Según la información proporcionada, parece que OpenAI planea lanzar un nuevo modelo llamado "GPT Next" en noviembre de 2024, poco después de las elecciones estadounidenses de 2024. Algunos puntos clave:

• Se espera que el modelo GPT Next represente una mejora significativa en las capacidades de razonamiento en comparación con los modelos actuales como GPT-3 y GPT-4. Esto sugiere un salto sustancial en la capacidad de la IA para comprender, procesar y generar formas de razonamiento más complejas, abstractas y lógicas.

• Este razonamiento mejorado probablemente permitirá que el modelo GPT Next aborde problemas más complejos que requieren un razonamiento lógico y de varios pasos, lo que conducirá a una mejor toma de decisiones y resolución de problemas.

• La fecha de lanzamiento de noviembre de 2024 fue elegida deliberadamente por OpenAI para evitar cualquier posible PR negativa o preocupaciones sobre el impacto del modelo en las elecciones estadounidenses de 2024. El director de tecnología de OpenAI ha confirmado que las elecciones fueron un factor importante en el momento del lanzamiento del modelo.

• Hay indicios de que OpenAI puede no continuar con la convención de nomenclatura tradicional de GPT-5, y el nombre de "GPT Next" sugiere que pueden estar planeando algo más sustancial que una actualización incremental típica.

• El aumento significativo en el poder de cómputo y los recursos dedicados al entrenamiento de estos modelos de próxima generación implica que las capacidades del modelo GPT Next podrían ser verdaderamente transformadoras, lo que podría hacer que los modelos actuales sean "irreconocibles" en 1-2 años.

Según la información proporcionada, parece que OpenAI está planeando lanzar un nuevo modelo llamado "GPT Next" en noviembre de 2024, que se espera que represente un salto significativo en las capacidades de razonamiento y la inteligencia general del modelo.

Algunos puntos clave:

• El gráfico muestra un aumento en forma de "función escalonada" en la inteligencia del modelo desde GPT-4 hasta GPT Next, lo que indica una mejora sustancial, en lugar de incremental, en las capacidades de razonamiento.

• Se espera que este razonamiento mejorado permita a los modelos GPT Next abordar problemas más complejos que requieren razonamiento lógico y de varios pasos, con una mejor comprensión del contexto y los matices.

• El director de tecnología de OpenAI declaró que en 1-2 años, los modelos serán "irreconocibles" de lo que son hoy, lo que sugiere avances rápidos y transformadores en un futuro cercano.

• El lanzamiento de GPT Next parece estar cronometrado estratégicamente para evitar posibles sensibilidades políticas en torno a las elecciones estadounidenses de 2024, ya que OpenAI ha expresado preocupaciones sobre el impacto que sus modelos avanzados podrían tener.

• La escala del poder de cómputo utilizado para entrenar estos modelos de próxima generación, descrita como un supercomputador "del tamaño de una ballena", indica aún más los recursos y capacidades significativos que OpenAI está invirtiendo para impulsar los límites de la inteligencia de los modelos de lenguaje.

Uno de los puntos clave discutidos en la transcripción es la fecha de lanzamiento y el momento del lanzamiento de los próximos modelos de OpenAI, particularmente en relación con las elecciones estadounidenses de 2024.

La transcripción revela que la directora de tecnología de OpenAI, Mira Murati, ha confirmado que las elecciones son un factor importante en el cronograma de lanzamiento de su próximo modelo, que se denomina "GPT Next" en lugar de GPT 5.

Específicamente:

• La imagen muestra una línea de tiempo con "GPT Next" programado para su lanzamiento en noviembre de 2024, poco después de las elecciones estadounidenses del 5 de noviembre de 2024.
• Murati declaró que OpenAI no lanzará nada de lo que no estén seguros en términos de cómo podría afectar a las elecciones globales u otros problemas.
• Esto sugiere que OpenAI está siendo cauteloso con el lanzamiento de un modelo de IA potencialmente poderoso demasiado cerca de una elección, para evitar preocupaciones sobre un posible uso indebido o influencia.
• La transcripción especula que esto podría deberse a querer evitar problemas de percepción pública negativa en torno a las capacidades y el momento del modelo.

