Encontrando el Mejor LLM para Redacción de Contenidos: Probados y Clasificados

Entendiendo los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) son herramientas de IA de vanguardia que están transformando la forma en que creamos y consumimos contenido. Antes de profundizar en las diferencias entre los LLMs individuales, es importante comprender qué les permite crear textos similares a los humanos con tanta facilidad.

Los LLMs se entrenan con enormes conjuntos de datos, lo que les ayuda a captar el contexto, la semántica y la sintaxis. Según la cantidad de datos, pueden predecir correctamente la siguiente palabra en una oración, hilando palabras en textos comprensibles. Una de las razones de su eficacia es la arquitectura transformer. Este mecanismo de auto-atención utiliza redes neuronales para procesar la sintaxis y la semántica del texto. Esto significa que los LLMs pueden manejar una amplia gama de tareas complejas con facilidad.

Importancia de los LLMs en la Creación de Contenidos

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) han transformado la manera en que las empresas abordan la creación de contenidos. Gracias a su capacidad para producir textos personalizados y optimizados, los LLMs generan contenido como emails, páginas de aterrizaje y publicaciones para redes sociales a partir de instrucciones en lenguaje humano.

Esto es lo que los LLMs pueden aportar a los redactores de contenido:

• Velocidad y calidad: Los LLMs ofrecen una producción de contenido rápida y de alta calidad. Esto permite que incluso negocios pequeños sin personal especializado en redacción sigan siendo competitivos.
• Innovación: Con miles de ejemplos efectivos precargados, los LLMs ayudan en la lluvia de ideas para marketing y estrategias de interacción con clientes.
• Variedad de contenidos: Los LLMs pueden crear de manera eficiente diversos tipos de contenido, desde blogs hasta documentos técnicos.
• Escritura creativa: Los LLMs apoyan el desarrollo narrativo analizando historias existentes y sugiriendo ideas para la trama.

Además, el futuro de los LLMs es prometedor. Los avances tecnológicos probablemente mejorarán su precisión y capacidades multimodales. Esta expansión de aplicaciones influirá significativamente en diversas industrias.

Panorama de los LLMs Populares para Redacción

Aquí tienes un vistazo rápido a los LLMs populares que vamos a probar:

Al elegir un LLM, es esencial considerar tus necesidades de creación de contenido. Cada modelo ofrece algo único, desde manejar tareas complejas hasta generar contenido creativo con IA. Antes de probarlos, resumamos brevemente cada uno para ver cómo pueden beneficiar tu proceso de creación.

OpenAI GPT-4: Características y Reseña de Rendimiento

Características clave:

• Capacidades multimodales: GPT-4 puede procesar y generar texto e imágenes, a diferencia de sus predecesores.
• Comprensión contextual: El modelo entiende instrucciones complejas, permitiendo respuestas matizadas adaptadas a contextos específicos.
• Salidas personalizables: Los usuarios pueden especificar el tono y los requisitos de tarea a través de un mensaje de sistema, haciéndolo versátil para diversas aplicaciones.

Métricas de rendimiento:

• Resultados de alta calidad: GPT-4 es especialmente efectivo en escritura creativa, resúmenes y traducción, entregando resultados que a menudo igualan o superan los estándares humanos.
• Aplicación en el mundo real: En la práctica, una agencia de marketing digital utilizó GPT-4 para campañas de email personalizadas, logrando un aumento del 25% en tasas de apertura y un 15% en tasas de clics.

Fortalezas:

• Coherencia y relevancia: El modelo produce sistemáticamente textos coherentes y apropiados al contexto, por lo que es una opción confiable para crear contenidos.
• Entrenamiento extenso: Su entrenamiento en conjuntos de datos diversos permite fluidez en varios idiomas y una comprensión amplia de diferentes temas.

Desafíos:

• Demanda computacional: Sus altos requerimientos de recursos pueden limitar el acceso para algunos usuarios.
• Tendencia a la verborrea: En ocasiones, GPT-4 genera respuestas demasiado extensas y vagas.

En general, GPT-4 es una herramienta poderosa para empresas que buscan mejorar la creación de contenidos y estrategias de análisis de datos.

