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Deepseek-r1 vs. OpenAI’s O1: un nuevo paso en código abierto y modelos propietarios

Published

2 meses ago

25 enero, 2025

AI ha entrado en una era del surgimiento de modelos de idiomas grandes y innovadores y modelos multimodales. El desarrollo tiene dos lados, uno con código abierto y el otro es modelos de propiedad. Deepseek-r1un modelo de IA de código abierto desarrollado por Deepseek-AI, una compañía de investigación china, ejemplifica esta tendencia. Su surgimiento ha desafiado el dominio de modelos patentados como el O1 de OpenAi, provocando discusiones sobre la eficiencia de rentabilidad, la innovación de código abierto y el liderazgo tecnológico global en la IA. Vamos a profundizar en el desarrollo, las capacidades y las implicaciones de Deepseek-R1 al compararlo con el sistema O1 de OpenAI, considerando las contribuciones de ambos espacios.

Deepseek-R1 es el gran resultado de los esfuerzos innovadores de Deepseek-AI en LLM de código abierto para mejorar las capacidades de razonamiento a través del aprendizaje de refuerzo (RL). El desarrollo del modelo se aparta significativamente de los métodos tradicionales de capacitación de IA que dependen en gran medida del ajuste fino supervisado (SFT). En su lugar, Deepseek-R1 emplea una tubería de varias etapas que combina datos en frío, RL y datos supervisados para crear un modelo capaz de razonamiento avanzado.

El proceso de desarrollo

Deepseek-R1 aprovecha un proceso único de capacitación en varias etapas para lograr capacidades de razonamiento avanzado. Se basa en su predecesor, Deepseek-R1-Zero, que empleó a Pure RL sin depender de SFT. Si bien Deepseek-R1-Zero demostró capacidades notables en los puntos de referencia de razonamiento, enfrentó desafíos como la mala legibilidad e inconsistencias del lenguaje. Deepseek-r1 adoptó un enfoque más estructurado para abordar estas limitaciones, integrando Datos de arranque en frío, RL orientado al razonamiento y SFT.

El desarrollo comenzó con la recolección de miles de ejemplos de alta calidad de largas cadenas de pensamiento (COT), una base para ajustar el modelo de base profunda-V3. Esta fase de arranque en frío enfatizó la legibilidad y la coherencia, asegurando que las salidas fueran fáciles de usar. El modelo se sometió a un proceso RL orientado al razonamiento utilizando la optimización de políticas relativas del grupo (GRPO). Este algoritmo innovador mejora la eficiencia del aprendizaje al estimar las recompensas en función de los puntajes grupales en lugar de usar un modelo crítico tradicional. Esta etapa mejoró significativamente las capacidades de razonamiento del modelo, particularmente en las tareas matemáticas, codificación y lógica intensiva. Después de la convergencia de RL, Deepseek-R1 se sometió a SFT utilizando un conjunto de datos de aproximadamente 800,000 muestras, incluidas las tareas de razonamiento y no conductores. Este proceso amplió las capacidades de uso general del modelo y mejoró su rendimiento en los puntos de referencia. Además, las capacidades de razonamiento se destilaron en modelos más pequeños, como Qwen y Llama, lo que permite el despliegue de IA de alto rendimiento en formas computacionalmente eficientes.

Excelencia técnica y rendimiento de referencia

Deepseek-R1 se ha establecido como un modelo de IA formidable, sobresaliendo en puntos de referencia en múltiples dominios. Algunos de sus puntos destacados de rendimiento clave incluyen:

Matemáticas: el modelo logró un puntaje PASS@1 de 97.3% en el punto de referencia Math-500, comparable al O1-1217 de OpenAI. Este resultado subraya su capacidad para manejar tareas complejas de resolución de problemas.
Codificación: en la plataforma CodeForces, Deepseek-R1 logró una calificación ELO de 2029, colocándola en el percentil superior de los participantes. También superó a otros modelos en puntos de referencia como SWE Verified y LivecodeBench, solidificando su posición como una herramienta confiable para el desarrollo de software.
Los puntos de referencia de razonamiento: Deepseek-R1 logró un pase@1, anotando 71.5% en GPQA Diamond y 79.8% en AIME 2024, lo que demuestra sus capacidades de razonamiento avanzado. Su uso novedoso del razonamiento de COT y RL lograron estos resultados.
Tareas creativas: Deepseek-R1 se destacó en tareas creativas y de preguntas generales más allá de los dominios técnicos, logrando una tasa de victorias del 87.6% en Alpacaeval 2.0 y 92.3% en Arenahard.

