gpt-4o vs gpt-4o-mini: Enfrentamiento de VisionGPT y Actualizaciones de CBB

En esta sección, haremos un análisis en profundidad de la comparación de rendimiento entre los modelos GPT-4 Mini y GPT-4 para tareas de análisis de imágenes.

Hemos realizado una serie de pruebas utilizando varias imágenes, y los resultados fueron bastante interesantes. Si bien el GPT-4 Mini se desempeñó de manera admirable, proporcionando descripciones detalladas y precisas de las imágenes, el modelo GPT-4 parece ofrecer una ligera ventaja en términos de detalles y matices adicionales en su análisis.

Los hallazgos clave de nuestras pruebas son:

• El GPT-4 Mini produjo descripciones concisas y relevantes de las imágenes, capturando los elementos principales y la escena general de manera efectiva.
• El modelo GPT-4, por otro lado, tendió a proporcionar descripciones ligeramente más elaboradas y matizadas, destacando detalles y sutilezas adicionales en las imágenes.
• La diferencia en la longitud de la salida entre los dos modelos no fue significativa, lo que sugiere que el análisis del GPT-4 Mini es tan completo como el del más costoso GPT-4.
• Sin embargo, para los usuarios que requieren lo mejor en capacidades de análisis de imágenes, el modelo GPT-4 puede ser la opción preferida, a pesar de su mayor costo.

Hemos actualizado nuestra plataforma para permitir que los usuarios elijan entre los modelos GPT-4 Mini y GPT-4 para el análisis de imágenes. Anteriormente, utilizábamos por defecto el modelo GPT-4 Mini, ya que era más rentable, pero ahora hemos dado a los usuarios la capacidad de seleccionar el modelo que prefieran.

La nueva función de análisis de imágenes funciona de la siguiente manera:

1. Se le solicita al usuario que cargue una imagen.
2. Una vez cargada la imagen, el usuario puede elegir analizarla utilizando el modelo GPT-4 Mini o el modelo GPT-4.
3. El modelo seleccionado procesará la imagen y proporcionará una descripción basada en texto de su contenido.
4. Los resultados del análisis se muestran al usuario, con el modelo utilizado claramente indicado (por ejemplo, "Análisis de GPT-4 Mini" o "Análisis de GPT-4").

Esta actualización brinda a nuestros usuarios más flexibilidad y control sobre el proceso de análisis de imágenes, permitiéndoles elegir el modelo que mejor se adapte a sus necesidades y preferencias. Ya sea que prefiera la rentabilidad del modelo Mini o las capacidades mejoradas del GPT-4 completo, nuestra plataforma ahora lo tiene cubierto.

En esta sección, hemos agregado la capacidad para que los usuarios elijan entre los modelos GPT-4 Mini y GPT-4 al analizar imágenes. Anteriormente, la plataforma utilizaba automáticamente el modelo GPT-4 Mini, pero ahora los usuarios tienen la flexibilidad de seleccionar el modelo que prefieran.

Los pasos clave son:

1. Agregamos un nuevo bloque de acción de OpenAI al flujo, lo que permite a los usuarios elegir entre los modelos GPT-4 Mini y GPT-4.
2. Establecimos el modelo predeterminado en GPT-4 Mini, pero dimos a los usuarios la opción de cambiar al modelo GPT-4 si lo deseaban.
3. Guardamos la salida del modelo seleccionado en campos personalizados separados, para que los resultados de cada modelo pudieran mostrarse al usuario.
4. Incluimos texto estático para indicar claramente qué modelo se utilizó para cada análisis, facilitando la comparación de los resultados para los usuarios.

Los puntos clave en esta sección son:

1. Los resultados iniciales de votación estaban sesgados debido a un error en la configuración, donde ambas opciones dirigían los votos a la opción "mini".

2. Después de corregir el problema, los resultados de la votación mostraron que la mayoría de los usuarios prefirieron el modelo de lenguaje "mini" sobre la opción más costosa "GPT-40".

3. La plataforma proporciona capacidades de seguimiento sólidas, lo que permite al administrador ver los votos únicos y totales para cada opción. Estos datos se registran como eventos personalizados, que se pueden analizar más a fondo o integrar en otros sistemas.

4. El administrador pudo identificar y corregir rápidamente el problema con la configuración de la votación, lo que demuestra la flexibilidad de la plataforma y la capacidad de respuesta del equipo a los comentarios de los usuarios.

El asistente debe proporcionar 2-3 temas sugeridos dinámicamente entre los que el usuario pueda elegir para continuar la conversación después de que se haya respondido la pregunta inicial. Esto permite que la conversación fluya de manera natural y le da al usuario opciones para dirigir la discusión en una dirección que le interese.

Por ejemplo, después de responder la pregunta inicial sobre las políticas de recursos humanos de Chick-fil-A, el asistente podría sugerir los siguientes temas adicionales:

1. Programas de capacitación y desarrollo de empleados de Chick-fil-A
2. Oportunidades de desarrollo profesional dentro de Chick-fil-A
3. El enfoque de Chick-fil-A al equilibrio entre el trabajo y la vida personal de sus empleados

Para generar recomendaciones de productos con imágenes, seguiremos estos pasos:

1. Crea una tabla en una hoja de cálculo de Google con las siguientes columnas: Nombre del producto, Descripción y Precio (sin símbolo de moneda).
2. Importa los datos de los productos desde la hoja de cálculo de Google a Chatbot Builder AI.
3. Crea un flujo que permita al usuario solicitar ver productos de software o de ropa.
4. Usa las funciones show software products y show apparel products para mostrar las recomendaciones de productos relevantes.
5. Incluye las URL de las imágenes de los productos en las recomendaciones para mostrar las imágenes de los productos.

Los aspectos clave de esta implementación son:

• Aprovechar la integración de comercio electrónico en Chatbot Builder AI para importar fácilmente los datos de los productos.
• Crear funciones para manejar las solicitudes de los usuarios de categorías de productos específicas.
• Mostrar las recomendaciones de productos con las URL de las imágenes asociadas.