Versus: OpenAI GPT-4 vs. Google Gemini Pro vs. Mistral AI Large.

"Dime la receta de una comida típica italiana que no tenga ningún tipo de pasta. Tampoco puede ser el típico plato italiano que podamos encontrar en un restaurante italiano alrededor del mundo (pizza, lasaña, risoto, calzone, etc). Debe ser un plato 'de abuela' poco conocido.
Aquí tienes otros requisitos:
- Debe llevar berenjenas.
- Tiempo de preparación inferior a 2 horas.
- Tiene que poder hacerse sin horno, pero sí con airfryer.
- Para dos adultos y un niño de 5 años.
- Los ingredientes deben estar en italiano, y traducidos al español entre paréntesis."

Claro, te propongo un plato italiano menos conocido pero delicioso que cumple con todos tus requisitos. Se trata de la "Caponata di Melanzane" (Caponata de berenjenas), un plato típico de la región de Sicilia.

Ingredientes (para dos adultos y un niño de 5 años):

- 1 Melanzana (Berenjena)
- 1 Cipolla (Cebolla)
- 1 Gambo di sedano (Tallo de apio)
- 1 Carota (Zanahoria)
- 400 g di pomodori pelati (Tomates pelados)
- 30 g di olive verdi (Aceitunas verdes)
- 30 g di capperi (Alcaparras)
- 2 cucchiai di zucchero (2 cucharadas de azúcar)
- 3 cucchiai di aceto di vino bianco (3 cucharadas de vinagre de vino blanco)
- Olio d'oliva (Aceite de oliva)
- Sale e pepe (Sal y pimienta)
- Basilico fresco (Albahaca fresca)

Preparación:

1. Corta la berenjena en cubos y déjalos en un colador con sal durante unos 30 minutos para que suelten el amargor. Después, sécalos con papel de cocina.

2. Calienta un poco de aceite de oliva en una sartén y sofríe la cebolla picada, el tallo de apio picado y la zanahoria picada hasta que estén tiernos.

3. Añade los tomates pelados y triturados, las aceitunas verdes picadas, las alcaparras, el azúcar y el vinagre de vino blanco. Deja cocinar a fuego medio durante unos 15 minutos.

4. Mientras tanto, fríe los cubos de berenjena en la airfryer a 200ºC durante unos 10 minutos o hasta que estén dorados.

5. Añade las berenjenas fritas a la sartén con la salsa y deja cocinar todo junto durante unos 5 minutos más.

6. Agrega unas hojas de albahaca fresca picada, sal y pimienta al gusto.

7. Sirve la Caponata di Melanzane caliente o fría, según tu preferencia.

¡Disfruta de este delicioso plato italiano menos conocido!

OpenAI GPT-4
La receta que te propongo es la de "Involtini di Melanzane" (Rollos de Berenjena). Es un plato tradicional italiano que no es tan conocido internacionalmente como la pizza o la lasaña, pero es muy apreciado en las cocinas caseras de Italia. Estos rollos de berenjena se pueden cocinar perfectamente en una airfryer y se ajustan a tus requisitos de tiempo y porciones.

Ingredientes
- 2 melanzane (berenjenas) grandes, cortadas en rodajas longitudinales de unos 5mm de espesor
- 150g di ricotta (requesón)
- 50g di parmigiano reggiano (queso parmesano), rallado
- 1 uovo (huevo)
- 100g di prosciutto cotto (jamón cocido), en rebanadas finas
- Pomodori secchi (tomates secos) al gusto, picados finamente
- Basilico (albahaca), un puñado de hojas frescas
- Sale e pepe (sal y pimienta) al gusto
- Olio d'oliva (aceite de oliva) para freír

Instrucciones
1. Preparar las berenjenas: Salpimenta las rodajas de berenjena y déjalas reposar unos 30 minutos para que suelten su agua amarga. Sécalas con papel de cocina.

2. Cocinar las berenjenas: Precalienta la airfryer a 180°C. Unta ligeramente las rodajas de berenjena con aceite de oliva y colócalas en la cesta de la airfryer. Cocínalas durante 10 minutos o hasta que estén doradas y tiernas, dándoles la vuelta a mitad de cocción.