Las características clave de Deepseek-R1 incluyen:

Arquitectura: Deepseek-R1 utiliza una mezcla de diseño de expertos (MOE) con 671 mil millones de parámetros, activando solo 37 mil millones de parámetros por pase hacia adelante. Esta estructura permite un cálculo y escalabilidad eficientes, lo que lo hace adecuado para la ejecución local en hardware de grado consumidor.
Metodología de capacitación: a diferencia de los modelos tradicionales que dependen del ajuste fino supervisado, Deepseek-R1 emplea un enfoque de capacitación basado en RL. Esto permite que el modelo desarrolle de forma autónoma las capacidades de razonamiento avanzado, incluido el razonamiento y la autoverificación de COT.
Métricas de rendimiento: los puntos de referencia iniciales indican que Deepseek-R1 sobresale en varias áreas:
- Math-500 (pase@1): 97.3%, superando el O1 de OpenAI que alcanzó el 96.4%.
- Calificación de CodeForces: Cerrar competencia con las mejores calificaciones de OpenAI (2029 vs. 2061).
- C-EVAL (puntos de referencia chinos): Lograr una precisión récord del 91.8%.
Se informa que Deepseek-R1 ofrece un rendimiento comparable al O1 de OpenAI a un costo aproximadamente 95% más bajo, lo que podría alterar significativamente el panorama económico del desarrollo y el despliegue de IA.

Los modelos O1 de OpenAI son conocidos por sus habilidades de razonamiento de vanguardia y resolución de problemas. Se desarrollaron enfocándose en SFT y RL a gran escala para refinar sus capacidades de razonamiento. La serie O1 se destaca en el razonamiento COT, que implica desglosar tareas complejas y detalladas en pasos manejables. Este enfoque ha llevado a un rendimiento excepcional de matemáticas, codificación y razonamiento científico.

Una fortaleza principal de la serie O1 es su enfoque en la seguridad y el cumplimiento. OpenAI ha implementado rigurosos protocolos de seguridad, incluidos ejercicios externos de equipo rojo y evaluaciones éticas, para minimizar los riesgos asociados con los resultados nocivos. Estas medidas aseguran que los modelos se alineen con las pautas éticas, lo que los hace adecuados para aplicaciones de alto riesgo. Además, la serie O1 es altamente adaptable, sobresaliendo en diversas aplicaciones que van desde la escritura creativa y la IA conversacional hasta la resolución de problemas de múltiples pasos.

Características clave del O1 de OpenAI:

Variantes del modelo: la familia O1 incluye tres versiones:
1. O1: La versión completa con capacidades avanzadas.
2. O1-Mini: un modelo más pequeño y más eficiente optimizado para la velocidad mientras mantiene un rendimiento fuerte.
3. Modo O1 Pro: la variante más potente, que utiliza recursos informáticos adicionales para un rendimiento mejorado.
Capacidades de razonamiento: los modelos O1 están optimizados para tareas de razonamiento complejas y demuestran mejoras significativas sobre los modelos anteriores. Son particularmente fuertes en aplicaciones STEM, donde pueden desempeñarse en niveles comparables a los estudiantes de doctorado en tareas de referencia desafiantes.
Puntos de referencia de rendimiento:
1. En el American Invitational Mathematics (AIME), el modo O1 Pro obtuvo un 86%, superando significativamente el O1 estándar, que obtuvo un 78%, mostrando sus capacidades matemáticas.
2. En los puntos de referencia de codificación como CodeForces, los modelos O1 lograron una alta clasificación, lo que indica un fuerte rendimiento de codificación.
Capacidades multimodales: los modelos O1 pueden manejar entradas de texto e imágenes, lo que permite un análisis e interpretación exhaustivos de datos complejos. Esta funcionalidad multimodal mejora su aplicación en varios dominios.
Comprobación de facto: la verificación auto-facto mejora la precisión y la confiabilidad, particularmente en dominios técnicos como la ciencia y las matemáticas.
Razonamiento de la cadena de pensamiento: los modelos O1 utilizan el aprendizaje de refuerzo a gran escala para participar en procesos de razonamiento complejos antes de generar respuestas. Este enfoque les ayuda a refinar sus resultados y reconocer errores de manera efectiva.
Características de seguridad: Mitigación de sesgo mejorada y una mejor adhesión de la política de contenido asegurar que las respuestas generadas por los modelos O1 sean seguras y apropiadas. Por ejemplo, logran una puntuación no uniforme de 0.92 en la desafiante evaluación de rechazo.

