GPT-1 a GPT-4: cada uno de los modelos GPT de OpenAI explicados y comparados

OpenAI ha logrado avances significativos en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) a través de sus modelos GPT. Desde GPT-1 hasta GPT-4, estos modelos han estado a la vanguardia del contenido generado por IA, desde la creación de prosa y poesía hasta los chatbots e incluso la codificación.

Pero, ¿cuál es la diferencia entre cada modelo GPT y cuál es su impacto en el campo de la PNL?

¿Qué son los transformadores preentrenados generativos?

Los transformadores preentrenados generativos (GPT) son un tipo de modelo de aprendizaje automático que se utiliza para tareas de procesamiento de lenguaje natural. Estos modelos se entrenan previamente con cantidades masivas de datos, como libros y páginas web, para generar un lenguaje contextualmente relevante y semánticamente coherente.

En términos más simples, los GPT son programas de computadora que pueden crear texto similar al humano sin estar programados explícitamente para hacerlo. Como resultado, se pueden ajustar para una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural, que incluyen respuesta a preguntas, traducción de idiomas y resúmenes de texto.

Entonces, ¿por qué son importantes los GPT? Los GPT representan un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural, lo que permite que las máquinas entiendan y generen lenguaje con una fluidez y precisión sin precedentes. A continuación, exploramos los cuatro modelos GPT, desde la primera versión hasta el GPT-4 más reciente, y examinamos su rendimiento y limitaciones.

GPT-1

GPT-1 fue lanzado en 2018 por OpenAI como su primera iteración de un modelo de lenguaje utilizando la arquitectura Transformer. Tenía 117 millones de parámetros, mejorando significativamente los modelos de lenguaje de última generación anteriores.

Uno de los puntos fuertes de GPT-1 era su capacidad para generar un lenguaje fluido y coherente cuando se le presentaba un mensaje o un contexto. El modelo fue entrenado en una combinación de dos conjuntos de datos: el Rastreo común, un conjunto de datos masivo de páginas web con miles de millones de palabras, y el conjunto de datos BookCorpus, una colección de más de 11 000 libros sobre una variedad de géneros. El uso de estos diversos conjuntos de datos permitió a GPT-1 desarrollar fuertes habilidades de modelado de lenguaje.

Si bien GPT-1 fue un logro significativo en procesamiento del lenguaje natural (PNL), tenía ciertas limitaciones. Por ejemplo, el modelo era propenso a generar texto repetitivo, especialmente cuando se le daban indicaciones fuera del alcance de sus datos de entrenamiento. Tampoco pudo razonar sobre múltiples turnos de diálogo y no pudo rastrear dependencias a largo plazo en el texto. Además, su cohesión y fluidez solo se limitaban a secuencias de texto más cortas, y los pasajes más largos carecerían de cohesión.

A pesar de estas limitaciones, GPT-1 sentó las bases para modelos más grandes y potentes basados ​​en la arquitectura Transformer.

GPT-2

GPT-2 fue lanzado en 2019 por OpenAI como sucesor de GPT-1. Contenía la asombrosa cantidad de 1.500 millones de parámetros, considerablemente más grande que GPT-1. El modelo se entrenó en un conjunto de datos mucho más grande y diverso, combinando Common Crawl y WebText.

Uno de los puntos fuertes de GPT-2 era su capacidad para generar secuencias de texto coherentes y realistas. Además, podría generar respuestas similares a las humanas, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para varias tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la creación y traducción de contenido.

Sin embargo, GPT-2 no estuvo exento de limitaciones. Tuvo problemas con tareas que requerían un razonamiento más complejo y una comprensión del contexto. Si bien GPT-2 se destacó en párrafos cortos y fragmentos de texto, no pudo mantener el contexto y la coherencia en pasajes más largos.

Estas limitaciones allanaron el camino para el desarrollo de la próxima iteración de modelos GPT.

GPT-3

Los modelos de procesamiento de lenguaje natural dieron saltos exponenciales con el lanzamiento de GPT-3 en 2020. Con 175 mil millones de parámetros, GPT-3 es más de 100 veces más grande que GPT-1 y más de diez veces más grande que GPT-2.

GPT-3 está capacitado en una amplia gama de fuentes de datos, incluidos BookCorpus, Common Crawl y Wikipedia, entre otros. Los conjuntos de datos comprenden casi un billón de palabras, lo que permite que GPT-3 genere respuestas sofisticadas en una amplia gama de tareas de PNL, incluso sin proporcionar ningún dato de ejemplo previo.

