Estoy seguro de que a nadie le sorprenderá que la cantidad de búsquedas de ChatGPT en la plataforma de aprendizaje de O’Reilly se haya disparado después de su lanzamiento en noviembre de 2022. Podría ser una sorpresa lo rápido que llegó a la cima de nuestras listas: alcanzó su punto máximo. en mayo como la sexta consulta de búsqueda más común. Luego cayó casi con la misma rapidez: volvió a caer al puesto 8 en junio y cayó aún más al puesto 19 en julio. En su apogeo, ChatGPT estaba en una compañía muy exclusiva: no está al nivel de Python, Kubernetes y Java, pero está en la combinación con AWS y React, y significativamente por delante de Docker. Una mirada al número de búsquedas de términos comúnmente asociados con la IA muestra cuán dramático fue este aumento: Aprenda más rápido. Excavar más hondo. Ver más lejos. ChatGPT surgió de la nada para encabezar todos los términos de búsqueda de IA, excepto el propio aprendizaje automático, que es constantemente nuestro tercer término de búsqueda y, a pesar de la dramática caída de ChatGPT en junio y julio, todavía está por delante de todos los demás términos de búsqueda relevantes para la IA. El número de búsquedas de aprendizaje automático se mantuvo estable, aunque podría decirse que disminuyó ligeramente cuando apareció ChatGPT. Sin embargo, lo que es más interesante es que el término de búsqueda “IA generativa” surgió repentinamente como el tercer término de búsqueda más popular. Si las tendencias actuales continúan, en agosto podríamos ver más búsquedas de IA generativa que de ChatGPT. ¿Qué podemos hacer con esto? Todo el mundo sabe que ChatGPT tuvo uno de los lanzamientos más exitosos de cualquier proyecto de software, superando el millón de usuarios en sus primeros cinco días. (Desde entonces, ha sido superado por los Threads de Facebook, aunque en realidad no es una comparación justa). Hay muchas razones para este aumento. Las computadoras parlantes han sido un sueño de ciencia ficción desde mucho antes de Star Trek; por sí sola, esa es una buena razón para la fascinación del público. ChatGPT podría simplificar tareas comunes, desde realizar investigaciones hasta escribir ensayos y programación básica, por lo que muchas personas quieren usarlo para ahorrar trabajo, aunque lograr que realice un trabajo de calidad es más difícil de lo que parece a primera vista. (Dejaremos la cuestión de si esto es una “trampa” a los usuarios, sus profesores y sus empleadores). Y, aunque he escrito con frecuencia sobre cómo ChatGPT cambiará la programación, sin duda tendrá un efecto aún mayor en no programadores. Les dará la oportunidad de decirle a las computadoras qué hacer sin programación; es la mejor experiencia de “código bajo”. Así que hay muchas razones para que ChatGPT aumente. ¿Qué pasa con otros términos de búsqueda? Es fácil descartar estas consultas de búsqueda como perdedoras, pero todas estaban entre las 300 principales en mayo de 2023 y, por lo general, tenemos unos pocos millones de términos de búsqueda únicos por mes. Eliminar ChatGPT y Machine Learning del gráfico anterior hace que sea más fácil ver las tendencias en otros términos de búsqueda populares: en su mayoría está «arriba y hacia la derecha». Se destacan tres términos de búsqueda: Generative AI, LLM y Langchain, todos siguen curvas similares: comienzan con un crecimiento relativamente moderado que de repente se vuelve mucho más pronunciado en febrero de 2023. Ya hemos observado que el número de búsquedas de Generative AI aumentó considerablemente. desde el lanzamiento de ChatGPT y no han disminuido en los últimos dos meses. Evidentemente, nuestros usuarios prefieren LLM a deletrear «Modelos de lenguaje grandes», pero si suma estos dos términos de búsqueda, el número total de búsquedas para julio está dentro del 1% de la IA generativa. Este aumento en realidad no comenzó hasta noviembre pasado, cuando fue impulsado por la aparición de ChatGPT, a pesar de que términos de búsqueda como LLM ya estaban en circulación debido a GPT-3, DALL-E, StableDiffusion, Midjourney y otros lenguajes. Herramientas de IA generativa. A diferencia de los LLM, Langchain no existía antes de ChatGPT, pero una vez que apareció, la cantidad de búsquedas despegó rápidamente y no disminuyó en junio y julio. Eso tiene sentido; Aunque todavía es temprano, parece que Langchain será la piedra angular del desarrollo de software basado en LLM. Es una plataforma ampliamente utilizada para crear aplicaciones que generan consultas mediante programación y que conecta los LLM entre sí, con bases de datos y con otro software. Langchain se utiliza con frecuencia para buscar artículos relevantes que no estaban