Un análisis comparativo: Deepseek-R1 vs. OpenAI O1

Fortalezas de Deepseek-R1

Accesibilidad de código abierto: el marco de código abierto de Deepseek-R1 democratiza el acceso a capacidades avanzadas de IA, fomentando la innovación dentro de la comunidad de investigación.
Eficiencia de rentabilidad: el desarrollo de Deepseek-R1 aprovechó técnicas rentables, permitiendo su despliegue sin las barreras financieras a menudo asociadas con modelos patentados.
Excelencia técnica: GRPO y RL orientado al razonamiento han equipado Deepseek-R1 con habilidades de razonamiento de vanguardia, particularmente en matemáticas y codificación.
Destilación para modelos más pequeños: al destilar sus capacidades de razonamiento en modelos más pequeños, Deepseek-R1 expande su usabilidad. Ofrece un alto rendimiento sin demandas computacionales excesivas.

Fortalezas de OpenAi O1

Medidas de seguridad integrales: los modelos O1 de OpenAI priorizan la seguridad y el cumplimiento, haciéndolos confiables para aplicaciones de alto riesgo.
Capacidades generales: si bien Deepseek-R1 se centra en las tareas de razonamiento, los modelos O1 de OpenAI se destacan en diversas aplicaciones, incluida la escritura creativa, la recuperación de conocimiento e IA conversacional.

El debate de código abierto versus patentado

La aparición de Deepseek-R1 ha reavivado el debate sobre los méritos del desarrollo de IA de código abierto versus IA patentado. Los defensores de los modelos de código abierto argumentan que aceleran la innovación al agrupar la experiencia y los recursos colectivos. Además, promueven la transparencia, que es vital para la implementación ética de IA. Por otro lado, los modelos propietarios a menudo reclaman un rendimiento superior debido a su acceso a datos y recursos patentados. La competencia entre estos dos paradigmas representa un microcosmos de los desafíos más amplios en el panorama de la IA: equilibrar la innovación, la gestión de costos, la accesibilidad y las consideraciones éticas. Después del lanzamiento de Deepseek-R1, Marc Andreessen tuiteó en X, “Deepseek R1 es uno de los avances más sorprendentes e impresionantes que he visto, y como código abierto, un regalo profundo para el mundo”.

Conclusión

La aparición de Deepseek-R1 marca un momento transformador para la industria de IA de código abierto. Su naturaleza de código abierto, su rentabilidad y capacidades de razonamiento avanzado desafían el dominio de los sistemas propietarios y redefinen las posibilidades de innovación de IA. En paralelo, los modelos O1 de OpenAI establecen puntos de referencia de seguridad y capacidad general. Juntos, estos modelos reflejan la naturaleza dinámica y competitiva del panorama de IA.

Fuentes

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Sana Hassan, una pasante de consultoría en MarktechPost y estudiante de doble grado en IIT Madras, le apasiona aplicar tecnología e IA para abordar los desafíos del mundo real. Con un gran interés en resolver problemas prácticos, aporta una nueva perspectiva a la intersección de la IA y las soluciones de la vida real.

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¿La publicidad de chatbot Ai interrumpirá a Adland?

Published

4 horas ago

8 abril, 2025

Sergio Villanueva

Con más de 250 millones de usuarios activos semanales solo en ChatGPT, Operai tiene una audiencia sustancial que podría atraer anunciantes. En medio de los crecientes costos operativos, que se prevé que superen los US $ 5 mil millones anuales, los informes sugieren que Operai está explorando la publicidad como un posible flujo de ingresos.

La compañía ha realizado recientemente contrataciones notables con antecedentes publicitarios. Esto incluye nombrar a su primer director de marketing, así como contratar a Shivakumar Venkataraman, anteriormente jefe del equipo de publicidad de búsqueda de Google, como vicepresidente de OpenAI.

