Counting with OpenAI o1 - Vídeo Dailymotion

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13/9/2024

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00:00El primer ejemplo que tengo es muy sencillo.

00:03Es sólo contar la letra R en una palabra sorbete.

00:08Empecemos con el modelo tradicional, GPT-40.

00:13Como pueden ver, el modelo falla en esto.

00:17Hay tres R, pero el modelo dice que hay solo dos R.

00:21¿Por qué un modelo avanzado como el GPT-40 hace un error tan sencillo?

00:27Es porque modelos como este son construidos para procesar la letra,

00:33no con los personajes o palabras.

00:36Es entre, a veces, llamados sub-palabras.

00:39Entonces, si le preguntamos a un modelo una pregunta

00:43que involucre entender la noción de personajes y palabras,

00:46el modelo puede hacer errores porque no está realmente construido para eso.

00:51Ahora, vamos a nuestro nuevo modelo y escribimos el mismo problema.

00:56Este es el previo de 01, que es un modelo de previsión.

00:59Así que, a pesar del GPT-40, empieza a pensar sobre este problema antes de ejecutar la respuesta.

01:04Y ahora ejecuta la respuesta. Hay tres R en la palabra sorbete.

01:08Entonces, esa es la respuesta correcta.

01:10Y este ejemplo muestra que, incluso para un problema de contando que parece ser inrelativo,

01:15tener una previsión construida puede ayudar a evitar los errores

01:20porque puede, tal vez, mirar su propia respuesta y revisarla,

01:24y ser más cuidadoso, y así sucesivamente.

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