GPT-4

Conceptos básicos y arquitectura

El GPT-4, como otros modelos de la serie GPT, se basa en la arquitectura Transformer. Esta arquitectura, presentada en el influyente artículo "Attention Is All You Need", se basa en gran medida en mecanismos de autoatención. Estos mecanismos permiten al modelo sopesar la importancia de las distintas palabras (o tokens) dentro de una secuencia de entrada, lo que le permite captar eficazmente las dependencias de largo alcance y el contexto en el texto. GPT-4 se entrenó utilizando grandes cantidades de datos extraídos de Internet y de fuentes de datos autorizadas, tanto de texto como de imágenes. Aunque los detalles específicos sobre el tamaño de su arquitectura (número de parámetros) y el conjunto exacto de datos de entrenamiento siguen siendo de dominio público, el Informe Técnico de GPT-4 documenta su rendimiento significativamente mejorado en varios puntos de referencia profesionales y académicos en comparación con modelos anteriores. Funciona como un potente Gran Modelo Lingüístico (LLM), capaz de realizar diversas tareas relacionadas con el lenguaje y la visión.

Características principales y mejoras

GPT-4 introduce varias mejoras notables respecto a modelos como GPT-3:

• Razonamiento mejorado: Demuestra capacidades más fuertes en el razonamiento complejo y la resolución de problemas.
• Entrada multimodal: Puede procesar imágenes junto con texto, permitiendo tareas como describir fotos o responder a preguntas sobre contenido visual(Visual Question Answering). Esto representa un paso hacia un aprendizaje multimodal más completo.
• Rendimiento mejorado: Muestra una mayor precisión en varios conjuntos de datos de referencia, incluidos exámenes estandarizados simulados como el Examen Uniforme de la Abogacía.
• Mayor capacidad de dirección: Permite a los usuarios un mayor control sobre el tono, el estilo y el comportamiento del modelo mediante técnicas como la ingeniería rápida.
• Mayor seguridad: Incorpora medidas de seguridad más sólidas desarrolladas a través de la investigación y el uso en el mundo real, alineándose mejor con la ética de la IA y reduciendo los resultados perjudiciales, aunque sigue habiendo retos. Puedes encontrar más información en la página Seguridad de la IA de OpenAI.

Aplicaciones en el mundo real

GPT-4 impulsa un conjunto diverso de aplicaciones en varios sectores, a las que a menudo se accede a través de una API:

• Microsoft Copilot: Un asistente de IA integrado en las aplicaciones de Microsoft 365 y Windows, que aprovecha la GPT-4 para tareas como redactar correos electrónicos, resumir documentos, generar código(asistencia de codificación) y crear presentaciones.
• Duolingo Max: Un nivel de suscripción para la aplicación de aprendizaje de idiomas Duolingo que utiliza GPT-4 para proporcionar explicaciones personalizadas de los errores e involucrar a los usuarios en conversaciones de juego de rol, mejorando la tecnología de aprendizaje de idiomas.
• Khan Academy utiliza GPT-4: La organización educativa sin ánimo de lucro emplea GPT-4 para desarrollar una herramienta de tutoría de IA llamada Khanmigo, destinada a ayudar tanto a estudiantes como a profesores dentro de su plataforma, contribuyendo a la IA en la Educación.
• Creación de contenidos: Se utiliza ampliamente para la generación de textos, la escritura creativa, la creación de chatbots y el apoyo a diversas tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN ).

La GPT-4 en su contexto

Aunque el GPT-4 es un modelo básico versátil que destaca en la comprensión del lenguaje, la generación de textos y la interpretación básica de imágenes, difiere significativamente de los modelos especializados en campos como la Visión por Computador (VC). Por ejemplo Ultralytics YOLO de Ultralytics, como YOLOv8 o YOLO11, están diseñados específicamente utilizando el Aprendizaje Profundo (AD) para la Detección de Objetos, la Segmentación de Imágenes y la Segmentación de Instancias de alta velocidad y precisión dentro de imágenes o vídeos. La GPT-4 puede describir lo que hay en una imagen (por ejemplo, "Hay un gato en una alfombra"), pero los modelos YOLO señalan dónde se encuentran los objetos con cuadros delimitadores precisos o máscaras a nivel de píxel, lo que los hace adecuados para diferentes tareas de visión por ordenador.

Estos distintos tipos de modelos pueden ser muy complementarios dentro de sistemas complejos de IA. Por ejemplo, un modelo YOLO podría detectar objetos en un flujo de vídeo, y GPT-4 podría generar descripciones o responder a preguntas sobre las interacciones entre esos objetos detectados. La gestión del desarrollo, el entrenamiento y el despliegue de modelos de estos sistemas combinados puede agilizarse utilizando plataformas como Ultralytics HUB o herramientas de comunidades como Hugging Face. Lee más sobre los avances de la IA en el Blog deUltralytics .