Sin embargo, a pesar de estas contrataciones, la directora financiera de OpenAi, Sarah Friar, declaró que la compañía actualmente “no tiene planes activos para buscar publicidad”. En cambio, se está centrando en productos básicos como ChatGPT, Sora, Dall-E y API Services, que cree que ofrecen oportunidades de ingresos significativas por el momento.

Sin embargo, quedan preguntas sobre el posible movimiento de Openai a la publicidad. Si OpenAi publicita Greenlight, ¿podrían los anuncios de chatbot AI convertirse en un gran retador para el ecosistema de publicidad en redes sociales?

“La introducción de anuncios podría distraer de los objetivos principales de OpenAI en lugar de proporcionar beneficios significativos a largo plazo”, dice Manolis Perrakis, director de innovación de We Are Social Singapur. “Los chatbots difieren fundamentalmente de los canales de redes sociales, y la publicidad en estos entornos novedosos solo puede ser viable si se integra sin problemas y evita interrumpir la experiencia del usuario”.

A diferencia de las plataformas de redes sociales tradicionales, donde los anuncios se mezclan sin problemas con la experiencia de desplazamiento pasivo a menudo pasiva de los usuarios, los chatbots de IA involucran a los usuarios en conversaciones más directas y personalizadas, donde los anuncios podrían mejorar o interrumpir la experiencia del usuario.

“Por un lado, la naturaleza objetivo del contenido generado por IA permite anuncios más personalizados y de alta atención, potencialmente que aumenta la relevancia y el compromiso”, dice Sebastian Díaz, jefe de innovación de medios en Bench Media. “Demasiada publicidad podría socavar la confianza y la fluidez de las interacciones que los usuarios esperan de los chatbots de IA, especialmente aquellos que los usan como agente de conversación o en el espacio creativo”.

Díaz agrega que la viabilidad del mercado dependerá no solo del potencial de ingresos publicitarios, sino también en qué tan bien estas plataformas pueden equilibrar las respuestas útiles de IA y el tono de productos ocasional bien ubicado sin sentir como en qué comenzaron a ser los sitios web: una cartelera virtual.

“Los formatos de anuncios más efectivos en los entornos de chatbot probablemente serán aquellos que se mezclan sin problemas en las conversaciones. Piense en sugerencias patrocinadas, recomendaciones de productos naturales o ofertas dinámicas conscientes de contexto basadas en las consultas del usuario. Estos anuncios tendrían que sentirse como consejos útiles y personalizados en lugar de vender por vender”, dice.

Sin canal de publicidad ordinaria

La perplejidad rival de IA abierta ya ha lanzado una variedad de anuncios con IA, centrándose en ubicaciones que se integran con sus resultados de búsqueda. Estos incluyen preguntas de seguimiento patrocinadas, medios pagados posicionados, anuncios de video y texto explicativo de marca. La compañía comenzó a publicar anuncios a fines de 2024 y ha informado un crecimiento significativo en la participación del usuario, con consultas que alcanzan aproximadamente 20 millones por día a principios de enero de 2025, en comparación con solo 2.5 millones a principios de 2024, lo que podría influir significativamente en su potencial de ingresos publicitarios.

Al igual que la perplejidad, los motores de búsqueda ofrecen una vía única y potencialmente más efectiva para llegar al público objetivo.

“La razón por la cual los anuncios funcionan con la búsqueda es que el historial de búsqueda contiene toneladas de información sobre la intención del consumidor, lo que permite a los anunciantes mostrar contenido publicitario extremadamente relevante a los consumidores”, dice Jim Yu, fundador y director ejecutivo de BrightEdge. “Ahora, los motores de búsqueda impulsados por la IA tienen aún más información porque las búsquedas se han expandido más allá de las palabras clave y en párrafos completos”.

Kellyn Coetzee, jefe nacional de IA e Insights de Kisso Australia, predice que los chatbots de IA no serán otro canal publicitario; Serán la próxima evolución de la búsqueda.

“Mientras que Tiktok y Pinterest flexionan sus músculos de búsqueda, los chatbots como ChatGPT y la perplejidad se están posicionando como Google of Tomorrow, con un poco de ayuda de sus asociaciones de editoriales”, dice Coetzee. “Estas plataformas no solo capturan los globos oculares; capturan la intención en su forma más pura”.