Openai ha delineado cuatro áreas clave de inversión en las que se están enfocando:

1. Inteligencia textual: Openai cree que al aumentar la inteligencia textual, pueden desbloquear un valor transformacional en la IA. Actualmente ofrecen dos modelos principales: GPT-4 (su mejor modelo con multimodalidad nativa) y GPT-3.5 Turbo (un modelo más económico para tareas sencillas). Openai espera que el potencial para aumentar la inteligencia de los LLM siga siendo enorme, y creen que los modelos se volverán irreconocibles de lo que son hoy en 1-2 años, con una "función escalonada en mejoras de razonamiento" en su próximo modelo de vanguardia.

2. Modelos más baratos y rápidos: Openai quiere asegurarse de que sus modelos sean más baratos y rápidos con el tiempo, ya que no todos los casos de uso requieren el más alto nivel de inteligencia. Ya han visto una disminución del 80% en el precio de GPT-4 en solo un año, lo cual consideran fundamental para permitir una adopción generalizada e innovación con productos nativos de IA.

3. Modelos personalizados: Openai está invirtiendo en la capacidad de construir modelos personalizados adaptados a casos de uso y aplicaciones específicas, más allá de sus modelos de lenguaje de propósito general.

4. Agentes multimodales: Openai está trabajando en el desarrollo de agentes multimodales que puedan aprovechar el texto, el acceso al contexto y las herramientas, y otras modalidades para proporcionar una forma más natural y capaz para que los usuarios interactúen con el software. Los ejemplos incluyen un agente de ingeniero de software de IA y un agente de pedidos basado en voz para autoservicios.

El orador discute el inmenso poder computacional que OpenAI está aprovechando para entrenar sus modelos de lenguaje de próxima generación. Utiliza una metáfora visual de diferentes animales marinos para ilustrar la escala de los cálculos utilizados:

• En 2020, el sistema que entrenó a GPT-3 era del tamaño de un "tiburón" en términos de cómputo.
• El sistema que entrenó a GPT-4 en 2022 era del tamaño de una "orca".
• El sistema que acaba de ser desplegado es del tamaño de una "ballena" en comparación.

El orador enfatiza que con este supercomputador del "tamaño de una ballena", OpenAI puede "construir un montón de IA". Esto indica que el próximo conjunto de capacidades en las que están trabajando será verdaderamente transformador, aprovechando este enorme poder computacional.

El orador también señala que esta progresión exponencial en el cómputo está directamente relacionada con las mejoras exponenciales en las capacidades de los modelos de lenguaje. Afirma que la relación entre el escalado del cómputo y las capacidades resultantes de la plataforma es "realmente hermosa".

Una de las áreas clave de inversión de OpenAI es el desarrollo de flujos de trabajo ágiles y experiencias de asistencia. Estos avances tienen como objetivo desbloquear un valor transformacional en la IA mediante la mejora de la inteligencia textual y las capacidades de razonamiento.

El orador destaca que los modelos de lenguaje actuales, si bien impresionantes, siguen teniendo limitaciones en sus habilidades, similares a las de "estudiantes de primero o segundo grado". Sin embargo, enfatizan que estos modelos se volverán irreconocibles en los próximos 1-2 años, lo que sugiere una mejora en forma de función escalonada en las habilidades de razonamiento y resolución de problemas.

Esta mejora en forma de función escalonada significa que los modelos de próxima generación, potencialmente llamados "GPT Next", podrán abordar problemas más complejos que requieren razonamiento lógico y de varios pasos. Esta comprensión y capacidad de toma de decisiones mejorada abrirá una amplia gama de nuevas aplicaciones, desde la investigación médica hasta el razonamiento científico.

El orador también discute la importancia de hacer que estos modelos sean más baratos y más rápidos, asegurando que sean accesibles para una amplia gama de casos de uso y desarrolladores. Destacan la importante disminución de precio de GPT-4, que ha disminuido en un 80% en solo un año.

Además, el orador profundiza en el concepto de flujos de trabajo ágiles, donde los agentes de IA pueden aprovechar el texto, el contexto y las herramientas para interactuar con el software de una manera más natural e intuitiva. Los ejemplos incluyen un ingeniero de software de IA que puede escribir código, crear tickets y desplegar soluciones, así como un agente basado en voz que puede ayudar con tareas como hacer pedidos en un autoservicio.

La presentación muestra la "Assistance API", un kit de herramientas que permite a los desarrolladores integrar estos flujos de trabajo ágiles y experiencias de asistencia en sus propias aplicaciones. Las características incluyen el manejo automático del historial de conversaciones, la llamada a funciones para integrar capacidades específicas de la aplicación, la recuperación de conocimientos a partir de archivos cargados y un intérprete de código para manejar cálculos numéricos y financieros.