en los datos de entrenamiento de ChatGPT y empaquetarlos como parte de un mensaje extenso. En este grupo, el único término de búsqueda que parece estar en declive es Procesamiento del lenguaje natural. Aunque los modelos de lenguaje grandes entran claramente en la categoría de PNL, sospechamos que la mayoría de los usuarios asocian la PNL con enfoques más antiguos para crear chatbots. Las búsquedas de inteligencia artificial parecen mantenerse firmes, aunque sorprende que haya tan pocas búsquedas de IA en comparación con el aprendizaje automático. La diferencia surge de la audiencia de O’Reilly, que es relativamente técnica y prefiere el término más preciso Machine Learning. Sin embargo, el número de búsquedas de IA aumentó con el lanzamiento de ChatGPT, posiblemente porque el atractivo de ChatGPT no se limitaba a la comunidad técnica. Ahora que hemos repasado los datos, nos queda la gran pregunta: ¿Qué pasó con ChatGPT? ¿Por qué disminuyó de aproximadamente 5.000 búsquedas a poco más de 2.500 en un período de dos meses? Hay muchas razones posibles. Quizás los estudiantes dejaron de usar ChatGPT para las tareas a medida que se acercaba la graduación y las vacaciones de verano. Quizás ChatGPT haya saturado el mundo; la gente sabe lo que necesita saber y está esperando el próximo éxito de taquilla. Un artículo en Ars Technica señala que el uso de ChatGPT disminuyó de mayo a junio y sugiere muchas causas posibles, incluida la atención al drama de Twitter/Threads y la frustración porque OpenAI implementó barreras de seguridad más estrictas para evitar el abuso. Sería desafortunado si el uso de ChatGPT estuviera disminuyendo porque la gente no puede usarlo para generar contenido abusivo, pero ese es un artículo diferente… Una razón más importante para esta disminución podría ser que ChatGPT ya no es el único juego disponible. En la actualidad existen muchos modelos de lenguaje alternativos. La mayoría de estas alternativas descienden de LLaMA de Meta y llama.cpp de Georgi Gerganov (que puede ejecutarse en computadoras portátiles, teléfonos celulares e incluso Raspberry Pi). Los usuarios pueden entrenar estos modelos para que hagan lo que quieran. Algunos de estos modelos ya tienen interfaces de chat y todos podrían admitir interfaces de chat con una programación bastante simple. Ninguna de estas alternativas genera un tráfico de búsqueda significativo en O’Reilly, pero eso no significa que no lo harán en el futuro o que no sean una parte importante del ecosistema. Su proliferación es una prueba importante de lo que está sucediendo entre los usuarios de O’Reilly. Los desarrolladores de IA ahora deben plantearse una pregunta que ni siquiera existía en noviembre pasado: ¿deberían construir sobre grandes modelos básicos como ChatGPT o Bard de Google, utilizando API públicas y pagando por token? ¿O deberían comenzar con un modelo de código abierto que pueda ejecutarse localmente y capacitarse para su aplicación específica? Esta última explicación tiene mucho sentido en contexto. Hemos superado la fase inicial, cuando ChatGPT era un juguete fascinante. Ahora estamos creando aplicaciones e incorporando modelos de lenguaje en productos, por lo que las tendencias en los términos de búsqueda han cambiado en consecuencia. Un desarrollador interesado en construir con modelos de lenguaje grandes necesita más contexto; aprender sobre ChatGPT por sí solo no es suficiente. Los desarrolladores que quieran aprender sobre modelos de lenguaje necesitan diferentes tipos de información, información que sea a la vez más profunda y más amplia. Necesitan aprender cómo funciona la IA generativa, nuevos LLM, programación con Langchain y otras plataformas. Todos estos términos de búsqueda aumentaron mientras que ChatGPT disminuyó. Ahora que hay opciones y que todos han tenido la oportunidad de probar ChatGPT, el primer paso en un proyecto de IA no es buscar ChatGPT. Es tener una idea del paisaje, descubrir las posibilidades. Las búsquedas de ChatGPT alcanzaron su punto máximo rápidamente y ahora están disminuyendo rápidamente, y ¿quién sabe lo que traerán agosto y septiembre? (No nos sorprendería ver que ChatGPT se recupera a medida que los estudiantes regresan a la escuela y a las tareas). La verdadera noticia es que ChatGPT ya no es toda la historia: no se puede ver la disminución de ChatGPT sin considerar también qué más nuestros usuarios buscan cuando comienzan a incorporar IA en otros proyectos. Los grandes modelos lingüísticos son claramente parte del futuro. Cambiarán la forma en que trabajamos y vivimos, y estamos apenas al comienzo de la revolución.

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