Una de las principales mejoras de GPT-3 con respecto a sus modelos anteriores es su capacidad para generar texto coherente, escribir código de computadora e incluso crear arte. A diferencia de los modelos anteriores, GPT-3 comprende el contexto de un texto dado y puede generar respuestas apropiadas. La capacidad de producir texto con un sonido natural tiene enormes implicaciones para aplicaciones como chatbots, creación de contenido y traducción de idiomas. Un ejemplo de ello es ChatGPT, un bot de IA conversacional, que pasó de la oscuridad a la fama casi de la noche a la mañana.

Si bien GPT-3 puede hacer cosas increíbles, todavía tiene fallas. Por ejemplo, el modelo puede devolver respuestas sesgadas, inexactas o inapropiadas. Este problema surge porque GPT-3 está entrenado en cantidades masivas de texto que posiblemente contengan información sesgada e inexacta. También hay instancias en las que el modelo genera texto totalmente irrelevante para un aviso, lo que indica que el modelo todavía tiene dificultades para comprender el contexto y el conocimiento previo.

Las capacidades de GPT-3 también plantearon preocupaciones sobre las implicaciones éticas y mal uso potencial de modelos de lenguaje tan poderosos. A los expertos les preocupa la posibilidad de que el modelo se utilice con fines maliciosos, como generar noticias falsas, correos electrónicos de phishing y malware. De hecho, ya hemos visto los delincuentes usan ChatGPT para crear malware.

OpenAI también lanzó una versión mejorada de GPT-3, GPT-3.5, antes de lanzar oficialmente GPT-4.

GPT-4

GPT-4 es el último modelo de la serie GPT, lanzado el 14 de marzo de 2023. Es un avance significativo con respecto a su modelo anterior, GPT-3, que ya era impresionante. Si bien los detalles de la arquitectura y los datos de entrenamiento del modelo no se anuncian oficialmente, ciertamente se basa en las fortalezas de GPT-3 y supera algunas de sus limitaciones.

GPT-4 es exclusivo para los usuarios de ChatGPT Plus, pero el límite de uso está limitado. También puede obtener acceso uniéndose a la lista de espera de la API GPT-4, lo que puede llevar algún tiempo debido al gran volumen de solicitudes. Sin embargo, la forma más fácil de obtener GPT-4 es utilizando el chat de Microsoft Bing. Es completamente gratis y no hay necesidad de unirse a una lista de espera.

Una característica destacada de GPT-4 son sus capacidades multimodales. Esto significa que el modelo ahora puede aceptar una imagen como entrada y entenderla como un mensaje de texto. Por ejemplo, durante la transmisión en vivo del lanzamiento de GPT-4, un ingeniero de OpenAI alimentó el modelo con una imagen de una maqueta de un sitio web dibujada a mano y, sorprendentemente, el modelo proporcionó un código de trabajo para el sitio web.

El modelo también comprende mejor las indicaciones complejas y exhibe un desempeño a nivel humano en varios puntos de referencia profesionales y tradicionales. Además, tiene una ventana de contexto y un tamaño de contexto más grandes, que se refieren a los datos que el modelo puede retener en su memoria durante una sesión de chat.

GPT-4 está ampliando los límites de lo que actualmente es posible con las herramientas de IA y probablemente tendrá aplicaciones en una amplia gama de industrias. Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología poderosa, existen preocupaciones sobre el posible uso indebido y implicaciones éticas de una herramienta tan poderosa.

Un viaje a través de los modelos de lenguaje GPT

Los modelos GPT han revolucionado el campo de la IA y han abierto un nuevo mundo de posibilidades. Además, la gran escala, la capacidad y la complejidad de estos modelos los han hecho increíblemente útiles para una amplia gama de aplicaciones.

Sin embargo, como con cualquier tecnología, existen riesgos y limitaciones potenciales a considerar. La capacidad de estos modelos para generar texto altamente realista y código de trabajo plantea preocupaciones sobre el posible uso indebido, particularmente en áreas como la creación de malware y la desinformación.

No obstante, a medida que los modelos GPT evolucionen y se vuelvan más accesibles, desempeñarán un papel notable en la configuración del futuro de la IA y la PNL.