Anthropic Claude 3: Características y Reseña de Rendimiento

Características clave:

• Comprensión contextual: Claude 3 sobresale manteniendo coherencia y consistencia en narrativas largas, adaptando su lenguaje a contextos específicos.
• Inteligencia emocional: El modelo puede analizar matices emocionales, creando contenido que conecta con los lectores y captura experiencias humanas complejas.
• Versatilidad de género: Claude 3 escribe sin esfuerzo en varios géneros, desde ficción literaria hasta poesía y guiones.

Fortalezas:

• Creatividad imaginativa: A diferencia de muchos modelos de lenguaje, Claude 3 genera ideas y tramas originales, superando los límites de la narrativa tradicional.
• Diálogos atractivos: El modelo produce diálogos auténticos y realistas, mejorando el desarrollo e interacción de personajes.
• Herramienta de colaboración: Claude 3 permite la colaboración de los escritores.

Desafíos:

• Acceso a internet: A diferencia de otros modelos líderes actuales, Claude no puede acceder a internet.
• Solo generación de texto: Mientras la competencia introduce modelos para crear imágenes, videos y voz, la propuesta de Anthropic sigue limitada estrictamente a la generación de texto.

Meta Llama 3: Características y Reseña de Rendimiento

Características clave:

• Variantes de parámetros: Disponible en tamaños de 8 mil millones, 70 mil millones y un impresionante modelo de 405 mil millones de parámetros.
• Contexto extendido: Soporta hasta 128,000 tokens, mejorando el rendimiento en textos largos y complejos.

Fortalezas:

• Acceso open-source: Disponible gratuitamente, lo que fomenta el uso y experimentación tanto para investigación como para aplicaciones comerciales.
• Generación de datos sintéticos: El modelo de 405 mil millones de parámetros destaca en crear datos sintéticos, útil para entrenar modelos más pequeños y destilación de conocimiento.
• Integración en aplicaciones: Impulsa funciones de IA en aplicaciones de Meta, por lo que es una herramienta práctica para empresas que buscan escalar soluciones de IA generativa.

Desafíos:

• Consumo de recursos: Los modelos grandes pueden requerir importantes recursos computacionales, limitando el acceso para organizaciones pequeñas.
• Consideraciones éticas y de sesgo: Como cualquier IA, existe riesgo de sesgos inherentes, lo que exige evaluación y mejora constante.

Llama 3 destaca como un LLM open-source robusto y versátil, prometiendo avances en capacidades de IA pero presentando ciertos retos para los usuarios.

xAI Grok: Características y Reseña de Rendimiento

Características clave:

• Fuente de datos: Entrenado con contenido de X (antes Twitter).
• Ventana de contexto: Capaz de procesar hasta 128,000 tokens.

Fortalezas:

• Potencial de integración: xAI puede integrarse en plataformas sociales, mejorando la interacción con usuarios.
• Compromiso con el usuario: Diseñado para aplicaciones conversacionales informales.

Desafíos:

• Parámetros desconocidos: La falta de transparencia sobre el tamaño y arquitectura del modelo dificulta evaluar su rendimiento.
• Desempeño comparativo: No supera de forma constante a otros modelos en tareas y capacidades lingüísticas.

En resumen, aunque xAI Grok ofrece funciones interesantes y goza de visibilidad mediática, enfrenta desafíos importantes en popularidad y rendimiento dentro del competitivo mundo de los modelos de lenguaje.

Probando los Mejores LLMs para Redacción de Blogs

Vamos directo a las pruebas. Clasificaremos los modelos usando una salida básica de redacción de blog. Todas las pruebas se realizaron en FlowHunt, cambiando solo el modelo LLM.

Áreas clave de enfoque:

• Legibilidad
• Consistencia de tono
• Originalidad del lenguaje
• Uso de palabras clave

Prompt de prueba:

Escribe un blog titulado “10 formas fáciles de vivir de manera sostenible sin gastar mucho dinero”. El tono debe ser práctico y accesible, enfocado en consejos accionables y realistas para personas ocupadas. Destaca “sostenibilidad con bajo presupuesto” como palabra clave principal. Incluye ejemplos para situaciones cotidianas como compras, uso de energía y hábitos personales. Finaliza con un llamado motivador a que los lectores pongan en práctica al menos un consejo hoy.

