¿Qué es el modo “cuñao” y el modo “razonamiento” de DeepSeek o ChatGPT?

Seguro que estos días has oído hablar de DeepSeek, la nueva inteligencia artificial China que ha supuesto toda una revolución al lanzar un modelo de razonamiento -llamado R1- que es gratuito e incluso mejor que los más avanzados de ChatGPT (o1-o3) que son de pago (o al menos lo han sido hasta hace nada que han empezado a reaccionar).

No sólo eso. El modelo de DeepSeek es de código abierto, lo que significa que ese código es accesible para cualquiera, permitiendo estudiarlo, modificarlo y mejorarlo, fomentando la transparencia, la colaboración y la innovación en IA.

Además, ha sido entrenado en menos tiempo y a un coste 20 veces menor al que empleo OpenAI con sus sistemas, lo que demuestra que el ingenio y la innovación resultan vitales cuando hay restricciones (recordemos que EEUU había impuesto límites a las importaciones de chips al país asiático por lo que partían con desventaja).

Las consecuencias tras este anuncio no se han hecho esperar, la app pasó a situarse como la más descargada en la Play Store o la App Store y NVIDIA, así como muchas otras grandes tecnológicas americanas, tuvieron una debacle en la bolsa que les llevó a perder miles de millones de euros.

Está claro que la inteligencia artificial se ha convertido en una pieza estratégica de la geopolítica, una infraestructura vital como en su día fue Internet o la electricidad, y que como en los tiempos de la carrera espacial, ahora enfrenta a dos grandes potencias, China Vs. EEUU, mientras Europa permanece terriblemente estática por una legislación que limita demasiado la innovación.

¿Y qué es un modelo razonador y que diferencia tiene con los modelos anteriores?

El 30 de noviembre de 2022, ChatGPT fue lanzado, sacudiendo al mundo. Quienes lo probamos quedamos fascinados y, a la vez, confundidos. Aún recuerdo la cara de flipado que tenía en el primer vídeo en el que hablé de ella. Las respuestas de ChatGPT aparecían como si alguien estuviera tecleándolas en tiempo real, generando la ilusión de que había una mente humana al otro lado. Fue una jugada brillante del equipo de marketing de OpenAI. Sin embargo, debes entender que estos primeros modelos de lenguaje no comprenden lo que escriben ni tienen intencionalidad. Solo predicen palabras basándose en patrones tras haber sido entrenados con grandes corpus de información y contar con una serie de “mecanismos de atención” capaces de entender las partes más importantes de cada palabra. De ahí que muchas veces se les conozca como “loros estocásticos“.

A estas primeras versiones de estos modelos que teníamos hasta ahora yo prefiero llamarlo “modo cuñao” porque básicamente dicen por decir, pero a poco que rasques y le propongas una consulta o petición que implique cierto nivel de razonamiento, el sistema tiende a “alucinar” y a darte respuestas erróneas. Para certificarlo, prueba por ejemplo a pedirle a ChatGPT, Gemini, Claude o Copilot que te ordene alfabéticamente los números pares del cero al veinte… algo que cualquier humano sin problemas podría hacer pero que a una IA “básica” le cuesta bastante.

Es por ello, que comenzaron a desarrollarse modelos avanzados de estos sistemas capaz de simular el razonamiento humano como el R1 de DeepSeek o el o1 o el o3 de ChatGPT (el o2 no está ni se le espera por una cuestión de Copyright con la compañía telefónica).

La clave de estos modelos razonadores reside en su capacidad para desglosar un problema en múltiples etapas intermedias antes de emitir una respuesta final. En lugar de ofrecer una solución de forma directa —como hacían los primeros modelos, limitados a predecir la siguiente palabra en función de patrones estadísticos—, estos sistemas avanzados incorporan lo que se conoce como cadena de pensamiento. Con este método, el modelo “razona en voz alta”: identifica los elementos esenciales del problema, establece relaciones entre ellos y va generando, paso a paso, un proceso lógico que culmina en la respuesta final.

En este caso, si le pides resolver un problema matemático o una cuestión de lógica compleja, en lugar de simplemente lanzar el resultado, el modelo comienza describiendo cada uno de los pasos necesarios: desde la identificación de las variables implicadas hasta la aplicación de las reglas o fórmulas pertinentes.Este despiece permite, en teoría, que si hay algún error en algún eslabón del proceso, sea posible detectarlo y corregirlo. Así, se minimiza la tendencia a “alucinar” del modo “cuñao”. No obstante, es importante comentar que, aunque estas cadenas de pensamiento ofrecen una apariencia de razonamiento estructurado, en el fondo el modelo sigue siendo una red neuronal entrenada para identificar y reproducir patrones. No existe una comprensión consciente detrás del proceso; lo que sucede es una simulación del pensamiento humano, producto de millones de parámetros que han aprendido a correlacionar ideas y datos de forma sorprendentemente coherente.

Y ahora que ya te he soltado todo este rollo con el que espero hayas aprendido algo nuevo, te explico cómo puedes probar gratis este modo de razonamiento en DeepSeek llamado R1.

¿Cómo puedes probar gratis DeepSeek y cómo puedes usarlo de forma completamente segura?

Puedes registrarte gratis en la web de deepseek o descargar la correspondiente app (iOS – Android) y simplemente activando la pestaña llamada “DeepThink (R1)” ya podrás usarlo. Si además, tu petición requiere cierta actualidad y quieres que el sistema tenga en cuenta resultados relevantes de la web, activa también la pestaña “Search”.

Otra opción es descargar el modelo en tu ordenador tal y como te explico en el vídeo que encabeza estas líneas. De este modo, además, podrás usarlo de forma completamente segura y sin compartir datos con ningún servidor. Eso sí, deberas tener un equipo con cierta solvencia a nivel de memoria para que te funcione correctamente.