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¿Qué es un GPT?

Obtenga información acerca de cómo los modelos de inteligencia artificial basados en el transformador generado previamente entrenado (GPT) interpretan y crean contenido similar al humano.
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El rol de GPT en la inteligencia artificial

GPT significa transformador generativo entrenado previamente y es una familia de modelos de red neuronal que analizan datos e interpretan y producen texto, imágenes y sonidos similares a los humanos. Las personas y organizaciones usan GPT para resumir texto largo y reuniones, traducir idiomas, crear comunicación escrita, escribir código, generar imágenes y responder preguntas en un tono de conversación.

Puntos clave

  • GPT es una red neuronal de aprendizaje profundo que analiza mensajes formados por lenguaje natural, imágenes o sonidos para predecir la mejor respuesta posible.
  • Al repetir el proceso de predicción varias veces, GPT puede crear contenido similar al humano y participar en conversaciones largas.
  • GPT se basa en la arquitectura de transformador que interpreta el significado del contenido convirtiendo palabras, imágenes y sonidos en matemáticas.

  • GPT es eficaz ya que se ha entrenado en conjuntos de datos masivos, incluyendo grandes corpora de texto.

  • GPT está transformando la forma en que las personas hacen las cosas simplificando la investigación, al reducir el trabajo ocupado, acelerando el proceso de escritura de palabras y código informático, e impulsando la creatividad.

  • Algunos casos de uso de GPT son bots de chat, creación de contenido, análisis de sentimiento, creación de código informático, análisis de datos y resúmenes de reuniones.

  • OpenAI sigue invirtiendo en GPT y en el futuro, las organizaciones pueden esperar una mejor salida, más transparencia, menos sesgo y mayor precisión.

Qué es GPT y cómo funciona

GPT es una red neuronal de aprendizaje profundo que analiza mensajes formados por lenguaje natural, imágenes o sonidos para predecir la mejor respuesta posible en función de su interpretación de la entrada. Para ello, se entrena con conjuntos de datos masivos que usan cientos de miles de millones de parámetros. GPT hace referencia a ese aprendizaje para ponderar la importancia de los distintos componentes de una secuencia, como palabras en una oración o partes de imágenes o sonidos. La ponderación permite deducir la relevancia y el contexto para que pueda generar contenido que tenga sentido con el aviso.

Historial de GPT

En 2018, OpenAI lanzó la primera generación de GPT, que se basaba en esa arquitectura GPT-1 se entrenó con más de 1.5 millones de parámetros y puede generar texto, responder preguntas, traducir idiomas y resumir texto, pero tiene dificultades para comprender el contexto y tiene dificultades con largos fragmentos de texto. 

Cada par de años desde entonces, OpenAI ha publicado una nueva versión de GPT cada una entrenada en conjuntos de datos sucesivamente más grandes. Con cada versión, la tecnología mejora su capacidad para comprender el contexto y escribir de forma fluida y coherente. Sigue agregando nuevas aptitudes, como crear código informático, realizar tareas con poco o ningún ejemplo y analizar grandes cantidades de datos. 

Introducción al aprendizaje

Para que sea eficaz, GPT debe ser capaz de analizar e interpretar una infinidad de mensajes y solicitudes. Para ello, se prepara mediante el entrenamiento en conjuntos de datos masivos, incluida la corpora de texto grande, mediante el aprendizaje profundo no supervisado, un subconjunto del aprendizaje automático. En el aprendizaje no supervisado, el modelo se enseña a buscar patrones en datos sin etiquetar sin instrucciones de los seres humanos. GPT usa Computer Vision para identificar y comprender objetos y personas en imágenes.

GPT también se puede entrenar para escenarios muy específicos, como para un sector, como la banca o la ley. En estos casos, se usa el aprendizaje supervisado, lo que significa que los datos de entrenamiento los etiquetan los seres humanos.

Arquitectura básica de GPT

GPT se basa en la arquitectura del transformador, que usa el mecanismo de atención automática para analizar los distintos componentes de un aviso y su relación entre sí para interpretar el contexto y el significado. Por ejemplo, la palabra “nube” puede hacer referencia al vapor condensado en el cielo o, como en informática en la nube, a una plataforma tecnológica. Las personas y GPT determinan qué versión de la palabra es la más adecuada evaluando el significado de las otras palabras que la rodean en una oración o párrafo.

