GPT: Qué es, formas de aplicación, desarrollo

Las posibilidades de la inteligencia artificial son cada año más amplias e impresionantes. Una de las tecnologías de ciencia de datos más prometedoras en la actualidad es la red neuronal GPT, diseñada para el procesamiento del lenguaje natural. El interés en él aumentó notablemente en noviembre de 2022, después del lanzamiento del chatbot público ChatGPT, basado en este modelo de lenguaje. Con él, los usuarios pueden automatizar una variedad de tareas, desde generar código y preparar artículos técnicos hasta escribir poesía, hacer predicciones y procesar imágenes.

Decidimos dedicar nuestro nuevo artículo al algoritmo GPT. A partir de él, aprenderá qué es GPT, qué características y capacidades tiene. También hablaremos sobre cómo se creó esta tecnología, qué tareas realiza, en qué áreas se puede usar, cómo acceder a GPT-3 y otros modelos de la serie. Y también sobre el sensacional chatbot ChatGPT y qué innovaciones recibió la última versión del algoritmo GPT-4, presentada en marzo de 2023.

El significado de GPT (Generative Pre-trained Transformer) es un lenguaje natural algoritmo de procesamiento que fue lanzado por la empresa estadounidense OpenAI. La característica principal de una red neuronal es su capacidad para memorizar y analizar información, creando un texto coherente y lógico a partir de ella. Un poderoso modelo de lenguaje tiene una arquitectura de "transformador", que le permite encontrar relaciones entre palabras individuales y calcular la secuencia más relevante de palabras y oraciones.

En términos simples, la arquitectura GPT se basa en el principio de autocompletado: algo así como la opción T9 funciona en los teléfonos inteligentes. Basado en una o más frases u oraciones, el algoritmo puede leer, analizar y generar texto coherente y consistente sobre este tema en el volumen requerido. Hasta la fecha, GPT se considera el modelo de lenguaje más grande y complejo que existe.

Este proyecto comenzó en 2017, cuando investigadores de Google Brain presentaron un modelo de procesamiento de lenguaje natural con una arquitectura de “transformador”. Los transformadores de redes generativas crean frases y oraciones sobre un tema determinado a partir de las palabras más relevantes. Los distribuyen en una secuencia óptima, como lo hace una persona al hablar o escribir. Al mismo tiempo, los transformadores realizan dichas tareas más rápido que otros tipos de redes y utilizan menos recursos informáticos. En junio de 2018, OpenAI publicó un documento llamado "Mejora de la comprensión del lenguaje mediante el entrenamiento previo generativo", que describía el modelo GPT - Generativo Transformador preentrenado. En el mismo año, los desarrolladores lanzaron la primera versión completa de esta red neuronal, llamada GPT-1.

El modelo de lenguaje GPT-1 se creó sobre la base de un enfoque "semigestionado", que consta de dos etapas. En la primera (etapa de preaprendizaje generativo no supervisado), se utiliza el modelado del lenguaje para establecer los parámetros iniciales. En la segunda (etapa de ajuste fino controlado), estos parámetros se adaptan puntualmente a la tarea en cuestión. Para entrenar la red neuronal GPT-1, se cargaron 4,5 GB de texto de 7000 páginas de Internet y libros de varios géneros, que le proporcionaron 112 millones de parámetros, variables que afectan la precisión del algoritmo.

Después del lanzamiento exitoso de la primera versión, OpenAI desarrolló una red neuronal BERT bidireccional, que se consideraba el modelo de lenguaje más avanzado en ese momento. Luego comenzaron a desarrollar la segunda versión de la red neuronal GPT y en el proceso cambiaron el principio de su entrenamiento. Se dieron cuenta de que entrenar un modelo basado en una selección de textos de libros y Wikipedia no es la forma más eficiente. En cambio, los desarrolladores decidieron usar publicaciones y comentarios regulares de Internet.

