*Hace poco descubrí que gpt-4o juega bien a las 20 preguntas y suele acertar de media cuando llega a las 7 a 12 preguntas...normalmente si no hacierta es porque le has respondido si cuando era no y viceversa (o sea que le has mentido) pero la probarlo con otros modelos inferiores como el gpt-4o-mini no acertaba ni dándole las iniciales.* *Respecto al patrocinio estoy 'pelao' pero compartiré el video a ver si con más visualizaciones te llega y te lo patrocina youtube.*

buen video! pero no sería mas sencillo generar la imagen directamente?

que bueno

Creo que la diferencia entre los dos modelos o1 es el tamaño del contexto. Definitivamente los o1 tienen mejor arquitectura que los demás. Creo que la diferencia entre el pro y el mi i es la ventana de contexto. Por eso es que para problemas cortos son casi idénticos. Y a medida que más difícil es el problema (las toquen necesitan de contexto) pues más se igualan con los demás

Me queda la duda si todos los laberintos fueron aleatorios, es decir, que aunque las matrices sean todas de 5x5 no es lo mismo que uno haya tenido que resolver un laberinto donde la salida estaba a dos pasos que otro con la salida un poco mas compleja, seria interesante saber como resuelven los mismos laberintos cada uno de los modelos. Aun así me encanto el experimento. Estaré al pendiente de otros videos.

Me sumo para ver el c código y replicar tu proyecto

Excelente me gustaría ver el resto de LLM's Mistral, Llama, Granite, Gemini incluyendo los Chinos ccomo DeepSeek entre otros... te apoyo con mi Like y espero que los mismos modelos esten interesados en ofrecer los correspondientes patrocinios

esta bieen , pero te falta optimizar demasiado..., aunque esta bien para un prototipo rapido.., mostrare un resultado con gpt4 con un gasto.. muy basicoo de casi solo 1 interacion, ni hablar del o1 mini, en un solo hara el laberinto. igualmente buena idea, amigo. esto me sirve para npcs, ya que creo sistemas super complejos con ia.

Y porque no le planteas a los LLM el problema matemático de optimización de 11 Laberintos con un consumo total determinado y un número de iteraciones de cada modelo para que sea estadísticamente significativo con un nivel de confianza determinado

excelente explicacion 😀 aunque seria bueno mencionar que el uso del retrieval o el code interpreter puede suponer distintos costes si se usa en un asistente virtual de openAI

Los modelos de lenguaje no están específicamente entrenados en orientación espacial, lo que saben es indirectamente a través de los millones de textos que forman su dataset, no obstante, si se realiza un entrenamiento específico sobre orientación espacial hasta el más modesto daría la talla. Hay que recordar que su capacidad de razonamiento es de nivel 1, es decir el automático, no el reflexivo, el nivel 2 que intentan alcanzar con los nuevos modelos como o1 y equivalentes es una imitación que queda muy lejos de funcionar de forma similar a la humana en la que aprendemos en tiempo real conceptos y correcciones (se acercan muy poco pero puede ser útil). El bencharmk que estás haciendo es interesante porque es un nicho que los humanos usamos en muchos ámbitos, y sería interesante que lo cubriesen. Simplificaría el benchmark para que no tuviese un coste tan elevado y agregaría además de la lógica espacial bidimensional una tercera dimensión y conceptos como primero, último, delante, detrás, etc.. (aunque esto último puede que vayan mejor por su aprendizaje en programación sobre listas), y por supuesto lógica del espacio relativa: dónde se encuentra un objeto respecto de la ubicación de los que están cerca, como por ejemplo la lámpara de encima de la mesita respecto de la cama.

precio mensual para desplegar y mantener el bot

Pero, si utilizas un agente con un método que haga planning.

Que buen video 🤠 , te faltó otros modelos como gémini 1.5 y Mistral .

hola Juan! gran video jaja muy original. Por cierto, qué programa usas para grabar? me encanta el layout

Muy buen video Juan. Sería interesante conocer la tasa de acierto de los distintos modelos utilizando como input imágenes de los laberintos en lugar de matrices!

