GPT 4o vs Galactica

Open GPT 4o es la última innovación en tecnología de IA, que se basa en las capacidades de modelos anteriores, como GPT-4, para ofrecer una experiencia multimodal gratuita, avanzada e inmersiva. GPT 4o se destaca por sus respuestas audiovisuales en tiempo real, salidas de audio emocionales y reconocimiento de todo lo que ve, creando una experiencia interactiva similar a conversar con una persona real.

Con sus funcionalidades multimodales, GPT 4o admite combinaciones de texto, audio e imágenes, lo que permite diversas interacciones entre tipos de medios. En particular, GPT 4o está diseñado para funcionar con velocidades de respuesta de voz súper rápidas y puede manejar las interrupciones de forma natural, mejorando la fluidez de las conversaciones.

Los usuarios pueden esperar las ricas funcionalidades de este modelo, incluidas capacidades visuales superiores, reconocimiento de emociones, expresiones de salida y soporte para desarrolladores a través de una API mejorada y rentable. Ya sea asistencia virtual, traducción en tiempo real o incluso un simple chat, GPT 4o ofrece una experiencia de IA incomparable para todos los usuarios.

Cinco puntos de control de pesos abiertos desde 125M hasta 120B de parámetros ofrecen a los investigadores un modelo de lenguaje entrenado en ciencia construido a partir de 106 mil millones de tokens seleccionados de 48 millones de artículos, libros de texto, enciclopedias y bases de conocimiento. Galactica almacena, combina y razona a través de modalidades que incluyen LaTeX, código Python, fórmulas SMILES y secuencias de aminoácidos dentro de una arquitectura Transformer solo con decodificador. El equipo Papers with Code de Meta liberó los pesos para investigadores que quieran estudiar cómo los modelos de lenguaje organizan el conocimiento científico.

Los LLMs de propósito general se entrenan con rastreos amplios de la web donde las conversaciones sociales pueden dominar el presupuesto de tokens. Galactica usó solo fuentes científicas de acceso abierto seleccionadas, lo que según el artículo permite entrenar durante múltiples épocas sin sobreajuste. Meta retiró la demostración pública en la web tres días después del lanzamiento en noviembre de 2022 cuando críticos mostraron citas y ecuaciones confiadas pero fabricadas, por lo que hoy se descargan los puntos de control desde Hugging Face en lugar de chatear mediante una interfaz alojada.

Los investigadores en aprendizaje automático pueden reproducir números de referencia del artículo en arXiv, incluyendo 77.6% en PubMedQA y 52.9% en MedMCQA dev. Los biólogos computacionales y químicos pueden probar tareas de anotación de proteínas y moléculas mediante los tokens especializados de Galactica para secuencias de aminoácidos y cadenas SMILES. Estudiantes de posgrado que exploran preguntas científicas, predicción de citas o problemas matemáticos pueden experimentar con tamaños de hasta 120 mil millones de parámetros sin entrenar desde cero.