En febrero de 2019, el equipo de OpenAI lanzó la próxima versión de su modelo de lenguaje, que se llama GPT-2. Tenía la misma arquitectura que GPT-2, pero con normalización modificada. Para su entrenamiento se utilizó una matriz de 8 millones de documentos y 45 millones de páginas web que contenían 40 GB de texto. Para hacer que los datos de entrada sean más diversos, los desarrolladores tomaron como base las páginas de los foros de Internet. En particular, tomaron muestras de publicaciones de usuarios de Reddit con calificaciones superiores al promedio. Esto permitió que los algoritmos digirieran solo contenido útil, sin spam ni inundaciones. Como resultado, GPT-2 recibió 1500 millones de parámetros, casi 10 veces más que su predecesor.

¿Qué es GPT 3? El lanzamiento de OpenAI GPT-3 tuvo lugar en mayo de 2020, cuando un equipo de especialistas dirigido por Dario Amodei publicó un artículo que detalla cómo funciona. A diferencia de GPT-2, los parámetros de GPT-3 no recibieron cambios cardinales en su arquitectura. Sin embargo, se modificó para una mejor escalabilidad. Además, la nueva versión de la red neuronal tiene una funcionalidad más amplia, lo que permitió a los desarrolladores llamar a su creación "adecuada para resolver cualquier problema en inglés". Al mismo tiempo, el acceso a GPT-3 aún no estaba disponible para el usuario masivo.

Entonces, ¿cómo funciona GPT-3? A diferencia de sus predecesores, GPT-3 puede recordar mucha más información, por lo que el texto que genera es más lógico y coherente. Se utilizó la supercomputadora Microsoft Azure AI para entrenar el modelo de lenguaje. Estaba cargado con casi 600 GB de texto, que incluía toda la Wikipedia en inglés, libros de ficción con prosa y poesía, materiales de GitHub y sitios de noticias, así como guías y recetas. El poder de GPT-3 también proporcionó un archivo web completo de Common Crawl con un billón de palabras. Alrededor del 7% del conjunto de datos consistía en textos en idiomas extranjeros, lo que mejoró significativamente su capacidad de traducción. La tercera versión del algoritmo tiene 175 mil millones de parámetros, lo que nuevamente superó significativamente el potencial de su predecesor. Además de generar textos, GPT-3 ofrece una serie de otros casos de uso: puede responder preguntas, realizar búsquedas semánticas y resumir. A partir de marzo de 2021, el sistema de generación de texto OpenAI arroja 4.500 millones de palabras todos los días.

En noviembre de 2022, OpenAI presentó su nuevo producto: el chatbot ChatGPT, desarrollado en base al generador de texto GPT-3.5. Esta versión de la red neuronal se preparó específicamente para el chatbot: recibió funciones más avanzadas y se entrenó con datos más recientes (a partir de junio de 2021). Por cierto, la relevancia de los datos es una característica importante y, en cierto modo, una desventaja de todas las versiones de GPT. Esto significa que al desarrollar una red neuronal, los datos se cargan en ella desde Internet en un punto determinado. Debido a esto, no sabe nada sobre eventos más nuevos que ocurrieron después del período especificado.

ChatGPT es un chatbot de inteligencia artificial conversacional. Se basa en una versión mejorada del modelo de lenguaje GPT-3.5, que se desarrolló utilizando diferentes métodos de aprendizaje: supervisado y refuerzo. El programa puede realizar un diálogo en tiempo real, simulando la comunicación humana, incluso puede discutir con el interlocutor. El chatbot también le permite escribir código de programa y depurarlo, crear música, escribir guiones, ensayos, poemas, letras y otros trabajos creativos. También puede responder preguntas de varias pruebas y lo hace mejor que la persona promedio.

A diferencia de los modelos anteriores de IA, ChatGPT se entrenó no solo gracias a los textos, sino también interactuando con una persona. A esto asistieron entrenadores humanos especiales que representaron los modelos de comunicación entre el usuario y la IA. El modelo de aprendizaje profundo evolucionó en base a estos diálogos y decenas de gigabytes de texto cargados en él. Luego, los capacitadores hicieron preguntas de ChatGPT y calificaron sus respuestas, usando sus puntajes para crear modelos de recompensa. Como resultado, el chatbot aprendió y volvió a aprender durante mucho tiempo, corrigiendo los comentarios en función de las evaluaciones del entrenador. Esto hizo posible lograr un grado muy alto de "humanidad" en ChatGPT. Después del lanzamiento, el bot puede guardar y analizar conversaciones con los usuarios, lo que lo ayudará a mejorar constantemente sus habilidades.