Coetzee agrega que la verdadera magia [of AI chatbots] Se ubicará en su capacidad para servir anuncios que se sientan menos como interrupciones y más soluciones.

“Es la diferencia entre gritar en una habitación llena de gente y susurrar la respuesta exacta que alguien ha estado buscando. Y aunque los formatos de anuncios pueden hacer eco del toque visual de las redes sociales, su entrega es pura Google, orientado a la precisión y impulsado por la intención. En este paisaje, la viabilidad no es solo las impresiones; se trata de ser la primera respuesta a la curiosidad. AI Chatbots no son competidores con las redes sociales; las redes de la búsqueda, las redes de la búsqueda, los sharings, los santos, los santos, los santos, los santos, los santos, los santos, los sharing, los sharking de la búsqueda”, los sharings, los sharing de la búsqueda “, los sharlets de la búsqueda”, son de la búsqueda “, los santos son las cuestiones de la búsqueda”. dice.

Si bien los formatos de anuncios de chatbot de IA, como respuestas patrocinadas, consultas sugeridas, demostraciones de productos interactivos, recomendaciones contextuales y ubicaciones de marca integradas en resultados generados por IA, las oportunidades emocionantes, la implementación de estos formatos probablemente vendrán con su propio conjunto de desafíos.

“A diferencia de las redes sociales, donde los anuncios pueden ser esperados, los usuarios pueden no anticipar o apreciar los lanzamientos de productos mientras buscan respuestas o asistencia”, dice Díaz. “Para lograr el equilibrio correcto de la publicidad que se siente natural, beneficioso y discreto será el principal obstáculo en este nuevo territorio, pero esto obstaculizará el crecimiento inmediato ya que el volumen de anuncios deberá ser monitoreado cuidadosamente”.

Otro obstáculo potencial es la confianza del usuario.

“La introducción de anuncios en herramientas centradas en la productividad, como CHATGPT o SORA, podría evocar preocupaciones sobre la imparcialidad o el sesgo, similar a por qué plataformas como Google Docs evitan los anuncios”, dice Perrakis. “Si los usuarios perciben el contenido como influenciado o ‘envenenado’ por la publicidad, la confianza en los chatbots de IA podría erosionarse”.

Potencial de interrupción

Mirando hacia el futuro, ¿es probable que la publicidad AI Chatbot se convierta en una forma dominante de marketing digital, con potencial para comer ingresos publicitarios de plataformas sociales como Facebook, Instagram y Tiktok?

“Actualmente, los productos de OpenAI están más alineados con las herramientas de búsqueda y productividad, lo que hace que sea poco probable que la publicidad dentro de estos productos afecte sustancialmente los ingresos de las plataformas de redes sociales”, dice Perrakis. “Sin embargo, existe el potencial de interrupción en las plataformas basadas en la búsqueda como Google Search”.

Mientras tanto, hay evidencia de que las grandes redes sociales y las compañías tecnológicas ya se están propensando al futuro a sí mismos de OpenAi y Perpleity más allá de la publicidad.

“Hemos visto la integración de la búsqueda social con IA en los productos de Meta y Tiktok y la creación de LLM como Meta’s Llama y Géminis de Google”, dice Perrakis. “Donde veo la ventaja que las grandes empresas tecnológicas y de redes sociales tienen sobre OpenAi y la perplejidad es su ya establecido ecosistema publicitario: la publicidad de introducción con sus chatbots es simplemente un nuevo formato de anuncios que será fácil para que los millones de anunciantes existentes aprovechen. Por ejemplo, preveo meta meta con llama en sus productos, creando formatos especial para esta característica”.

Perrakis predice que si OpenAi introduzca anuncios, probablemente se centrarían en áreas como la búsqueda web GPT en lugar de herramientas de productividad como ChatGPT, Sora o Dall-E, donde los anuncios podrían obstaculizar la experiencia del usuario. “En consecuencia, cualquier impacto de ingresos sería más notable en los motores de búsqueda que en las plataformas sociales”, dice.

Jordan Heathfield, vicepresidente de conexiones y experiencia de marca en Assembly APAC, cree que la publicidad dentro de los asistentes de IA presenta una oportunidad transformadora para redefinir cómo las marcas se conectan con los consumidores.