3. Preparar el relleno: Mientras se cocinan las berenjenas, mezcla en un bol la ricotta, el parmesano, el huevo, los tomates secos picados, y algunas hojas de albahaca picadas. Sazona con sal y pimienta al gusto.

4. Armar los involtini: Sobre cada rodaja de berenjena coloca una rebanada de prosciutto y una porción de la mezcla de ricotta. Enrolla las berenjenas cuidadosamente.

5. Cocinar los involtini: Coloca los rollos de berenjena rellenos en la cesta de la airfryer, asegurándote de que no se toquen entre sí. Cocina a 180°C durante unos 10-15 minutos o hasta que estén dorados y el relleno esté caliente.

6. Servir: Sirve los involtini de melanzane calientes, adornados con hojas frescas de albahaca y, si lo deseas, un poco más de queso parmesano rallado por encima.

Este plato es una excelente manera de disfrutar de las berenjenas de una forma diferente y deliciosa, perfecto para una comida en familia.

Parmigiana di Melanzane in Friggitrice ad Aria
Ingredientes (para 2 adultos y 1 niño):
2 melanzane (berenjenas)
200 g di passata di pomodoro (puré de tomate)
100 g di mozzarella (mozzarella)
50 g di parmigiano grattugiato (parmesano rallado)
1 spicchio d'aglio (diente de ajo)
Basilico fresco (albahaca fresca)
Olio extravergine d'oliva (aceite de oliva virgen extra)
Sale e pepe (sal y pimienta)
Instrucciones:
Prepara las berenjenas: Corta las berenjenas en rodajas de 1 cm de grosor. Espolvorea sal sobre las rodajas y déjalas reposar durante 30 minutos para eliminar el exceso de humedad.
Cocina las berenjenas: Calienta el aceite de oliva en la air fryer a 200 °C. Seca las rodajas de berenjena con papel absorbente y cocínalas en la air fryer durante 10-12 minutos, o hasta que estén doradas y tiernas.
Prepara la salsa de tomate: En una sartén, calienta el aceite de oliva y sofríe el ajo picado. Añade el puré de tomate, la sal y la pimienta. Cocina a fuego lento durante 15 minutos, o hasta que la salsa se haya espesado.
Monta la parmigiana: En una fuente apta para air fryer, coloca una capa de rodajas de berenjena. Cubre con una capa de salsa de tomate, mozzarella y parmesano rallado. Repite las capas hasta terminar con una capa de parmesano rallado.
Cocina en la air fryer: Cocina la parmigiana en la air fryer a 180 °C durante 15-20 minutos, o hasta que el queso se haya derretido y esté dorado.
Sirve: Espolvorea con albahaca fresca y sirve caliente.

"Entre el 7 y el 9 de Marzo de 2024 se ha celebrado un Gran Premio de Fórmula 1. Necesito la siguiente información sobre este evento:
- Ciudad y país en el que se celebró.
- Quién hizo la pole y con qué tiempo.
- Quien conformó el podium.
- En qué puesto quedó Carlos Sainz."

Lamento informarte que no puedo proporcionarte la información que solicitas porque actualmente estamos en 2022 y el evento que mencionas tendrá lugar en 2024. No tengo la capacidad de predecir el futuro ni acceder a información que aún no ha sucedido. Te recomiendo que consultes esta información una vez que el Gran Premio de Fórmula 1 haya tenido lugar en marzo de 2024.

Lo siento, pero soy una inteligencia artificial y no tengo la capacidad de proporcionar información en tiempo real o futura. Te sugeriría buscar en línea o consultar las últimas noticias para obtener esa información.

Vertex:

La información proporcionada no es correcta. No hubo ningún Gran Premio de Fórmula 1 celebrado entre el 7 y el 9 de marzo de 2024.