La arquitectura de transformador puede hacerlo convirtiendo palabras y su significado en matemáticas. Divide texto, imágenes y sonidos en partes más pequeñas denominadas tokens. A los tokens se les asigna un vector, que codifica el significado. Los vectores codificados, denominados incrustaciones, se envían a través de un bloque de atención donde intercambian información y realizan actualizaciones en los vectores según corresponda. Una vez que GPT ha determinado el significado del mensaje, genera una predicción en forma de distribución de probabilidad y sugiere la siguiente palabra, imagen o sonido en la secuencia. Al repetir este proceso una y otra vez, puede escribir fragmentos largos o llevar a cabo una conversación.

Componentes claves

La arquitectura se compone de dos partes:

  • Codificador. El codificador es la parte del sistema que divide texto, imágenes y sonidos en incrustaciones matemáticas. A cada inserción se le asigna un peso, que le indica lo relevante que es para el contexto y el significado. Las inserciones se comparan entre sí mediante el mecanismo de atención automática para refinar aún más su significado.

  • Descodificador. El descodificador usa los vectores y los pesos para determinar posibles salidas y predecir la mejor. Dado que las versiones más actuales de GPT se han entrenado con tantos datos, se han mejorado bastante al usar este proceso para escribir texto fluido y coherente. 

Ventajas y desafíos de GPT

GPT tiene el potencial de transformar el funcionamiento de usted y su organización, lo que le ayuda a ahorrar tiempo y dinero. Pero también existen riesgos con el uso de esta tecnología sin barreras de protección cuidadosas. Es fundamental comprobar siempre cuidadosamente la información que se obtiene de GPT o de cualquier otro sistema de inteligencia artificial para confirmar que es precisa y ética.

Ventajas

 
  • Simplifique la investigación. GPT puede examinar Internet u otros orígenes de datos y proporcionar un resumen de lo que ha encontrado y los orígenes si se solicita.

  • Mejore el código del equipo. Los desarrolladores usan GPT para ayudarles a escribir código nuevo o a simplificar lo que ya han escrito.

  • Escriba más rápido. Una de las formas más populares de usar GPT es como herramienta de escritura. Puede sintetizar de forma rápida una gran cantidad de información y desarrollar informes, entradas de blog, correos electrónicos y otros materiales escritos.

  • Reduzca el trabajo ocupado. GPT puede hacer cosas como resumir reuniones, traducir idiomas y responder preguntas, lo que le permite dedicar más tiempo a tareas más impactantes.

  • Impulse la creatividad. Además de escribir algo de bien, GPT puede generar rápidamente muchas ideas diferentes, convirtiéndolo en una excelente herramienta para la lluvia de ideas. 

  • Personalice para su empresa. GPT se puede entrenar para satisfacer las necesidades únicas de diferentes organizaciones y sectores.

Dificultades

 
  • Sesgo. Al igual que todos los modelos de inteligencia artificial que se basan en datos creados por personas, los sesgos inherentes a esos datos pueden llegar a la salida de GPT. Por ejemplo, los modelos de inteligencia artificial pueden suponer que determinados roles de la sociedad, como los científicos, solo los realizan los hombres, ya que la mayoría de los datos históricos son sobre científicos masculinos. 

  • Inexactitudes. Dado que GPT genera una salida basada en una predicción, no siempre es correcta. Solicitarle que haga referencia a materiales ya conocidos o formarlo en la base de conocimientos de su organización puede ayudar, pero un humano siempre debe revisar el trabajo para comprobar su precisión.

  • Ciberseguridad. Los actores malintencionados usan GPT y otros modelos de inteligencia artificial para crear correos electrónicos de suplantación de identidad (phishing) de suplantación de identidad, desarrollar malware y analizar las organizaciones en busca de vulnerabilidades. Entrenar a los empleados para que reconozcan correos electrónicos de suplantación de identidad (phishing) puede ayudar a reducir el riesgo de su organización. También es importante implementar soluciones de ciberseguridad que puedan detectar anomalías y bloquear el malware.

  • Infracciones de propiedad intelectual. La salida de GPT puede incluir imágenes o copias creadas por otra persona u organización. Antes de publicar cualquier cosa creada por la inteligencia artificial, confirme que su organización tiene derechos sobre el contenido y use las citas adecuadamente.

  • Mensajes ineficaces. Obtener una buena salida de GPT requiere un mensaje bien estructurado. El aprendizaje, la evaluación y el error pueden tardar en desarrollar un mensaje que le permita obtener los resultados que espera.

  • Impenetrabilidad. Dado que GPT se compila con un modelo de aprendizaje profundo, es difícil saber cómo aparece con sus respuestas, que es otra razón para revisar cuidadosamente su salida antes de usarla.

Casos de uso comunes de GPT

Los modelos GPT pueden realizar una amplia gama de tareas y las organizaciones siguen encontrando nuevas formas de usarlas en sus organizaciones. A continuación se indican algunas cosas que puede probar:

Creación de contenido. Use GPT para ayudarle a escribir copias, generar memes y generar imágenes.

