OpenAI ha lanzado Canvas, una nueva interfaz diseñada para mejorar la colaboración con ChatGPT en proyectos de escritura y programación más complejos. Esta herramienta se abre en una ventana separada, permitiendo una interacción más profunda y fluida que va más allá del simple chat. Con Canvas, los usuarios pueden trabajar junto a ChatGPT para crear, refinar y mejorar ideas de manera más colaborativa.
Actualmente, Canvas está disponible en versión beta y puede ser seleccionado manualmente en el modelo GPT-4o. Desde hoy, se ha comenzado a implementar para usuarios de ChatGPT Plus y Team a nivel global, y se espera que la próxima semana esté disponible para usuarios de Enterprise y Edu. Una vez que salga de la fase beta, también estará accesible para los usuarios gratuitos de ChatGPT.
A pesar de que la interfaz de chat de ChatGPT es intuitiva y adecuada para muchas tareas, tiene limitaciones cuando se trata de proyectos que requieren edición y revisiones. Aquí es donde entra en juego Canvas, ofreciendo un entorno más adecuado para proyectos que demandan ajustes continuos. Esta nueva interfaz permite a ChatGPT comprender mejor el contexto de los proyectos y ofrece a los usuarios la capacidad de resaltar secciones específicas para recibir comentarios y sugerencias personalizadas.
Con Canvas, los usuarios tienen un control total sobre su proyecto. Pueden editar directamente el texto o el código, y además cuentan con un menú de accesos directos que facilita acciones como ajustar la longitud de un texto o depurar código. Además, Canvas permite recuperar versiones anteriores del trabajo mediante un botón de retroceso.
Canvas se abre automáticamente cuando ChatGPT detecta un escenario donde su uso sería beneficioso. También se puede activar manualmente al incluir “use canvas” en el prompt.
Entre las herramientas más útiles para la escritura se encuentran:
- Sugerir ediciones: ChatGPT ofrece sugerencias en línea para mejorar el texto.
- Ajustar longitud: Modifica la longitud del texto según se necesite.
- Cambiar el nivel de lectura: Ajusta el nivel de comprensión del texto.
- Pulido final: Verifica gramática, claridad y consistencia.
- Añadir emojis: Incorpora emojis relevantes para dar énfasis y color al texto.
Para los proyectos de codificación, Canvas facilita el seguimiento de las revisiones realizadas. Las herramientas de programación incluyen:
- Revisar código: ChatGPT sugiere mejoras en el código.
- Añadir logs: Inserta declaraciones de impresión para ayudar en la depuración.
- Añadir comentarios: Incluye comentarios en el código para hacerlo más comprensible.
- Corregir errores: Detecta y reescribe el código problemático para solucionar fallos.
- Portar a otro lenguaje: Traduce el código a otros lenguajes como JavaScript, Python o C++.
GPT-4o ha sido entrenado para actuar como un colaborador creativo, capaz de abrir Canvas cuando sea necesario, realizar ediciones dirigidas o reescribir contenido por completo. El modelo también tiene la capacidad de analizar el contexto más amplio del proyecto para ofrecer sugerencias precisas.
El desarrollo de Canvas se ha basado en comportamientos clave como:
- Activar Canvas en tareas de escritura y codificación.
- Generar diversos tipos de contenido.
- Realizar ediciones específicas.
- Reescribir documentos completos.
- Proporcionar críticas en línea.
Para perfeccionar estos comportamientos, el equipo de investigación utilizó evaluaciones automatizadas y técnicas de generación de datos sintéticos, logrando una mejora significativa en la calidad de las respuestas y las interacciones con los usuarios.
Uno de los principales desafíos fue definir cuándo activar Canvas. El modelo fue entrenado para abrir Canvas en tareas como “Escribir un post sobre la historia del café” mientras evitaba hacerlo en preguntas más simples como “Ayúdame a cocinar una nueva receta”. Para la codificación, se evitó activar Canvas en exceso, especialmente para usuarios avanzados.
Otro reto fue afinar el comportamiento del modelo al hacer ediciones. El modelo se ha entrenado para realizar ediciones dirigidas cuando el usuario selecciona texto, y optar por reescrituras en otros casos. Este comportamiento sigue evolucionando conforme se recibe retroalimentación.
Por último, la calidad de los comentarios generados por ChatGPT ha sido un aspecto clave que se ha evaluado manualmente, logrando mejoras del 30% en precisión y un 16% en calidad respecto a modelos anteriores.