Nota: El flujo está limitado a una salida de aproximadamente 500 palabras. Si notas que los resultados son apresurados o poco profundos, es intencional.

OpenAI GPT-4o

Si esto fuera una prueba a ciegas, la línea inicial “En el mundo acelerado de hoy…” te delataría de inmediato. Seguramente estás muy familiarizado con la escritura de este modelo, ya que no solo es la opción más popular, sino también el núcleo de la mayoría de herramientas de redacción con IA de terceros. GPT-4o siempre es una opción segura para contenido general, pero prepárate para cierta vaguedad y verborrea.

Tono y lenguaje

Pasando por alto la dolorosamente usada frase de apertura, GPT-4o hizo exactamente lo esperado. Nadie pensaría que este texto fue escrito por un humano, pero sigue siendo un artículo bien estructurado y sin duda sigue nuestro prompt. El tono realmente es práctico y accesible, centrándose en consejos accionables en lugar de vaguedades.

Uso de palabras clave

GPT-4o superó bien la prueba de palabras clave. No solo usó la palabra clave principal, sino también frases similares y otras palabras relevantes.

Legibilidad

En la escala de Flesch-Kincaid, esta salida corresponde a 10º-12º grado (bastante difícil) con una puntuación de 51.2. Un punto menos y estaría a nivel universitario. Con una salida tan corta, incluso la palabra “sostenibilidad” seguramente afecta la legibilidad. Aun así, hay mucho margen de mejora.

Anthropic Claude 3

El resultado analizado de Claude es el modelo Sonnet de gama media, que se rumorea es la mejor opción para contenido. El texto se lee bien y es notablemente más humano que GPT-4o o Llama. Claude es la solución perfecta para contenido claro y simple, entregando información de forma eficiente sin ser tan verborreico como GPT ni tan llamativo como Grok.

Tono y lenguaje

Claude destaca por sus respuestas sencillas, cercanas y humanas. El tono es práctico y accesible, centrado de inmediato en consejos accionables en vez de vaguedades.

Uso de palabras clave

Claude fue el único modelo que ignoró la parte de palabras clave del prompt, usándola solo en 1 de 3 resultados. Cuando la incluyó, fue en la conclusión y el uso se sintió algo forzado.

Legibilidad

El Sonnet de Claude obtuvo alta puntuación en la escala Flesch-Kincaid, ubicándose en 8º-9º grado (inglés sencillo), solo unos puntos por detrás de Grok. Mientras Grok cambió todo el tono y vocabulario para lograr esto, Claude usó un vocabulario similar al de GPT-4o. ¿Por qué la legibilidad era tan buena? Frases más cortas, palabras cotidianas y ausencia de vaguedades.

Meta Llama

El punto más fuerte de Llama fue el uso de palabras clave. Por otro lado, el estilo de escritura no era inspirado y fue algo verborreico, aunque menos aburrido que GPT-4o. Llama es como el primo de GPT-4o: una opción segura con un estilo algo vago y extenso. Es una gran opción si normalmente te gusta el estilo de los modelos de OpenAI pero quieres evitar las frases clásicas de GPT.

Tono y lenguaje

Los artículos generados por Llama se leen muy similares a los de GPT-4o. La verborrea y vaguedad son comparables, pero el tono es práctico y accesible.

Uso de palabras clave

Meta gana la prueba de palabras clave. Llama usó la palabra clave más de una vez, incluso en la introducción, e incluyó de forma natural frases similares y otros términos relevantes.

Legibilidad

En la escala de Flesch-Kincaid, el resultado corresponde a 10º-12º grado (bastante difícil), con una puntuación de 53.4, apenas mejor que GPT-4o (51.2). Con una salida tan corta, incluso la palabra “sostenibilidad” puede tener un efecto notable en la legibilidad. Aun así, hay margen para mejorar.

xAI Grok

Grok fue una gran sorpresa, especialmente en tono y lenguaje. Con un tono muy natural y relajado, se sentía como recibir consejos rápidos de un amigo cercano. Si tu estilo es relajado y directo, Grok es definitivamente tu elección.

