GPT-4.1 - Los Modelos Catchup: Comprendiendo el Último Lanzamiento de OpenAI

Resumen

Explore los recientes modelos GPT-4.1 de OpenAI, sus capacidades, referencias y posicionamiento dentro del ecosistema LLM en este desglose completo con orientación práctica sobre cómo utilizarlos.

Programa de estudio

- Introducción a GPT-4.1 -- Resumen de los Transformadores Generativos Preentrenados (GPT) -- Evolución de GPT-4 a GPT-4.1 - Mejoras Arquitectónicas -- Cambios estructurales de GPT-4 a GPT-4.1 -- Manejo mejorado de consultas complejas -- Actualizaciones de eficiencia y escalabilidad - Rendimiento de Referencia -- Métricas de evaluación para modelos GPT -- Análisis comparativo con GPT-4 y otros modelos -- Puntos de referencia de rendimiento en el mundo real - Capacidades y Aplicaciones -- Comprensión mejorada del lenguaje natural -- Nuevas funcionalidades y casos de uso -- Aplicaciones específicas por industria - Integración dentro del Ecosistema LLM -- Comparación con otros LLMs líderes -- Sinergias con modelos existentes de OpenAI -- Tendencias emergentes en funcionalidades de LLM - Estrategias Prácticas de Prompting -- Elaboración de prompts efectivos para diversas tareas -- Exploración de técnicas de ingeniería de prompts -- Manejo de consultas repetitivas o ambiguas - Estudios de Caso -- Historias de éxito de empresas e investigación -- Lecciones aprendidas del despliegue de GPT-4.1 - Consideraciones Éticas y Limitaciones -- Abordaje de sesgos e imparcialidad -- Implicaciones de seguridad y ética del despliegue - Taller Práctico -- Uso de la API de GPT-4.1 -- Desarrollo de aplicaciones simples con GPT-4.1 - Direcciones Futuras -- Predicciones para futuras iteraciones y avances -- Papel de OpenAI en el paisaje evolutivo de la IA - Resumen y Preguntas y Respuestas Finales -- Resumen de puntos clave e insights -- Espacio abierto para preguntas y discusiones

Enseñado por

Etiquetas