Impacto de la traducción en el chat GPT-4 Vs.3.5

Open AI acaba de lanzar GPT-4, una versión mejorada de su inteligencia artificial generativa de última generación.

Según el propio Chat GPT, la diferencia entre los modelos es:

En términos sencillos, es más grande, mejor y más malvado. ¿Qué significa esto en cuanto a traducción y localización? Según la investigación de Open AI:

En términos simples: Imagina que eres muy bueno tomando exámenes en la escuela. Siempre te ha ido bien en los exámenes de inglés, pero quieres ver si también puedes hacerlo bien en exámenes en otros idiomas. Entonces, tomas un gran examen con 14,000 preguntas en diferentes materias como matemáticas, ciencias e historia.

Para hacerlo aún más difícil, tomas el examen en diferentes idiomas utilizando una herramienta especial que traduce las preguntas a otros idiomas por ti. Lo intentas en 26 idiomas diferentes, pero solo 2 de ellos no funcionan bien.

Sorprendentemente, te va aún mejor en el examen en estos otros idiomas que en el mismo examen en inglés.  Incluso te va muy bien en idiomas que no se usan mucho, como el letón, el galés y el suajili.

Eso es más o menos lo que sucedió cuando probaron un programa de computadora llamado GPT-4. Es realmente bueno para entender preguntas y responderlas, incluso cuando están en diferentes idiomas. Lo hizo mejor que otros programas similares como GPT-3.5 y Chinchilla, incluso para los idiomas más difíciles.

Comparemos algunos ejemplos del mundo real en varios idiomas.

Un análisis rápido de esta muestra limitada de 10 frases idiomáticas en inglés estadounidense no revela diferencias importantes entre la salida de GPT-3 y GPT-4. Esto demuestra que:

GPT-3 ya era bastante impresionante desde el principio.

Uno debe prestar mucha atención a los detalles para discernir las diferencias entre GPT-3 y GPT-4.

Al examinar las sutiles diferencias entre ambos, GPT-4 fue en un caso significativamente mejor que GPT-3 pero también notablemente peor en otra instancia. En la mayoría de los casos, fue o bien idéntico o ligeramente mejor.

Los conceptos que se aplicaban a GPT-3 son aún más ciertos para GPT-4. Con más parámetros y datos, las sugerencias de las indicaciones se vuelven cada vez más importantes. La más mínima variación en la sugerencia de inicio puede generar resultados sustancialmente diferentes. A medida que el modelo de IA se vuelve más refinado, se requiere una mayor precisión por parte del usuario.

En cuanto a otros idiomas mencionados en la investigación de OpenAI, pronto realizaremos nuestra propia investigación sobre su rendimiento y regresaremos con hallazgos sobre la calidad de la traducción y las oportunidades en el contexto de GPT-3 vs. GPT-4.

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