{"id":127409,"date":"2024-08-14T00:03:38","date_gmt":"2024-08-13T22:03:38","guid":{"rendered":"https:\/\/quondos.com\/mag\/?p=127409"},"modified":"2024-08-14T00:03:38","modified_gmt":"2024-08-13T22:03:38","slug":"un-estudio-de-chatgpt-encuentra-que-los-datos-de-entrenamiento-no-coinciden-con-el-uso-en-el-mundo-real","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/quondos.com\/mag\/un-estudio-de-chatgpt-encuentra-que-los-datos-de-entrenamiento-no-coinciden-con-el-uso-en-el-mundo-real\/","title":{"rendered":"Un estudio de ChatGPT encuentra que los datos de entrenamiento no coinciden con el uso en el mundo real"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"682\" src=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/openchatgpt_11zon-1024x682.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-126138\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/openchatgpt_11zon-1024x682.jpg 1024w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/openchatgpt_11zon-300x200.jpg 300w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/openchatgpt_11zon-768x512.jpg 768w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/openchatgpt_11zon-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/openchatgpt_11zon.jpg 1676w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>\nUn reciente estudio ha revelado una brecha importante entre los datos de entrenamiento de ChatGPT y sus usos m\u00e1s comunes en el mundo real. Esta discrepancia pone de manifiesto la necesidad de implementar la inteligencia artificial con cuidado en las estrategias de contenido, seg\u00fan indica la <strong>Data Provenance Initiative<\/strong>, un colectivo de investigadores independientes y acad\u00e9micos dedicados a la transparencia de datos.\n<\/p>\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_76 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/un-estudio-de-chatgpt-encuentra-que-los-datos-de-entrenamiento-no-coinciden-con-el-uso-en-el-mundo-real\/#Los_datos_de_entrenamiento_de_ChatGPT_no_coinciden_con_sus_usos_reales\" >Los datos de entrenamiento de ChatGPT no coinciden con sus usos reales<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/un-estudio-de-chatgpt-encuentra-que-los-datos-de-entrenamiento-no-coinciden-con-el-uso-en-el-mundo-real\/#Analisis_profundo_de_los_patrones_de_uso\" >An\u00e1lisis profundo de los patrones de uso<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/un-estudio-de-chatgpt-encuentra-que-los-datos-de-entrenamiento-no-coinciden-con-el-uso-en-el-mundo-real\/#Adaptarse_a_las_fortalezas_y_limitaciones_de_ChatGPT\" >Adaptarse a las fortalezas y limitaciones de ChatGPT<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/un-estudio-de-chatgpt-encuentra-que-los-datos-de-entrenamiento-no-coinciden-con-el-uso-en-el-mundo-real\/#Importancia_de_la_revision_humana\" >Importancia de la revisi\u00f3n humana<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/un-estudio-de-chatgpt-encuentra-que-los-datos-de-entrenamiento-no-coinciden-con-el-uso-en-el-mundo-real\/#Lo_que_el_futuro_podria_traer\" >Lo que el futuro podr\u00eda traer<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Los_datos_de_entrenamiento_de_ChatGPT_no_coinciden_con_sus_usos_reales\"><\/span>Los datos de entrenamiento de ChatGPT no coinciden con sus usos reales<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\nDe acuerdo con el estudio, que analiz\u00f3 14,000 dominios web, los datos de entrenamiento de ChatGPT se componen principalmente de <strong>art\u00edculos de noticias<\/strong>, enciclopedias y contenido de redes sociales. Sin embargo, los usos m\u00e1s comunes de esta herramienta en el mundo real suelen involucrar tareas como la redacci\u00f3n creativa, la generaci\u00f3n de ideas y la b\u00fasqueda de explicaciones.\n<\/p>\n<p>\nComo se\u00f1ala el estudio, \u00abmientras que los sitios de noticias comprenden casi el 40% de todos los tokens&#8230; menos del 1% de las consultas a ChatGPT parecen estar relacionadas con noticias o asuntos actuales\u00bb. Esta disparidad sugiere que el rendimiento de ChatGPT podr\u00eda variar dependiendo de la tarea espec\u00edfica y su alineaci\u00f3n con los datos de entrenamiento.\n<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisis_profundo_de_los_patrones_de_uso\"><\/span>An\u00e1lisis profundo de los patrones de uso<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\nPara entender mejor estos patrones de uso, los investigadores analizaron un conjunto de datos llamado <strong>WildChat<\/strong>, que contiene un mill\u00f3n de conversaciones de usuarios con ChatGPT. Encontraron que m\u00e1s del 30% de estas conversaciones involucran composiciones creativas, como la escritura de historias de ficci\u00f3n o el juego de roles.