A veces es una buena idea buscar alternativas, incluso si ya está satisfecho con una solución como ChatGPT. Hay una gran variedad de tecnologías de chatbot en el mercado que pueden adaptarse mejor a sus necesidades y requisitos individuales.
Si se toma el tiempo necesario para explorar estas alternativas, podrá asegurarse de tomar la mejor decisión para su proyecto o negocio. En la siguiente entrada de nuestro blog, hemos recopilado algunas de las mejores alternativas de ChatGPT que pueden ayudarte a ampliar tus opciones y encontrar la solución óptima para tus necesidades.
Le invitamos a leer el artículo para saber qué opciones tiene a su disposición y comprender mejor el potencial de cada una de estas alternativas. Entonces, ¿a qué espera? ¡Sumérgete en el fascinante mundo de las tecnologías chatbot y descubre qué oportunidades pueden ofrecerte!
Este artículo ha sido traducido al alemán y se ha traducido automáticamente a otros idiomas. Nos complacerá recibir sus comentarios al final del artículo.
¿Qué es ChatGPT?
ChatGPT, a veces escrito incorrectamente como ChatGBT, es un Large Language Models (LLMs), son modelos de inteligencia artificial entrenados para entender y generar texto similar al humano. Se entrenan analizando y aprendiendo de grandes cantidades de datos de texto procedentes de Internet. Esto les permite captar y utilizar patrones y relaciones en el lenguaje humano para dar respuestas significativas y coherentes a las consultas de los usuarios.
Breve descripción de ChatGPT
ChatGPT es un ejemplo de este tipo de Modelo de Lenguaje Grande. Se basa en la arquitectura GPT-4, que es una evolución de la arquitectura GPT-3 y ofrece algunas mejoras en cuanto a velocidad de procesamiento y calidad de generación de texto.
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son un subconjunto del aprendizaje profundo, que a su vez forma parte del campo más amplio de la inteligencia artificial (IA). Un área de la IA que ha ganado mucha atención recientemente es la IA generativa. Este tipo de IA puede generar nuevos contenidos, incluidos texto, imágenes, audio y datos sintéticos.
Así pues, la relación entre los LLM y ChatGPT es que ChatGPT es una implementación específica de un Gran Modelo de Lenguaje desarrollado por OpenAI.
ChatGPT es un generador de texto basado en IA desarrollado por OpenAI y basado en la arquitectura GPT-4. GPT son las siglas de "Generative Pre-trained Transformer". Este modelo está diseñado para generar texto similar al humano y realizar tareas complejas como responder preguntas, redactar contenidos y crear resúmenes. ChatGPT puede utilizarse en diversas áreas de aplicación, como la atención al cliente, la educación y la creación de contenidos. Es importante señalar que los conocimientos de ChatGPT se extienden hasta septiembre de 2021 y, por lo tanto, no incluyen información sobre sucesos o acontecimientos posteriores a esa fecha.
ChatGPT Alternativa
| Función | Chat de Jasper | Neuroflash | Chatsonic | YouChat | Réplica | Perplejidad |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Generación de texto | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| Generación de código | ✔️ | ✔️ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Integración de fuentes externas | ✔️ | ❌ | ❌ | ✔️ | ❌ | ✔️ |
| Datos actuales | ❌ | ❌ | ✔️ | ✔️ | ❌ | ✔️ |
| Enfoque lingüístico especial | – | Alemán | Inglés | – | – | – |
| Versión Premium | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✔️ | ❌ |
Chat de Jasper
Pros:
- Generación de texto de alta calidad, a veces mejor que ChatGPT
- Puede generar códigos
- Integra los resultados de Google en las respuestas
Contras:
- No se mencionan desventajas
Neuroflash
Pros:
- Especialmente bueno para textos en alemán
- Interfaz de usuario minimalista con editor de texto
- Puede generar códigos
Contras:
- Función de generación de código ampliable
- No se incluyen fuentes externas en las respuestas
Chatsonic
Pros:
- Bueno para generar textos en inglés
- Incorpora datos actuales a las respuestas
Contras:
- Sin función de generación de código
- Textos en inglés
YouChat
Pros:
- Admite búsquedas en la web con índice de búsqueda integrado
- Responde a preguntas sobre la actualidad
- Muestra las páginas web de origen utilizadas como notas a pie de página
Contras:
- Resultados a veces erróneos u obsoletos
- Existe potencial de mejora
Réplica
Pros:
- Amigo en línea con el que los usuarios pueden hablar de todos los temas
- Aprende con el tiempo y simula una conversación real
- Versión Premium disponible
Contras:
- No se centra específicamente en la generación de texto o código
Perplejidad
Pros:
- Utiliza la API de software OpenAI como ChatGPT
- Tiene acceso a Internet para obtener información más detallada
Contras:
- Funciona más como un motor de búsqueda y no directamente como un chatbot
Robert ha presentado las alternativas gratuitas en un vídeo:
Al cargar el vídeo, aceptas la política de privacidad de YouTube.