“En lugar de sentirse como interrupciones, los anuncios en los asistentes de IA deben funcionar más como recomendaciones personalizadas e ir más allá de los métodos tradicionales, ofreciendo experiencias de voz primera que se integran perfectamente en conversaciones y realmente valiosos para los usuarios”, dice Heathfield. “Dichas interacciones podrían ser la clave para la diferenciación, particularmente cuando los productos en todas las marcas son similares. Al fomentar estas conexiones más profundas, las marcas pueden generar lealtad y confianza del consumidor”.

En general, aunque la publicidad de AI Chatbot tiene potencial, tal vez sea demasiado pronto para sugerir que se convertirá en una fuerza dominante en el marketing digital. Por un lado, los chatbots todavía están evolucionando en su capacidad de comprender y predecir realmente las necesidades de los usuarios, lo que significa que la publicidad dentro de estas plataformas podría sentirse más como un juego de adivinanzas que como una ciencia precisa.

“Es más probable que veamos una combinación de chatbots de IA dentro del marketing digital, es decir, los anuncios mejorados de AI se convierten en otra herramienta en el arsenal del vendedor”, dice Díaz. “Por ejemplo, el chatGPT se puede integrar en el proceso de creación de anuncios ayudando a los especialistas en marketing a generar copias convincentes y mensajes optimizados adaptados a audiencias específicas”.

El poder real puede estar en cómo la publicidad de chatbot se integra y mejora otros canales de marketing digital, creando un ecosistema de marketing más holístico y receptivo.

“Estas plataformas ofrecen una visión tentadora de un futuro de marketing hiperpersonalizado e impulsado por la intención, pero todavía están en su infancia”, dice Coetzee. “A medida que estos asistentes de IA crecen, puedes apostar a Google codificando furiosamente su contrapeso”.

Esta historia apareció por primera vez en la campaña Asia-Pacífico.

Noticias

California Bill, salvo la transición con fines de lucro de OpenAi, muerta | Tecnología

Published

4 horas ago

8 abril, 2025

Sergio Villanueva

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Noticias

Cómo usar chatgpt para convertir las noticias de cripto en las señales comerciales

Published

6 horas ago

8 abril, 2025

Sergio Villanueva

Control de llave

CHATGPT puede analizar los titulares de noticias de cripto y generar señales comerciales procesables, ayudando a los comerciantes a tomar decisiones más rápidas y más informadas.
Las indicaciones bien elaboradas son esenciales: cuanto más específicas sean sus instrucciones, más precisas y útiles serán las respuestas de ChatGPT.
Las señales basadas en noticias funcionan mejor cuando se combinan con un contexto de mercado más amplio, como las tendencias de bitcoin o el momento de la altcoin, para una imagen comercial completa.
La IA es una herramienta, no una garantía: siempre verifique sus ideas con otras investigaciones, gráficos y prácticas de gestión de riesgos antes de ejecutar operaciones.

El mercado de criptomonedas se mueve rápidamente, y mantenerse por delante de la curva puede sentirse abrumador, especialmente para los principiantes. Las noticias juegan un papel muy importante en la conducción de precios de criptografía, pero ¿cómo se analiza el ruido y lo convierte en señales comerciales procesables?

Ingrese a ChatGPT, una poderosa herramienta de IA que puede ayudarlo a analizar noticias de criptografía y oportunidades para detener. Esta guía lo guiará a través de cómo usar CHATGPT (o herramientas de IA similares como Grok) para transformar las noticias de criptografía en señales comerciales, paso a paso.

Sin embargo, tenga en cuenta que los ejemplos utilizados en este artículo son simplificados y breves, destinados puramente para fines de ilustración: la ejecución de los comercios de criptografía generados por IA en el mundo real requiere un análisis más profundo, entradas de datos más amplias y una gestión de riesgos exhaustivos.

¿Qué son las señales comerciales?

Antes de sumergirnos, aclaremos qué es una señal comercial. Una señal comercial es una sugerencia para comprar o vender una criptomoneda basada en información específica, como tendencias de precios, sentimiento del mercado o noticias de última hora.

Por ejemplo, si el precio de una moneda cae debido al aumento de la oferta, podría ser una señal de “compra” si cree que está infravalorado, o una “venta” si espera que caiga más. El objetivo aquí es usar ChatGPT para ayudarlo a identificar estas señales de las noticias.

Ahora, sumergamos en cómo puede usar ChatGPT para convertir las noticias de criptografía en posibles señales comerciales.

