Claude vs. Bard vs. GPT-4: evaluando el resumen de textos de LLM

LLMs en acción: punto de partida

Los modelos de aprendizaje del lenguaje (LLM) se han convertido en herramientas vitales para resumir y comprender datos, y cada vez se utilizan más para ayudar a las empresas a tomar decisiones fundamentadas. En esta entrada del blog, evaluaremos el rendimiento de tres de los principales LLM a la hora de resumir textos: Claude, Bard y GPT-4.

Para esta evaluación, hemos pedido a estos tres modelos de lenguaje que resuman el mismo texto. Este ha sido un artículo que profundiza en la importancia de la transformación digital, los retos a los que se enfrentan a menudo las PYME (pequeñas y medianas empresas), la importancia de aprovechar la experiencia en el análisis de datos y los beneficios tangibles de la externalización. ¿Te interesa leer el artículo completo? Puedes hacerlo aquí.

Claude, Bard y GPT-4: un poco de contexto

• Bard es una herramienta de Inteligencia Artificial conversacional creada por Google. Se basa en LaMDA, un modelo de lenguaje experimental desarrollado con el fin de mejorar las aplicaciones de diálogo.

• Claude es un modelo lingüístico desarrollado por Anthropic. A diferencia de otros modelos, Claude destaca por su avanzada capacidad para procesar información con lenguaje natural. Claude también se ha integrado en aplicaciones como Bing.

• GPT-4 es un modelo de lenguaje creado por OpenAI. Emplea una arquitectura de red neuronal que se entrena en grandes conjuntos de datos para comprender y generar texto con lenguaje natural.

Cómo comparar los modelos de LLM? Criterios de evaluación

Para garantizar una comparación justa, establecimos un marco de evaluación estructurado. Los resúmenes se compararon en función de:

1. Exhaustividad: ¿El resumen recoge todos los puntos clave del artículo?
2. Claridad: ¿Puede el lector comprender fácilmente el contenido resumido? ¿Se evita la jerga?
3. Concisión: ¿Es conciso el resumen y se han eliminado los elementos superfluos?
4. Estructura: ¿Sigue el resumen un flujo y una organización lógicos?
5. Pertinencia: ¿Se centra el resumen en el tema principal del artículo?

Utilizando estos parámetros como referencia, evaluaremos los puntos fuertes y las diferencias de cada LLM.

Comprobando los resúmenes de texto de LLM

Una vez discutidos los criterios de evaluación y la importancia del artículo original, es hora de mostrar los resultados de cada LLM.
A continuación puede ver el resultado proporcionado por cada modelo lingüístico. Este resultado es la respuesta a nuestra petición de que resuma y destaque los puntos clave del artículo sobre la importancia de la transformación digital.

Claude vs. Bard vs. GPT-4: los resultados

• Claude: este LLM ofreció un resumen ejemplar, en estrecha consonancia con el contenido original. Captó la esencia de la transformación digital, los retos únicos a los que se enfrentan las pymes, la importancia de la experiencia en el análisis de datos y los innegables beneficios de la externalización. Fue exhaustivo y muy pertinente. Una de las características clave de Claude es su capacidad de adaptación y su narrativa más creativa.

• Bard: presentó una visión clara y concisa, acentuando la importancia estratégica de la transformación digital y el valor inherente de la externalización. La principal diferencia del resultado de Bard es su eficacia en la búsqueda de información y su integración con el buscador de Google. Por ello, añade un apartado con puntos adicionales que no aparecen en el texto, lo que resulta muy interesante.

• GPT-4: por último, GPT-4 aportó un punto de vista distintivo, encapsulando varios puntos cruciales. Este modelo se caracteriza por captar la intención, el tono y la necesidad del usuario y ofrecer una respuesta basada en sus necesidades. Además, se entrena con los datos que se le proporcionan. Aunque hay que tener en cuenta que su actualización llega hasta 2021, no supondría un problema en la calidad de la información recibida siempre que se redacte un prompt teniendo ese factor en cuenta.

Estos tres LLMs son más eficaces y precisos a medida que se entrenan. Cuanta más información se proporcione, mejor será el resultado.

¿Qué LLM es mejor para resumir un texto? Conclusiones

En el panorama actual de la tecnología lingüística destacan tres nombres potentes: Claude, Bard y GPT-4. Como hemos visto a lo largo de este artículo, estos LLM se consideran las principales opciones para la tarea de resumir textos.

Sin embargo, la verdadera esencia reside en elegir el LLM que mejor se adapte a sus necesidades específicas. La experimentación y comparación directa entre estas opciones es vital para comprender los puntos fuertes y las particularidades únicas de cada una.

Elegir el LLM adecuado puede marcar la diferencia en la eficacia y el impacto de los resúmenes generados. Por ello, contar con el apoyo de un partner tecnológico experto que le asesore profesionalmente es esencial en este proceso.

Otras ventajas de los LLM para las empresas

El uso de modelos lingüísticos de IA puede ser muy valioso para las empresas que generan grandes volúmenes de datos. Puedes leer más en este artículo sobre cómo mejorar la experiencia de tus clientes con LLM.

Algunos beneficios clave de estos modelos pueden ser:

• Alta comprensión del lenguaje humano que permite agilizar las tareas.

• Mejora de la generación de contenidos, gracias a sus capacidades generativas.

• Mayor eficiencia, ya que los grandes modelos lingüísticos pueden automatizar tareas y se puede utilizar el tiempo obtenido para generar valor para el negocio.

¿Quiere descubrir todo el potencial que un LLM puede aportar a su empresa?