El 14 de marzo de 2023, OpenAI lanzó una nueva versión de su modelo de predicción de idiomas llamado GPT-4. Al igual que su predecesor, se basa en la arquitectura "transformador" y el aprendizaje por refuerzo. Los desarrolladores afirman que la nueva generación de la red neuronal resultó ser notablemente más poderosa que GPT-3.5. Este es un modelo multimodal que trabaja no solo con texto, sino también con imágenes. Lee imágenes, comprende su contenido y contexto, y procesa consultas basadas en imágenes. Sin embargo, las respuestas GPT-4 todavía están disponibles solo en forma de texto: la red neuronal aún no ha recibido la capacidad de dibujar por sí misma.

La función de procesamiento de imágenes estará en prueba beta por primera vez después del lanzamiento y estará disponible para el público en una fecha posterior. GPT-4 también tiene capacidades avanzadas de procesamiento de texto. RAM ahora tiene capacidad para 25.000 palabras, que puede leer, analizar y generar. Por ejemplo, una red neuronal es capaz de escribir una obra literaria, un gran contrato legal o incluso codificar un programa completo. Al mismo tiempo, reconoce mejor el contexto y se adhiere con mayor precisión al estilo de las respuestas que se le dan. Según sus creadores, GPT-4 se ha vuelto más creativo, se adapta con mayor flexibilidad al usuario y funciona de manera más eficiente con “escenarios delgados”.

Otra ventaja importante de la cuarta versión de la red neuronal fue su capacidad mejorada para realizar exámenes y pruebas en diversas materias. Se destacó en varias disciplinas, superando a su predecesor GPT-3.5, sin mencionar a la persona promedio. GPT-4 también traduce texto con mayor precisión: los desarrolladores lo probaron en 26 idiomas y en 24 casos el resultado fue superior al de GPT-3.5 en su inglés nativo. Al mismo tiempo, el modelo de lenguaje aún no tiene los datos más recientes (la información se carga en él a partir del otoño de 2021) y, a veces, comete errores, la mayoría de las veces cuando se trabaja con el código del programa.

OpenAI ya ha implementado el modelo de lenguaje GPT-4 en su chatbot inteligente ChatGPT. Hasta la fecha, está disponible solo para usuarios con una suscripción Plus paga y está limitado a 100 solicitudes en 4 horas. Además, los usuarios del navegador web Bing de Microsoft y el servicio de aprendizaje de idiomas Duolingo pueden probar las capacidades del nuevo algoritmo.

A continuación, vale la pena hablar sobre cómo usar GPT-3, GPT-4 y ChatGPT. Estas tecnologías tienen una gran cantidad de áreas y aplicaciones, las principales son:

Además, el modelo de lenguaje tiene una serie de otras áreas de aplicación: escribir poesía, guiones, ensayos y composiciones, letras y notas, artículos periodísticos y técnicos, preparar recomendaciones médicas, crear planes, cálculos y pronósticos, realizar análisis financieros, etc.

Además del transformador preentrenado generativo, hoy en día existen otras redes neuronales generativas para crear texto o imágenes. Los más famosos entre ellos son:

La aparición de GPT y otros modelos de lenguaje se ha convertido en un paso importante hacia la introducción de la inteligencia artificial en la vida de una persona moderna. Al mismo tiempo, las capacidades de las redes neuronales generativas descritas en este artículo están lejos del límite de su desarrollo. Ya en los próximos años, las tecnologías de IA pueden tener un gran impacto en el cambio del mercado laboral, reemplazando muchas profesiones en demanda ahora en el campo del comercio, marketing, servicio al cliente y otras industrias. Serán reemplazados por especialidades fundamentalmente nuevas centradas en la interacción con la inteligencia artificial.

Apix-Drive ayudará a optimizar los procesos comerciales, lo salvará de muchas tareas rutinarias y costos innecesarios para la automatización, atrayendo especialistas adicionales. Intente configurar una conexión de prueba gratuita con ApiX-Drive y compruébelo usted mismo. ¡Ahora debe pensar en dónde invertir el tiempo y el dinero liberados!