Paso 1: Reúna noticias criptográficas

Para comenzar, necesitas algunas noticias de criptografía para analizar. Aquí le mostramos cómo encontrarlo:

Sitios web: Consulte los sitios web de cripto medios de su elección.
Redes sociales: Las plataformas como X son minas de oro para actualizaciones de criptografía en tiempo real: busque hashtags como #BITCOIN, #EtHereum, #crypTonews o cualquier proyecto específico que esté rastreando.
Agregadores de noticias: Use herramientas como Google News o Feedly con palabras clave como “Criptomoneda” o “Blockchain”.

Por ejemplo, digamos que encuentra este titular:

“El precio de la red PI se acerca a los mínimos de todos los tiempos a medida que aumenta la presión de suministro”.

Paso 2: Abra chatgpt

Si está utilizando CHATGPT, diríjase al sitio web de OpenAI e inicie sesión. Luego, escriba sus preguntas o indicaciones en la interfaz de chat.

Paso 3: elabore un mensaje simple

Un “aviso” es solo una instrucción clara que le das a la IA. Para principiantes, manténgalo simple y específico. Dígale a ChatGPT qué noticias tiene y qué quiere que haga. A continuación se muestra un ejemplo basado en el titular seleccionado anteriormente:

La respuesta rápida y chatgpt

Inmediato: “Leí esta noticia: ‘El precio de la red PI se acerca a los mínimos de todos los tiempos a medida que aumenta la presión de suministro’. ¿Puedes analizar esto y decirme si es una señal de compra o venta para la red PI?

La imagen a continuación muestra una respuesta de chatgpt 4o analizando esta noticia. Sugiere una señal de venta, citando el desbloqueo de token PI de 126.6 millones de PI (aumento de la oferta de 1.87%) como un factor bajista que probablemente impulse el precio de $ 0.65 más bajo debido a la demanda débil. Listados de intercambio limitados (por ejemplo, no sobre binance) y técnicos bajistas como el índice de fuerza relativa (RSI) en territorio de sobreventa refuerzan esto.

Sin embargo, la confianza de la compra se observa para los inversores a largo plazo, ya que el mínimo de todos los tiempos podría indicar una condición de sobreventa, insinuando un posible rebote. También asesora precaución y más investigación.

Paso 4: hacer preguntas de seguimiento

La primera respuesta podría no cubrir todo, como se ve arriba. Cava más profundo con seguimientos como:

CHATGPT discutiendo riesgos asociados con la red PI

La respuesta ChatGPT 4O al mensaje de seguimiento No. 1 enumera los riesgos de comprar la red PI en su mínimo histórico ($ 0.65), como se muestra en la imagen anterior. Destaca el token desbloquea el aumento del suministro y la presión descendente, el impulso bajista continuo sin signos de reversión, baja liquidez debido a la ausencia de los principales intercambios como binance, utilidad limitada del mundo real y adopción, una estructura centralizada que aumenta las preocupaciones y la naturaleza especulativa, a medida que el éxito acisa en los desarrollos futuros inseguros. Esto refuerza un enfoque cauteloso.

La respuesta de Chatgpt a la solicitud de seguimiento en PI Network

La respuesta de Chatgpt 4O al aviso de seguimiento No. 2 explica que los desbloqueos de token, como las recompensas mineras, aumentan el suministro, a menudo causan caídas de precios fuertes. Por ejemplo, el desbloqueo de abril de 2025 de 126.6 millones de tokens PI condujo a una disminución del 77% desde los máximos de febrero a medida que la demanda se retrasó. Este patrón recurrente de precio cae debido a que el exceso de oferta refuerza la señal bajista para la red PI.

Paso 5: Combine las noticias con el contexto del mercado

Las noticias no existen en el vacío. Puede pedirle a ChatGPT que tenga en cuenta las tendencias más amplias del mercado. Por ejemplo:

Inmediato:

“Dadas esta noticia de PI Network, ¿cómo debo comerciar si Bitcoin está en auge? Mantenga su respuesta breve”.