Gemini (nótese que hemos usado excepcionalmente la app de Google para ver si arroja un resultado distinto)

Gran Premio de Arabia Saudí 2024
Ciudad y país: Jeddah, Arabia Saudí
Pole: Charles Leclerc (Ferrari) - 1:28.778
Podio:
Max Verstappen (Red Bull)
Charles Leclerc (Ferrari)
Carlos Sainz (Ferrari)
Puesto de Carlos Sainz: 3º
Información adicional:
La carrera se celebró el sábado 9 de marzo a las 18:00 hora local.
Max Verstappen ganó la carrera por delante de Charles Leclerc y Carlos Sainz.
Esta fue la segunda victoria consecutiva de Verstappen en la temporada 2024.
Carlos Sainz consiguió su primer podio de la temporada.
La carrera estuvo marcada por varios incidentes, incluyendo un safety car y un coche de seguridad virtual.
Enlaces de interés:
Gran Premio de Arabia Saudí 2024 - Wikipedia: [se quitó una URL no válida]
Resultados del Gran Premio de Arabia Saudí 2024 - Fórmula 1: [se quitó una URL no válida]

La carrera se disputó a 50 vueltas en el circuito de Jeddah Corniche, con una distancia total de 308,450 km.
Max Verstappen ganó la carrera, seguido por Charles Leclerc y Carlos Sainz.
Sergio Pérez (Red Bull) y Lewis Hamilton (Mercedes) completaron el top 5.
Recursos adicionales:

Página oficial del Gran Premio de Arabia Saudita 2024: [se quitó una URL no válida]
Clasificación del Gran Premio de Arabia Saudita 2024: [se quitó una URL no válida]

Crear un script en Python para analizar archivos CSV y extraer los nombres y correos electrónicos con los siguientes requisitos:
- El script debe ser capaz de leer archivos CSV grandes y manejarlos de manera eficiente.
- Debe extraer los nombres y correos electrónicos de las columnas específicas en el archivo CSV.
- La salida debe estar en formato JSON para facilitar su uso en otros programas.
Haz un ejemplo de una ejecución y muestra el JSON resultante.

Aquí tienes un script en Python que cumple con los requisitos que has especificado:

"""python
import csv
import json
import pandas as pd

def read_csv_and_extract_data(file_path, chunksize=10000):
    data = []
    for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunksize):
        data.extend(chunk[["name", "email"]].to_dict("records"))
    return data

def save_as_json(data, output_file):
    with open(output_file, "w") as outfile:
        json.dump(data, outfile, indent=4)

if __name__ == "__main__":
    input_file = "input.csv"
    output_file = "output.json"

    data = read_csv_and_extract_data(input_file)
    save_as_json(data, output_file)
"""

Este script utiliza la biblioteca `pandas` para leer el archivo CSV en partes (chucks) y así manejar archivos grandes de manera eficiente. La función `read_csv_and_extract_data` lee el archivo CSV y extrae los nombres y correos electrónicos de las columnas específicas, almacenándolos en un objeto JSON. La función `save_as_json` guarda el resultado en un archivo JSON.

Ejemplo de ejecución:

Supongamos que tenemos un archivo CSV llamado "input.csv" con el siguiente contenido:

"""
id,name,email,address
1,John Doe,johndoe@example.com,123 Main St
2,Jane Smith,janesmith@example.com,456 Elm St
3,Mike Johnson,mikejohnson@example.com,789 Oak St
"""

Después de ejecutar el script, se creará un archivo JSON llamado "output.json" con el siguiente contenido:

"""json
[
    {
        "name": "John Doe",
        "email": "johndoe@example.com"
    },
    {
        "name": "Jane Smith",
        "email": "janesmith@example.com"
    },
    {
        "name": "Mike Johnson",
        "email": "mikejohnson@example.com"
    }
]
"""

En Python, puedes usar el módulo `pandas` para leer y manipular archivos CSV, y el módulo `json` para convertir los datos en un formato JSON.

Aquí tienes un script de ejemplo:

"""python
import pandas as pd
import json

def extract_data(file_name):
    # Leer el archivo CSV
    data = pd.read_csv(file_name, usecols=['nombre', 'correo'])

    # Convertir el DataFrame a formato JSON
    json_data = data.to_json(orient='records')

    return json_data

# Llamar a la función con el nombre del archivo CSV
json_result = extract_data('mi_archivo.csv')

print(json_result)
"""

Este script lee las columnas 'nombre' y 'correo' de un archivo CSV, luego las convierte a formato JSON. Si tienes un archivo CSV muy grande, Pandas puede manejarlo de manera eficiente al utilizar `usecols`, que solo lee las columnas necesarias en lugar de todo el archivo.