Más información
Por supuesto, muchas de estas herramientas están destinadas a usuarios finales y no a grandes empresas. Las grandes empresas suelen tener requisitos más amplios para el uso de los modelos lingüísticos de gran tamaño, que por lo general sólo pueden cumplirse ejecutando ellos mismos dichos modelos. Por ello, la siguiente parte del artículo podría resultarle especialmente interesante.
Consejo de experto: entrene usted mismo (o pida que le entrenen) los Large Language Models individuales.
Una opción interesante a tener en cuenta es entrenar su propio Modelo de Lenguaje Grande personalizado. Con un proveedor de software de inteligencia artificial especializado como socio, puede beneficiarse de su experiencia para desarrollar un modelo personalizado para sus necesidades específicas.
Un socio de IA de este tipo puede ayudarle a seleccionar los datos de entrenamiento adecuados y adaptar el modelo a su sector o casos de uso. Al trabajar con un proveedor experimentado, se asegura de obtener un Large Language Model de alta calidad adaptado a sus necesidades.
Algunas de las ventajas de entrenar un Gran Modelo Lingüístico individual son:
- PersonalizaciónUn modelo personalizado puede adaptarse a sus necesidades y requisitos exactos, lo que se traduce en un mejor rendimiento y una mayor integración con los sistemas y procesos existentes.
- ExclusividadA diferencia de los modelos disponibles habitualmente, como ChatGPT, usted tiene el control sobre su propio modelo y puede determinar su desarrollo y actualización.
- Protección de datosEl modelo de protección de datos: se puede desarrollar un modelo personalizado teniendo en cuenta sus requisitos de protección de datos, lo que es especialmente importante si trabaja con datos sensibles o en un sector muy regulado.
- RentabilidadAunque crear su propio modelo de gran lenguaje puede resultar más costoso al principio, a la larga puede ser más rentable, ya que no tendrá que pagar licencias a terceros por su uso.
Si está listo para explorar el potencial de los modelos lingüísticos de gran tamaño personalizados para su empresa o proyecto, no dude en ponerse en contacto con un socio de IA. Juntos podréis desarrollar soluciones innovadoras que se adapten a tus necesidades y te proporcionen una ventaja competitiva.
Contenido generado por humanos: una alternativa a ChatGPT
En la agencia de ghostwriting studycrumb.com escritores académicos experimentados ayudan a que los textos sean rápidos y de alta calidad. De este modo, se pueden satisfacer incluso requisitos muy individuales.
La escritura fantasma ofrece varias ventajas
- ConfidencialidadEl "ghostwriting": Una de las principales ventajas del "ghostwriting" es la garantía de confidencialidad. Los proveedores de servicios de ghostwriting ponen gran énfasis en la protección de la información personal y cuentan con estrictas políticas de privacidad. Tanto el cliente como el autor pueden permanecer en el anonimato, ya que la agencia de ghostwriting actúa como intermediaria entre ambos.
- Adaptabilidad: Ghostwriting se adapta a las necesidades y requisitos individuales. Los trabajos académicos se elaboran especialmente según las directrices dadas y los deseos del cliente. Los clientes tienen la oportunidad de participar activamente en el proyecto para garantizar que el resultado final cumpla sus expectativas y objetivos.
- Entrega a tiempoLos servicios de redacción fantasma son especialmente valiosos cuando hay que cumplir plazos ajustados. Estos servicios garantizan la fiabilidad y la entrega puntual del trabajo terminado. Los clientes pueden dar su opinión a lo largo del proceso para asegurarse de que el texto cumple sus expectativas.
- Autores experimentadosLas agencias de redacción fantasma emplean a escritores experimentados y competentes que ofrecen diversos servicios, como la creación de esquemas, la redacción de tesis, la identificación de temas, la edición, la corrección y la comprobación de plagios. Estos profesionales tienen muchos años de experiencia como escritores fantasma profesionales y se han ganado una buena reputación entre los clientes.