Estrategia comercial sugerida por ChatGPT cuando BTC está en auge y PI está fallando

La respuesta de ChatGpt 4O a los consejos indicadores anteriores contra la compra de PI Network (PI) a pesar del aumento de Bitcoin (BTC). Sugiere evitar PI debido a su impulso débil y su exceso de oferta, recomendando un enfoque en activos más fuertes como Bitcoin o Altcoins que se benefician de la tendencia alcista del mercado. También aconseja esperar a que la demanda de PI o los listados de intercambio mejoren y el uso de los stop-losses si se intenta comprar la caída, enfatizando la protección de capital.

Paso 6: Prueba y refina

La IA no es perfecta: es una herramienta, no una bola de cristal. Pruebe sus sugerencias con pequeñas operaciones o operaciones en papel (operaciones simuladas sin dinero real). Con el tiempo, ajuste sus indicaciones para obtener mejores resultados. Por ejemplo:

PRECAUCIÓN: limitaciones a tener en cuenta

El ejemplo en este artículo se basa en un titular de noticias y algunas indicaciones. En el mundo real, el comercio exitoso requiere analizar múltiples fuentes de noticias, tendencias del mercado e indicadores técnicos. Confiar en una sola noticia o un aviso puede conducir a ideas incompletas, así que siempre verifique y diversifique su investigación.

¿Sabías? En 2024, las estafas de criptomonedas generaron un récord de $ 12.4 mil millones, con más del 83% del fraude vinculado a esquemas de inversión de alto rendimiento y impulsados por la IA “carnicería de cerdoEstafas, según Chainalysis, destacando cómo la inteligencia artificial ahora está alimentando la próxima ola de criptomonedas.

Riesgos de usar Insights de comercio de criptografía con control de chatgpt

El comercio criptográfico con bots de IA y herramientas como ChatGPT puede ser poderoso, pero no está exento de riesgos. Comprender estas dificultades puede ayudarlo a comerciar con más seguridad.

Volatilidad del mercado: Los precios de la criptografía pueden balancearse salvajemente, y los bots pueden no reaccionar bien a accidentes o bombas repentinas.
Exceso de ayuda en la IA: Las señales de ChatGPT se basan en su interpretación de las noticias, que pueden perder tendencias más amplias del mercado o factores técnicos.
Problemas técnicos: Las plataformas BOT pueden enfrentar errores de conexión de tiempo de inactividad, errores o API, lo que puede conducir a operaciones o pérdidas perdidas.
Alcance de noticias limitadas: Confiar únicamente en un titular de noticias (como el ejemplo de la red PI) podría conducir a un análisis incompleto.
Riesgos de seguridad: Si las claves API están comprometidas, sus fondos podrían estar en riesgo. Siempre habilite la autenticación de dos factores (2FA) en su intercambio.

Consejos para el éxito

Algunas mejores prácticas pueden ayudarlo a aprovechar al máximo las ideas comerciales con alimentación de CHATGPT al tiempo que minimiza los riesgos.

Ser específico: Indicadores vagos como “¿Qué es un buen oficio?” no ayudará. Incluya las noticias y la criptografía en las que te enfocas.
Verificar por distintos modos: Use el análisis de ChatGPT como punto de partida, luego verifique con gráficos de precios u opiniones de otros comerciantes sobre X.
Mantente actualizado: Crypto se mueve rápidamente. Alimente a la IA las últimas noticias para nuevas señales.
Gestionar el riesgo: Nunca cambie más de lo que puede permitirse perder: AI puede guiarlo, pero no es infalible.
Comienza pequeño: Pon a prueba tu bot con una pequeña cantidad de capital para comprender cómo funciona con las señales de ChatGPT.
Diversificar señales: Use ChatGPT para analizar múltiples fuentes de noticias, no solo una, para una estrategia completa.
Establecer los stop-Losses: Proteja sus fondos estableciendo los límites de detención para el límite de las pérdidas potenciales.
Mantente informado: Verifique regularmente las tendencias y noticias del mercado para garantizar que las señales de ChatGPT se alineen con la imagen más grande.

¿Listo para probar un nuevo titular?

Ahora que has visto cómo convertir las noticias de cripto en señales comerciales con chatgpt, ¡es hora de ponerlo en acción! Elija un nuevo titular y siga los pasos anteriores.

Con la práctica, mejorará para detectar oportunidades y realizar oficios informados. Sin embargo, tenga en cuenta que ChatGPT no es un asesor financiero: siempre evalúe su propia tolerancia al riesgo antes de actuar sobre ideas generadas por IA.

¡Comercio seguro!