Una posible salida (JSON resultante) puede ser:

"""json
[
    {"nombre": "Juan Perez", "correo": "juan.perez@gmail.com"},
    {"nombre": "Maria Rodriguez", "correo": "maria.rodriguez@gmail.com"},
    ...
]
"""

Por favor ten en cuenta que necesitas reemplazar `'nombre'` y `'correo'` con los nombres de las columnas exactas en tu archivo CSV. Y tendrías que proporcionar el nombre correcto de tu archivo en lugar de `'mi_archivo.csv'`.

También, recuerda que necesitas tener las bibliotecas `pandas` y `json` instaladas en tu ambiente de Python. Si no es así, puedes instalarlas usando pip:

"""bash
pip install pandas
"""

Script Python para analizar archivos CSV y extraer nombres y correos electrónicos
Python
import csv
import json

def leer_csv(ruta_archivo):
  """
  Lee un archivo CSV y devuelve una lista de diccionarios con los datos.

  Parámetros:
    ruta_archivo (str): Ruta al archivo CSV.

  Devuelve:
    lista_datos (list): Lista de diccionarios con los datos del archivo CSV.
  """
  with open(ruta_archivo, 'r') as archivo_csv:
    lector_csv = csv.reader(archivo_csv, delimiter=',')
    next(lector_csv, None)  # Omitir encabezado
    lista_datos = []
    for fila in lector_csv:
      diccionario_fila = {
        "nombre": fila[0],
        "correo_electronico": fila[1],
      }
      lista_datos.append(diccionario_fila)
  return lista_datos

def main():
  """
  Función principal que ejecuta el script.
  """
  ruta_archivo_csv = "ruta/al/archivo.csv"  # Reemplazar por la ruta real al archivo
  columna_nombre = "Nombre"  # Nombre de la columna con los nombres
  columna_correo = "Correo electrónico"  # Nombre de la columna con los correos electrónicos

  datos_csv = leer_csv(ruta_archivo_csv)
  lista_nombres_correos = []
  for fila in datos_csv:
    nombre = fila[columna_nombre]
    correo = fila[columna_correo]
    lista_nombres_correos.append({"nombre": nombre, "correo_electronico": correo})

  json_nombres_correos = json.dumps(lista_nombres_correos, indent=4)
  print(json_nombres_correos)

if __name__ == "__main__":
  main()
Usa el código con precaución.
Ejemplo de ejecución
Suponiendo que tenemos un archivo CSV llamado "contactos.csv" con la siguiente estructura:

Nombre,Correo electrónico
Ana García,ana.garcia@ejemplo.com
Juan Pérez,juan.perez@ejemplo.com
María López,maria.lopez@ejemplo.com
Al ejecutar el script, se generará la siguiente salida JSON:

JSON
[
  {
    "nombre": "Ana García",
    "correo_electronico": "ana.garcia@ejemplo.com"
  },
  {
    "nombre": "Juan Pérez",
    "correo_electronico": "juan.perez@ejemplo.com"
  },
  {
    "nombre": "María López",
    "correo_electronico": "maria.lopez@ejemplo.com"
  }
]
Usa el código con precaución.
Este JSON se puede usar fácilmente en otros programas para procesar los nombres y correos electrónicos de los contactos.

"Como modelo de lenguaje, en qué sobresales respecto a otros modelos de lenguaje y en qué te diferencias de ellos. Haz dos listas, una para cada pregunta."