Espero ese video para probar en local los modelos opensource

Excelentee video y excelente explicación!! Una pregunta que me hago es cómo el modelo sabe cuál es la dirección correcta entre las 2 posibles, es decir para no retroceder por su camino. Por otro lado se ocurre que podrías también introducir otros aliciaScore con diferentes kpi, número de tokens, precio final, ya que por ejemplo quizás el 4o con un número absurdo de iteraciones y tokens llegaría al resultado a un coste inferior que el O1-preview.

Chico te la estas jugando cuando llegue skynet se va a vengar. jajajaja. Muy interesante, un dia usa los llm abiertos.

Felicidades por el video! Deseando ver la implementación que has hecho para la simulación

Muy, muy interesante!!

buenísimo

Buenisimo! 😮

Genial!!!

Excelente video. Gracias. Un PayPal para seguir con el experimento

He visto bastantes videos de Make y este con diferencia es el mejor porque explica claramente los conceptos básicos y la lógica de funcionamiento. Muy buen detalle el explicar las llamadas a la API de OpenAI. Muchas gracias.

Excelente video, hay forma que haga lo mismo pero con un pdf?

el problema que veo y quizas me equivoque es que esto no soluciona el problema de precision de los asistentes para realizar buesquedas mas precisas en documentos mucho mas extensos. ¿Que recomendacion darias para que los modelos realicen consultas más acertadas? Gracias 😅

justo en la empresa que estoy trabajando estan inplementado la utilizacion de un asistente virtual para apoyo a el equipo de abogados que les permita encontrar informacion especifica entre cierto numero de leyes que son con las que mas trabajan pero me he encontrado con que las respuestas del asistente suelen ser errorneas en ocasiones y no hace su trabajo debidamente, quizas me convenga crear una herramienta de retrieval propia para que la busqueda sea mas precisa. o me suguieres algo mas que pueda hacer? (los archivos de la leyes ya se cargan de forma automatica a openai y suelen tener entre 100 y 300 paginas)

cómo es qué terminé acá? bueno, me voy con mi maestría en Make. Saludos!

Y si en lugar de botpress utilizo la integración de whatsapp de Make, funcionaría?

Fantástico video!!!, el único problema es que han debido actualizar algo por que el archivo que he descargado me da error en la importación, sabes si han actualizado algo o el archivo puede estar dañado? Aunque todavía no lo he conseguido ha sido una alegria descubrirte en youtube

Te fajaste con esta explicación, yo creo que la mayoría no sabíamos o no teníamos en cuenta este pequeño detalle. Gracias por el video

Hola Juan, me parece que le información que presentas en el video es muy clara y tienes una muy buena facilidad de comunicarte también. Felicitaciones por este contenido que nos abre la mente de lo que podemos hacer con las herramientas que comentas. Si es posible que me compartas la plantilla parametrizable, te agradecería mucho.

Hola! Tienes la plantilla de airtable?

Buen video!! gracias

Extraordinario video viejo, muchas gracias por compartir tus conocimientos!! Saludos Bro.

Muchas gracias!!!❤🎉

44:58 👍👍

hola Juan! Estoy pensando comprar el pack de cursos Automatizaciones + Asistentes, pero no sé si para Black Friday ofrecerás algún precio especial, que dices?

no me deja subir la plantilla me da error en nombre alguien sabe como solucionarlo. gracias, un gran video

muchisimas gracias, haces un excelente trabajo

que genial la herramienta

Hola que tal! Gran tutorial muchas gracias. Solo un tema... puse en práctica el proceso, pero el output de OpenAI me dice lo siguiente: "Lo siento, no puedo procesar contenido con datos personales ni imágenes de documentos personales como un currículum..." Como lograste solucionar esto? O debo pasar archivos sin fotos? Agradecido con tu apoyo

Trabaje un tiempo con Oracle Cloud y me recuerda mucho a OIC (Oracle Integration Cloud), pero me parece particularmente especial algo que funciona fuera del ecosistema de Oracle, me encantó.

Hola Juan! no me deja subir mas de 3 archivos

Muchas gracias por tu contenido. Eres uno de los mejores divulgadores que conozco y nos ahorras horas para actualizarnos en todos estos temas que son un poco más complejos. Te ageadezco muchísimo y recomiendo tu canal cada que puedo.

Bravo, explicas super bien.

Amigo, no encuentro cómo crear el Parsear JSON