Tono y lenguaje

La salida se lee muy bien. El lenguaje es natural, las frases son breves y Grok usa bien los modismos. El modelo se mantiene fiel a su tono principal y lleva el texto a un nivel muy humano. Nota: El tono relajado de Grok no siempre es la mejor opción para contenido B2B o enfocado en SEO.

Uso de palabras clave

Grok usó la palabra clave solicitada, pero solo en la conclusión. Otros modelos colocaron mejor la palabra y añadieron más términos relevantes, mientras Grok se centró más en el flujo del lenguaje.

Legibilidad

Con un lenguaje sencillo, Grok superó la prueba de Flesch-Kincaid con gran éxito. Obtuvo 61.4, lo que corresponde a 7º-8º grado (inglés sencillo). Es óptimo para hacer accesibles los temas al público general. Este salto en legibilidad es casi tangible.

Consideraciones Éticas al Usar LLMs

El poder de los LLMs depende de la calidad de los datos de entrenamiento, que a veces pueden estar sesgados o ser inexactos, provocando la difusión de desinformación. Es fundamental verificar y revisar el contenido generado por IA para garantizar equidad e inclusión. Al experimentar con varios modelos, recuerda que cada uno gestiona de forma distinta la privacidad de los datos y la limitación de resultados dañinos.

Para guiar el uso ético, las organizaciones deben establecer marcos que aborden la privacidad de datos, mitigación de sesgos y moderación de contenidos. Esto incluye diálogo regular entre desarrolladores de IA, redactores y expertos legales. Considera esta lista de preocupaciones éticas:

• Sesgos en los datos de entrenamiento: Los LLMs pueden perpetuar prejuicios existentes.
• Verificación de hechos: Se requiere supervisión humana para validar los resultados de la IA.
• Riesgo de desinformación: La IA puede generar falsedades plausibles.

La elección de LLMs debe estar éticamente alineada con las directrices de contenido de la organización. Tanto los modelos open-source como los propietarios deben evaluarse para evitar usos indebidos.

Limitaciones de la Tecnología LLM Actual

El sesgo, la inexactitud y las alucinaciones siguen siendo grandes problemas en el contenido generado por IA. Debido a las directrices integradas, esto suele resultar en salidas vagas y de bajo valor. Las empresas a menudo requieren formación adicional y medidas de seguridad para abordar estos problemas. Para los pequeños negocios, el tiempo y los recursos para una formación personalizada suelen estar fuera de alcance. Una alternativa es añadir estas capacidades utilizando modelos generales a través de herramientas de terceros como FlowHunt.

FlowHunt te permite dar conocimientos específicos, acceso a internet y nuevas capacidades a los modelos base clásicos. Así puedes elegir el modelo adecuado para cada tarea sin las limitaciones del modelo base ni múltiples suscripciones.

Otro gran desafío es la complejidad de estos modelos. Con miles de millones de parámetros, pueden ser difíciles de gestionar, entender y depurar. FlowHunt te ofrece mucho más control que los prompts de chat básicos. Puedes añadir capacidades individuales como bloques y ajustarlos para crear tu propia biblioteca de herramientas de IA listas para usar.

El Futuro de los LLMs en la Redacción de Contenidos

El futuro de los modelos de lenguaje (LLMs) en la redacción de contenidos es prometedor y emocionante. A medida que estos modelos avanzan, prometen mayor precisión y menos sesgos en la generación de textos. Esto significa que los escritores podrán producir contenidos fiables y similares a los humanos con ayuda de la IA.

Los LLMs no solo manejarán texto, sino que también dominarán la creación de contenido multimodal. Esto incluye gestionar tanto texto como imágenes, impulsando la creatividad en industrias diversas. Con conjuntos de datos más grandes y mejor filtrados, los LLMs elaborarán contenidos más fiables y refinarán los estilos de redacción.

Pero, por ahora, los LLMs no pueden hacerlo por sí solos, y estas capacidades están repartidas entre distintas empresas y modelos, cada uno luchando por tu atención y dinero. FlowHunt los reúne todos y permite