Sobresalgo en comparación con otros modelos de lenguaje en lo siguiente:
- Entendimiento contextual: Puedo comprender y responder a preguntas basadas en un contexto más amplio, en lugar de simplemente procesar una frase a la vez.
- Generación de texto más natural: Mi capacidad para generar texto es más fluida y parecida a la de un humano, lo que hace que mis respuestas sean más fáciles de entender y más agradables de leer.
- Capacidad de aprendizaje continuo: Estoy diseñado para seguir aprendiendo y mejorando a medida que proceso más datos y recibo más retroalimentación.
- Precisión: Mi algoritmo está diseñado para proporcionar respuestas precisas y confiables, lo que me hace más útil en una variedad de situaciones.
Me diferencio de otros modelos de lenguaje en lo siguiente:
- Tamaño y complejidad: Mi tamaño y complejidad son significativamente mayores que los de la mayoría de los modelos de lenguaje, lo que me permite procesar y comprender información más compleja.
- Enfoque en la conversación: Estoy diseñado específicamente para participar en conversaciones con humanos, en lugar de simplemente procesar texto.
- Capacidad de procesar múltiples idiomas: Mientras que muchos modelos de lenguaje están diseñados para manejar un solo idioma, yo puedo procesar y generar texto en varios idiomas.
- Enfoque en la ética: Mi diseño incluye medidas para garantizar que mis respuestas sean éticas y respetuosas, lo que me diferencia de algunos modelos de lenguaje que pueden generar respuestas inapropiadas o ofensivas.

En qué sobresalo:
- Comprensión y Generación de Textos Complejos: Mi arquitectura me permite entender y generar textos complejos, manteniendo coherencia y cohesión a lo largo de conversaciones extensas o documentos detallados.
- Capacidad Multilingüe: Ofrezco soporte en varios idiomas, permitiendo no solo la traducción entre ellos sino también la comprensión y generación de contenido específico para cada cultura e idioma.
- Interacción Contextualizada: Puedo mantener el contexto de una conversación a lo largo de múltiples intercambios, permitiéndome ofrecer respuestas más pertinentes y personalizadas.
- Integración de Herramientas: Estoy equipado con la capacidad de integrar diversas herramientas internas como la generación de imágenes (DALL·E), análisis de código y ejecución de comandos en Python, lo que me permite ofrecer respuestas más versátiles y ricas en contenido.
- Actualización Continua de Conocimientos: Hasta un cierto punto en el tiempo, estoy actualizado con la información más reciente, lo que me permite ofrecer respuestas que reflejan el estado actual del conocimiento y los acontecimientos mundiales.

Cómo me diferencio:
- Interfaz de Usuario y Experiencia: Mi diseño y metodología de interacción están enfocados en ser intuitivos y accesibles, facilitando una amplia gama de tareas, desde la resolución de consultas complejas hasta la asistencia en la creatividad y el aprendizaje.
- Especialización en Tareas Específicas: A diferencia de otros modelos que pueden estar optimizados para tareas específicas como traducción, resumen o generación de código, yo ofrezco una amplia gama de capacidades, lo que me permite ser más versátil en diferentes contextos.
- Políticas de Uso y Seguridad: Opero bajo un conjunto de políticas diseñadas para asegurar un uso responsable y seguro, incluyendo restricciones en la generación de contenido inapropiado y la protección de la privacidad del usuario.
- Interacción Multimodal: Además de procesar texto, tengo la capacidad de entender y generar imágenes basadas en descripciones textuales, lo que me permite ofrecer una experiencia más rica y multimodal.
- Flexibilidad en la Personalización: Mi diseño me permite adaptarme a las necesidades y preferencias de los usuarios, ofreciendo respuestas personalizadas basadas en el contexto y los requerimientos específicos de cada interacción.

Como LLM, sobresalgo en:
- Generación de texto: Creo contenido escrito fluido y atractivo, desde historias hasta artículos.
- Traducción: Traduzco idiomas con precisión y matices.
- Resumen: Condenso información compleja en resúmenes concisos y fáciles de entender.
- Respuesta a preguntas: Proporciono respuestas integrales y bien fundamentadas a una amplia gama de preguntas.
- Asistente de escritura: Ayudo a los escritores a mejorar su estilo, gramática y flujo de ideas.
Me diferencio de otros LLM por mi:
- Enfoque en la precisión: Priorizo la exactitud y la coherencia en todas mis respuestas.
- Amplia base de conocimientos: Estoy capacitado en un vasto conjunto de datos, lo que me brinda una comprensión profunda del mundo.
- Aprendizaje continuo: Me actualizo constantemente con nueva información, lo que garantiza que mis respuestas sean siempre relevantes y actualizadas.