativa también subraya la diversidad en el tamaño de las ventanas de contexto y las capacidades específicas de cada modelo, lo que es crucial para entender su adecuación a diferentes aplicaciones.

Qué son las ventanas de contexto

Las «ventanas de contexto» en el ámbito de la IA, especialmente en los modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP), se refieren a la cantidad de información (palabras, frases o tokens) que un modelo puede considerar a la vez al generar respuestas o realizar una tarea.

Modelo Tipo de modelo Capacidades especiales Enfoque Tamaño de ventana de contexto Acceso
Assistant Chatbot Programación, idiomas no ingleses Propósito general Oficial
Web-Search Chatbot con búsqueda web Búsquedas web Información actualizada Oficial
GPT-4 Modelo de lenguaje Matemáticas, física, escritura creativa Tareas complejas Limitado
Playground-v2 Generador de imágenes Generación de imágenes, parámetro «–no» Oficial
Claude-instant-100k Modelo de lenguaje Análisis de documentos largos 100000 tokens Limitado
DALL-E-3 Generador de imágenes Generación de imágenes detalladas Limitado
StableDiffusionXL Generador de imágenes Generación de imágenes, parámetro «–no» Oficial
Llama-2-70b-Groq Modelo de lenguaje Oficial
Claude-2-100k Modelo de lenguaje Escritura creativa 100000 tokens Limitado
Claude-instant Modelo de lenguaje Tareas creativas 9000 tokens Oficial
Mistral-Medium Modelo de lenguaje 32000 tokens Oficial
Gemini-Pro Modelo multimodal Razonamiento cruzado modal 32000 tokens Oficial
ChatGPT Chatbot Oficial
ChatGPT-16k Chatbot Limitado
GPT-4-32k Modelo de lenguaje Limitado
Google-PaLM Modelo de lenguaje 8000 tokens Oficial
Mixtral-8x7B-Chat Modelo de lenguaje Instrucción Oficial
fw-mistral-7b Chatbot Oficial
Qwen-72b-Chat Modelo de lenguaje Especializado en chino Oficial
Llama-2-70b Modelo de lenguaje Oficial
Code-Llama-34b Generador de código Programación 16000 tokens Oficial
Llama-2-13b Modelo de lenguaje Oficial
Llama-2-7b Modelo de lenguaje Oficial
Code-Llama-13b Generador de código Programación 16000 tokens Oficial
Code-Llama-7b Generador de código Programación 16000 tokens Oficial
Solar-Mini Modelo de lenguaje Más rápido que Solar-0-70b Oficial
GPT-3.5-Turbo-Instruct Modelo de lenguaje Instrucción Oficial
GPT-3.5-Turbo Modelo de lenguaje Oficial

Modelos como Claude-2-100k y Gemini Pro destacan por sus amplias ventanas de contexto, lo que les permite manejar análisis de documentos extensos y razonamiento multimodal.

Por otro lado, los modelos especializados en programación, como Code-Llama-34b, demuestran la capacidad de la IA para adaptarse a nichos técnicos específicos.

Esta tabla no solo es una herramienta útil para los usuarios que buscan entender las diferencias entre estos modelos, sino que también refleja la rápida evolución y especialización en el campo de la IA.

La «memoria de trabajo» del modelo le ayudará a recordar y referenciar información previa en una conversación o un texto, de ahí que juegue un papel crucial en la capacidad de un modelo de lenguaje.

Por ejemplo, si un modelo tiene una ventana de contexto de 10,000 tokens, puede revisar y utilizar aproximadamente los últimos 10,000 tokens (palabras o fragmentos de palabras) que ha procesado para entender el contexto actual y generar una respuesta coherente.

Esto es importante en conversaciones o análisis de textos largos, donde mantener el hilo de la conversación o el tema en cuestión requiere recordar lo que se ha dicho o escrito anteriormente.

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