\n<\/p>\n<p>\nEste hallazgo es clave para los <strong>marketers<\/strong>, quienes deben estar conscientes de que ChatGPT podr\u00eda tener dificultades para generar contenido basado en eventos actuales, conocimientos espec\u00edficos de la industria o temas de nicho. Comprender las limitaciones del modelo es esencial para optimizar su uso en las estrategias de contenido.\n<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Adaptarse_a_las_fortalezas_y_limitaciones_de_ChatGPT\"><\/span>Adaptarse a las fortalezas y limitaciones de ChatGPT<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\nConocer en qu\u00e9 se entrena ChatGPT puede ayudarte a <strong>alinear mejor los prompts<\/strong> con las fortalezas y limitaciones de la herramienta. Esto significa que quiz\u00e1s necesites a\u00f1adir m\u00e1s contexto, especificar el tono y el estilo deseados, y desglosar tareas complejas en pasos m\u00e1s peque\u00f1os.\n<\/p>\n<p>\nPara la creaci\u00f3n de contenido asistida por IA, se recomienda aprovechar ChatGPT para tareas como la <strong>generaci\u00f3n de ideas<\/strong> para publicaciones en redes sociales o l\u00edneas de asunto de correos electr\u00f3nicos. En cambio, se debe reservar la experiencia humana para la creaci\u00f3n de contenido complejo y espec\u00edfico de la industria.\n<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Importancia_de_la_revision_humana\"><\/span>Importancia de la revisi\u00f3n humana<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\nEl uso efectivo de la ingenier\u00eda de prompts puede optimizar los resultados, pero siempre es crucial <strong>verificar y editar<\/strong> el contenido generado por IA para garantizar su calidad. Aunque las herramientas de inteligencia artificial pueden acelerar la ideaci\u00f3n y la creaci\u00f3n de contenido, no se debe esperar perfecci\u00f3n. La revisi\u00f3n humana es esencial para asegurar la precisi\u00f3n, la consistencia de la marca y la adaptaci\u00f3n al canal espec\u00edfico.\n<\/p>\n<p>\nMirando hacia el futuro, esta investigaci\u00f3n subraya la necesidad de que los <strong>marketers<\/strong> sean cuidadosos al usar herramientas de IA como ChatGPT. Comprender lo que la IA puede y no puede hacer, y combinarla con la experiencia humana, puede potenciar las estrategias de contenido y ayudar a alcanzar los objetivos clave de rendimiento (KPIs).\n<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Lo_que_el_futuro_podria_traer\"><\/span>Lo que el futuro podr\u00eda traer<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\nA medida que el campo evoluciona, es posible que veamos herramientas de IA mejor adaptadas a los patrones de uso en el mundo real. Hasta entonces, recuerda que la inteligencia artificial puede ser una gran aliada, pero no reemplaza el juicio experto.\n<\/p>\n\n\n\n\n<p>Fuente: https:\/\/www.searchenginejournal.com\/chatgpt-study-finds-training-data-doesnt-match-real-world-use\/524330\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un reciente estudio ha revelado una brecha importante entre los datos de entrenamiento de ChatGPT y sus usos m\u00e1s comunes &#8230; <\/p>\n<p class=\"read-more-container\"><a title=\"Un estudio de ChatGPT encuentra que los datos de entrenamiento no coinciden con el uso en el mundo real\" class=\"read-more button\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/un-estudio-de-chatgpt-encuentra-que-los-datos-de-entrenamiento-no-coinciden-con-el-uso-en-el-mundo-real\/#more-127409\" aria-label=\"Leer m\u00e1s sobre Un estudio de ChatGPT encuentra que los datos de entrenamiento no coinciden con el uso en el mundo real\">Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":850,"featured_media":126138,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1474],"tags":[],"class_list":["post-127409","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50","no-featured-image-padding"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/127409","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/users\/850"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=127409"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/127409\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":127411,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/127409\/revisions\/127411"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/media\/126138"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=127409"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=127409"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=127409"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}