Sobre ChatGPT y los LLM en general

[Guillermo Luijk]

En el último año ha habido una explosión en el uso de ChatGPT y modelos de lenguaje (LLM) en general. Veo a gente sacándoles mucho provecho, pero otros muy despistados contando que ChatGPT no sabe hacer una simple suma. Todo tiene una explicación, los LLM son modelos de lenguaje, no son calculadoras, así que si les estás pidiendo cálculos numéricos es como pedirle a un Ferrari que te lleve por las dunas del Sáhara.

Breve reflexión tras haber estado usando un tiempo ChatGPT para generar código, y creo que esto debiera ser extensible a cualquier aprendizaje o proyecto sobre un tema. La conclusión rápida que saco es que en términos de productividad ChatGPT (y cualquier LLM en general) es de más ayuda cuanto más domines la materia sobre la que estás trabajando.

Si representamos de forma cualitativa cuánto te puede aportar un LLM para avanzar sobre determinada temática posiblemente tendríamos algo así (https://www.overfitting.net/2025/08/cua ... atgpt.html):



He estado usando ChatGPT para muchos ejercicios de los que me gustan a mí, y mi resumen es el siguiente: es una bestia parda.

Algunos ejemplos publicados (tengo otros hechos en mi portátil pero no saco rato para pasarlos a limpio).
IMPORTANTE: estos ejercicios no los ha hecho ChatGPT, pero en cada uno de ellos el modelo ha aportado algo (programado o traducido ciertas funciones, proporcionado ecuaciones, usado librerías que yo desconocía,...). La intervención humana ha supuesto el 90% del trabajo, pero el modelo ha ahorrado horas en tareas arduas de recopilación de información, consultar webs, buscar fórmulas matemáticas,...


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Bouncing ball con el becario motivado: ChatGPT
Formular las ecuaciones de animación y colisión de una esfera que choca contra las paredes de un cuadrado en rotación
https://www.overfitting.net/2025/02/bou ... ivado.html




Profundidad de campo tras hacer "zoom digital"
Construir una calculadora de PDC que prediga la equivalencia en apertura entre una focal y su recorte. Es decir cuánto desenfoque logramos si recortamos una imagen.
https://www.overfitting.net/2025/04/pro ... -zoom.html




El astuto Mercator. Mapas y grandes círculos con R
Programando desde 0 las ecuaciones de la proyección Mercator. Rutas aéreas y reproducción de un mapa muy interesante
https://www.overfitting.net/2025/06/el- ... andes.html




QWERTY vs DVORAK. Contando caracteres con R
Conteo de caracteres en dos novelas de ciencia ficción y mapeo comparativo sobre teclados QWERTY y DVORAK
https://www.overfitting.net/2025/06/qwe ... ncias.html




Midiendo el rango dinámico de un sensor de imagen
Aceleración de rutinas de medición del rango dinámico, traduciéndolas entre lenguaje R (lento) y C++ (rápido)
https://www.overfitting.net/2025/07/ran ... magen.html




Clotoides, las curvas que cuidan de tu cuello
Programando la formulación matemática de una clotoide, curva de transición suave de curvatura usada desde autovías hasta iPhones
https://www.overfitting.net/2025/08/clo ... de-tu.html




Simulando loops de una montaña rusa con R (y GPT-5)
Construyendo un simulador de fuerzas G en montañas rusas
https://www.overfitting.net/2025/08/sim ... on_69.html
Este ejercicio no es porque lo haya hecho yo, pero me ha parecido flipante




Análisis del fichero de morosos de Hacienda con R
Rutina de lectura OCR de un PDF con código creado por ChatGPT (yo nunca había usado la librería OCR usada)
https://www.overfitting.net/2025/08/ana ... os-de.html




A los que no hayáis incorporado aún ChatGPT (o cualquier LLM, en realidad no le doy demasiada importancia a cuál de ellos porque todos funcionan de modo similar) a vuestras vidas, os diré que puede ser de mucha ayuda. No hablamos de una herramienta friki que hace fuegos artificiales en ciertos casos de uso, son simplemente herramientas bestiales. Eso sí insisto en lo que decía al principio: cuanto más sepas de un tema, más ayuda te dará.

Qué ejercicio os ha llamado más la atención?

Salu2!

[Pau]

Lo que me pregunto Guillermo es "que diferencia real" entre la versión gratis y la de pago. Yo lo uso a diario y me ayuda mucho, pero segun como lo uses, puede ser super útil, o una cagada pinchada con un palo.

[Guillermo Luijk]

Lo que me pregunto Guillermo es "que diferencia real" entre la versión gratis y la de pago. Yo lo uso a diario y me ayuda mucho, pero segun como lo uses, puede ser super útil, o una cagada pinchada con un palo.

Buena pregunta, y no tengo ni idea de la respuesta. Sabes por qué? porque la gratis va que te cagas así que preocuparme por cualquier otra cosa me parece una pérdida de tiempo.

Con esto de los LLM veo a auténticos frikazos que se saben todos los LLM, todas las versiones que existen de cada uno, para qué son mejores unos u otros. Tengo un compañero que le pregunta lo mismo a ChatGPT, Gemini y Copilot para quedarse con la respuesta que más le gusta. Francamente, me invade la pereza solo de pensar en trabajar así, es como ir a una ferretería y echar la tarde para escoger el color del martillo que vas a comprar. Con el ChatGPT gratuito, sabiendo qué se le puede preguntar y cómo hacerlo (y para eso hay que entender un poco en qué consiste un LLM), ya estoy en una nube

Salu2!

[kanzer16]

A grandes rasgos las diferencias entre chagpt gratuito o de pago vendrían a ser algo como esto:
La versión disponible en el modelo gratuito suele ser menor que la de pago
La velocidad en la respueste es mayor en la de pago, al ser una versión mayor
La disponibilidad tambien es mayor en la versión de pago, al igual que la calidad de las respuestas.
y poco más

[Chemax]

Qué cosas tan interesantes y apabullantes sabes, Guillermo.

Me ha gustado el vídeo y los gráficos de las Clotoides, el vídeo con la musiquilla de "The Expanse", que está muy bien.

Es interesante y hasta apasionante el tema de las IAs, que yo apenas había probado hasta hacer ahora alguna cosilla en el campo gráfico con Nano Banana, tengo que ponerme al día con otros modelos de IA.

Lo que he visto en Nano Banana es algo parecido a lo que explicas. Me parece una gran ayuda, pero a veces no se puede conseguir el resultado exacto que se quiere, pero si se logra una aproximación, lo que falta se podrá suplir mediante otros métodos.

Aunque hay que decir que es un poco frustrante cuando no se logra pronto el objetivo y se lo tienes que volver a pedir varias veces, intentando pensar cómo decírselo para que la IA lo interprete mejor, o bien da fallos frecuentes alegando que no se cumplen las premisas de seguridad, cuando no es cierto, o bien no te sale ninguna imagen de las que pides. Y eso teniendo en cuanta que con una frase corta ya hace algo que si lo tuviésemos que hacer nosotros mismos con medios más rudimentarios, nos costaría mucho trabajo.

Nos vamos a acostumbrar mal y luego no querremos hacer nada por los medios tradicionales.

Un saludo.