La escritura fantasma ofrece una solución fiable y confidencial a las personas que buscan ayuda con sus proyectos de escritura. Permite a los clientes recibir trabajos académicos personalizados y de alta calidad cumpliendo plazos ajustados. Con la experiencia de escritores experimentados, los servicios de escritura fantasma garantizan la satisfacción del cliente y la finalización satisfactoria de los proyectos.
Grandes modelos lingüísticos: guía introductoria al mundo de ChatGPT
En esta sección trataremos los fundamentos de los grandes modelos lingüísticos, sus casos de uso, el ajuste oportuno y una visión general de algunas herramientas populares de desarrollo de IA. Comprender los modelos de lenguaje de gran tamaño te permitirá clasificar mejor las alternativas de ChatGPT.
¿Qué son exactamente los grandes modelos lingüísticos? Los LLM son grandes modelos lingüísticos de uso general que pueden entrenarse previamente y luego ajustarse para fines específicos. Para entenderlo mejor, imagine que está entrenando a un perro. Al perro se le enseñan órdenes básicas como "siéntate", "ven" y "quédate" para fines generales. Sin embargo, si se necesita un perro de servicio especial, como un perro policía, un perro guía o un perro de caza, se añade un adiestramiento especial.
Del mismo modo, se entrenan grandes modelos lingüísticos de uso general para resolver problemas lingüísticos comunes como la clasificación de textos, la respuesta a preguntas, el resumen de documentos y la generación de textos en distintos sectores. A continuación, estos modelos pueden adaptarse a problemas específicos de distintos ámbitos, como el comercio minorista, las finanzas y el ocio, utilizando conjuntos de datos relativamente pequeños y específicos de cada ámbito.
El término "grande" en grandes modelos lingüísticos se refiere a dos cosas. En primer lugar, se refiere al enorme tamaño del conjunto de datos de entrenamiento, que a veces alcanza el tamaño de petabytes. En segundo lugar, se refiere al número de parámetros, que son esencialmente las memorias y los conocimientos que la máquina adquiere durante el entrenamiento del modelo.
Ahora que ya tenemos una noción básica de los grandes modelos lingüísticos, vamos a explorar sus ventajas:
Un solo modelo puede utilizarse para diversas tareas, lo que hace que los grandes modelos lingüísticos sean increíblemente versátiles y eficientes. La gran cantidad de datos de entrenamiento y los miles de millones de parámetros de estos modelos les permiten realizar una amplia gama de tareas, como la traducción de idiomas, la compleción de frases, la clasificación de textos y la respuesta a preguntas. Esta notable adaptabilidad significa que empresas y particulares de distintos sectores pueden beneficiarse de estos modelos sin tener que desarrollar un modelo distinto para cada tarea específica.
Otra ventaja de los grandes modelos lingüísticos es su capacidad para producir buenos resultados con pocos datos de entrenamiento específicos del dominio. Cuando se adaptan a un problema específico, estos modelos pueden producir resultados impresionantes incluso cuando se entrenan con un conjunto de datos relativamente pequeño. Esta propiedad los hace adecuados tanto para el aprendizaje de "pocos disparos" como para el de "cero disparos". En el "aprendizaje de pocos disparos", un modelo se entrena con un mínimo de datos, mientras que el "aprendizaje de cero disparos" se refiere a la capacidad de un modelo para reconocer y procesar instancias no vistas previamente que no se aprendieron explícitamente durante el entrenamiento.
Además, el rendimiento de los grandes modelos lingüísticos es cada vez mejor a medida que se añaden más datos y parámetros. Por ejemplo, en abril de 2022, una empresa tecnológica líder lanzó un modelo con 540.000 millones de parámetros que alcanza el máximo rendimiento en múltiples tareas lingüísticas. Este modelo utiliza una nueva arquitectura de IA que permite un entrenamiento eficiente a través de múltiples unidades de computación de alto rendimiento, mejorando aún más sus capacidades.
En resumen, los grandes modelos lingüísticos han transformado el campo del procesamiento del lenguaje natural al proporcionar un único modelo que puede utilizarse para múltiples tareas, requiere un mínimo de datos de entrenamiento específicos del dominio y mejora continuamente su rendimiento a medida que se añaden más datos y parámetros. Estas potentes herramientas tienen el potencial de Industria revolucionar y crear soluciones innovadoras a problemas complejos relacionados con el lenguaje, lo que la convierte en una parte esencial del desarrollo moderno de la IA.