Bots de chat y agentes de conversación. Dado que GPT puede comprender y responder en lenguaje natural, es una excelente herramienta para bots de chat. 

Traducción de idioma. GPT hace un buen trabajo al traducir idiomas, aunque siempre es mejor confirmar la precisión con un hablante nativo antes de publicarlo en su sitio web u otro espacio público.

Análisis de sentimiento. GPT puede ayudarle a analizar las opiniones de los clientes, las publicaciones en redes sociales u otro texto para comprender cómo se siente la gente sobre su marca, productos y servicios.

Recomendaciones. Antes de un viaje grande, considere la posibilidad de pedir a GPT que recomiende restaurantes, hoteles y restaurantes para visitar. Con los parámetros correctos, puede ayudarle a desarrollar una lista de buenas opciones.

Investigación. Dado que GPT es bueno para resumir información, también es una excelente herramienta de investigación. Puede ayudar a reducir el número de sitios web, informes y otros documentos que necesita revisar para encontrar lo que busca. Solo tiene que asegurarse de solicitar orígenes para poder validar la información que obtiene.

Resumen de reuniones y documentos. GPT puede ahorrar mucho tiempo proporcionando resúmenes de reuniones o documentos largos.

Creación de código. GPT conoce muchos lenguajes de equipo y puede generar fragmentos de código relevantes o explicar, en lenguaje de conversación, lo que hace el código.

Análisis de datos. Descubra tendencias e información clave en grandes conjuntos de datos con la ayuda de GPT.

El futuro de GPT

OpenAI sigue realizando grandes inversiones en GPT. GPT-4o se publicó en 2024. La "o" en el nombre significa omni ya que el modelo puede procesar y generar audio, texto y objetos visuales. GPT-4o mini es un modelo más pequeño que admite texto y audio. Funciona mejor que los modelos de GPT anteriores, como GPT-3.5, pero es más rentable.

Y puede seguir esperando mejoras en la eficacia y las funcionalidades del modelo, como:
 
  • Modelos más grandes con un mejor rendimiento. Es probable que las iteraciones futuras de GPT sean incluso mayores y estén entrenadas con más parámetros, lo que les permite comprender y generar contexto con mayor matiz y complejidad.

  • Mayor ajuste y personalización. Habrá técnicas más avanzadas para ajustar modelos a sectores o dominios específicos, lo que mejora su capacidad para generar contenido relevante y preciso adaptado a campos concretos. Los usuarios también podrán personalizar el modelo según sus necesidades.

  • Mejor comprensión contextual. Los avances en la comprensión y administración de dependencias a largo plazo ayudarán a los modelos a proporcionar respuestas más precisas y contextualmente adecuadas.

  • Funcionalidades multimodal más avanzadas. Los modelos mejorarán la comprensión y generación de contenido en función de diversas entradas, como texto, imágenes y audio.

  • Explicación e interpretación mejoradas. Se harán esfuerzos para que los procesos de toma de decisiones de los modelos GPT sean más transparentes, proporcionando información sobre cómo generan respuestas y la lógica detrás de sus salidas.

  • Desarrollo ético y responsable de la inteligencia artificial. La investigación y el desarrollo continuos se centrarán en reducir los sesgos en los modelos GPT para garantizar una salida más equilibrada y equilibrada. Los métodos mejorados para detectar y mitigar contenido perjudicial, información incorrecta y salidas inapropiadas serán una prioridad para garantizar un uso responsable de la tecnología.
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Preguntas más frecuentes

  • GPT es un modelo de inteligencia artificial generativo que usa el aprendizaje profundo para interpretar y producir texto, imágenes y sonidos similares a los humanos.
  • La arquitectura de transformador es una red neuronal de aprendizaje profundo que permite que modelos de inteligencia artificial como GPT interpreten el lenguaje natural y generen texto, imágenes y sonidos originales. Para ello, analiza los distintos componentes de una entrada y su relación entre sí para codificar el contexto y el significado. Esto le permite predecir lo que viene a continuación en un bloque de texto, una imagen o un sonido.
  • GPT es un modelo de inteligencia artificial que usa el aprendizaje profundo para interpretar texto, imágenes y sonidos similares a los humanos con el fin de generar contenido nuevo, proporcionar análisis de datos o resumir información. Realiza estas y otras tareas de forma eficaz porque se entrenó con conjuntos de datos masivos mediante cientos de miles de millones de parámetros. El entrenamiento previo significa que se entrenó con estos datos antes de su lanzamiento al público.