Pensé que la mayor ventaja de tener múltiples modelos de IA en un solo lugar sería obtener mejores respuestas.
Después de pasar tiempo con @OpenGradient Chat, no estoy seguro de que ese sea realmente el beneficio principal.
Lo que destacó fue cuánto desapareció el cambio de contexto.
Antes, comparar salidas significaba saltar entre diferentes interfaces, volver a ingresar prompts y tratar de recordar por qué una respuesta se sentía mejor que otra. Ninguna de esas acciones mejoró el resultado directamente. Solo eran sobrecargas en el flujo de trabajo.
Tener múltiples modelos accesibles a través del mismo entorno cambia un poco ese ritmo. La pregunta deja de ser "¿dónde debería ejecutar este prompt?" y se convierte en "¿qué camino de razonamiento es más útil?"
Eso suena pequeño.
Pero después de unos días, noté que estaba pasando menos tiempo gestionando herramientas y más tiempo evaluando ideas.
El problema es que el acceso más fácil puede crear un problema diferente. Cuando cada modelo está a un clic de distancia, experimentar se vuelve effortless, y la experimentación interminable no siempre es lo mismo que avanzar.
¿Eficiencia o distracción en una forma más conveniente??
@OpenGradient #OPG $OPG
Después de pasar tiempo con @OpenGradient Chat, no estoy seguro de que ese sea realmente el beneficio principal.
Lo que destacó fue cuánto desapareció el cambio de contexto.
Antes, comparar salidas significaba saltar entre diferentes interfaces, volver a ingresar prompts y tratar de recordar por qué una respuesta se sentía mejor que otra. Ninguna de esas acciones mejoró el resultado directamente. Solo eran sobrecargas en el flujo de trabajo.
Tener múltiples modelos accesibles a través del mismo entorno cambia un poco ese ritmo. La pregunta deja de ser "¿dónde debería ejecutar este prompt?" y se convierte en "¿qué camino de razonamiento es más útil?"
Eso suena pequeño.
Pero después de unos días, noté que estaba pasando menos tiempo gestionando herramientas y más tiempo evaluando ideas.
El problema es que el acceso más fácil puede crear un problema diferente. Cuando cada modelo está a un clic de distancia, experimentar se vuelve effortless, y la experimentación interminable no siempre es lo mismo que avanzar.
¿Eficiencia o distracción en una forma más conveniente??
@OpenGradient #OPG $OPG