No lo he comentado porque habrá una lección dedicada a explorar NotebookLM, pero es necesario guardar cada respuesta como nota, ya que el chat se borra en cada visita.
No lo he probado pero los resultados son mucho mejores que hacer lo mismo en un GPT personalizado? Deduzco que sí pero donde crees exactamente? Mayor precisión? Menos alucinaciones?
Pues no he probado a meter esto en un Custom GPT, pero por mi experiencia usándolos con documentación extensa, apostaría lo mismo que tú. Si no estoy equivocado, los Custom usan por debajo 4o turbo o 4o, mientras que NotebookLM ahora parece que usa Gemini 2.5 flash, que es bastante bueno.
Por otro lado, aunque OpenAI dice que los Custom también tienen RAG y base de datos vectorial, me parece que NotebookLM recupera mejor los archivos gigantes y hace una mejor búsqueda semántica. Tarda más en procesarlos y responder, pero es que lo clava casi siempre. También NotebookLM tiene menos limitaciones.
Me ha dado curiosidad, voy a hacer algunas pruebas ;)
Mis pruebas hace un tiempo acabaron bastante con la sensación de "alucina menos". Creo que Notebook es más fiel a su base de conocimiento. Pero no seguí indagando. Al final no salirme de ChatGPT me hace ser mucho más eficiente porque lo tengo todo ahí.
Muy utiles tus lecciones. Gracias por el valor que aportas. No tengo mucha idea y estoy aprendiendo. Una consulta, NotebookLM se puede usar en local, sin conexion a internet. Gracias de nuevo
NotebookLM solo se ejecuta en la nube de Google. Hay algunas alternativas en local pero no son tan buenas y normalmente necesitan un hardware potente con bastante RAM.
Tengo pensado escribir una entrada acerca de los modelos en local más interesantes. Un saludo!
Hola, en la misma línea que expones en este post, he desarrollado un pequeño sistema para exportar a txt una selección de los newsletters de mayor calidad e importarlos después en NotebookLM, convirtiéndolo en una base de conocimiento super útil. ;-)
No lo he comentado porque habrá una lección dedicada a explorar NotebookLM, pero es necesario guardar cada respuesta como nota, ya que el chat se borra en cada visita.
No lo he probado pero los resultados son mucho mejores que hacer lo mismo en un GPT personalizado? Deduzco que sí pero donde crees exactamente? Mayor precisión? Menos alucinaciones?
Pues no he probado a meter esto en un Custom GPT, pero por mi experiencia usándolos con documentación extensa, apostaría lo mismo que tú. Si no estoy equivocado, los Custom usan por debajo 4o turbo o 4o, mientras que NotebookLM ahora parece que usa Gemini 2.5 flash, que es bastante bueno.
Por otro lado, aunque OpenAI dice que los Custom también tienen RAG y base de datos vectorial, me parece que NotebookLM recupera mejor los archivos gigantes y hace una mejor búsqueda semántica. Tarda más en procesarlos y responder, pero es que lo clava casi siempre. También NotebookLM tiene menos limitaciones.
Me ha dado curiosidad, voy a hacer algunas pruebas ;)
Mis pruebas hace un tiempo acabaron bastante con la sensación de "alucina menos". Creo que Notebook es más fiel a su base de conocimiento. Pero no seguí indagando. Al final no salirme de ChatGPT me hace ser mucho más eficiente porque lo tengo todo ahí.
Impresionante lección. Mil gracias 👌🏻👌🏻👌🏻🙌🏻
Muchas gracias, Alquaril! :D
Muy utiles tus lecciones. Gracias por el valor que aportas. No tengo mucha idea y estoy aprendiendo. Una consulta, NotebookLM se puede usar en local, sin conexion a internet. Gracias de nuevo
Muchas gracias por tu comentario, Laura!
NotebookLM solo se ejecuta en la nube de Google. Hay algunas alternativas en local pero no son tan buenas y normalmente necesitan un hardware potente con bastante RAM.
Tengo pensado escribir una entrada acerca de los modelos en local más interesantes. Un saludo!
Brutal y maravilloso.
No sabía que algo así era posible.
Y por si fuera poca utilizad el contenido del post en sí, de camino he conocido 'Sublime Text' y 'NotebookLM'.
¡Gran trabajo!
Muchas gracias por tu comentario, Nirde! Me alegro un montón de que te sirva y hayas descubierto Sublime Text, soy adicto a esa app para escribir ;)
Hola, en la misma línea que expones en este post, he desarrollado un pequeño sistema para exportar a txt una selección de los newsletters de mayor calidad e importarlos después en NotebookLM, convirtiéndolo en una base de conocimiento super útil. ;-)
Explico un poco más en este email (mailchimp) https://us17.campaign-archive.com/?u=0d906cc507d0add9ceb22f9ae&id=db373e84a0
Saludos