GPT (Transformador Generativo Preentrenado)

Cómo funciona la GPT

El propio nombre "GPT" desglosa sus componentes básicos:

• Generativos: Los modelos GPT crean salidas de texto nuevas y originales que son coherentes y contextualmente relevantes para la indicación de entrada. A diferencia de los modelos discriminativos que clasifican los datos, los modelos generativos producen contenido novedoso. Esto puede ir desde continuar una historia hasta escribir un correo electrónico o generar código.
• Preentrenados: Antes de utilizarlos para tareas específicas, los modelos GPT se someten a una amplia fase de entrenamiento con conjuntos de datos de texto masivos obtenidos de Internet y otros materiales autorizados. Este preentrenamiento permite al modelo adquirir amplios conocimientos sobre el lenguaje, los hechos y el razonamiento. A continuación, esta capacidad general puede adaptarse a aplicaciones específicas mediante un proceso denominado ajuste fino o mediante ingeniería rápida.
• Transformador: La arquitectura subyacente es el Transformador, introducido en el influyente artículo"Attention Is All You Need". Los Transformadores utilizan un mecanismo de autoatención que permite al modelo sopesar la importancia de las distintas palabras de la secuencia de entrada, independientemente de su posición. Esto supera las limitaciones de arquitecturas más antiguas, como las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), para manejar las dependencias de largo alcance y permite un procesamiento más paralelo en hardware como las GPU.

Características principales y evolución

La serie GPT ha experimentado una evolución significativa, y cada iteración ofrece capacidades mejoradas:

• GPT-2: Demostró unas capacidades de generación de texto impresionantes, pero al principio se publicó con cautela debido a la preocupación por su uso indebido.
• GPT-3: Representó un salto importante en escala y rendimiento, capaz de realizar una amplia gama de tareas con un mínimo de datos de entrenamiento específicos de la tarea, destacando a menudo en el aprendizaje de pocos disparos.
• GPT-4: Mejora aún más las capacidades de razonamiento, creatividad y resolución de problemas. En particular, el GPT-4 es un modelo multimodal, capaz de procesar tanto texto como imágenes, lo que amplía considerablemente su campo de aplicación. Lee el Informe Técnico de GPT-4 para obtener más detalles.

Estos modelos destacan en tareas como la generación de textos, el resumen de textos, la traducción automática, la respuesta a preguntas y la generación de códigos. Muchos modelos GPT son accesibles a través de plataformas como Hugging Face y pueden implementarse utilizando marcos como PyTorch o TensorFlow.

Aplicaciones en el mundo real

Los modelos GPT impulsan numerosas aplicaciones en diversos ámbitos:

1. Creación de contenidos y asistencia: Herramientas como Jasper o Writesonic utilizan modelos GPT para ayudar a los usuarios a generar entradas de blog, textos de marketing, correos electrónicos y otros contenidos escritos, acelerando significativamente los flujos de trabajo creativos. Los desarrolladores también utilizan variantes como GitHub Copilot (impulsado por OpenAI Codex, un descendiente de GPT) para completar y generar código.
2. Chatbots y asistentes virtuales avanzados: La GPT permite una IA conversacional más sofisticada y natural. Los chatbots de atención al cliente pueden gestionar consultas complejas, comprender mejor el contexto y ofrecer respuestas más parecidas a las humanas, mejorando la experiencia del usuario. Los ejemplos incluyen integraciones en plataformas como Intercom o soluciones personalizadas creadas utilizando las API de OpenAI.

GPT frente a otros modelos

Es importante distinguir la GPT de otros tipos de modelos de IA:

• vs. BERT: Aunque ambos son LLM basados en transformadores, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es principalmente un modelo codificador diseñado para comprender el contexto bidireccionalmente. Destaca en tareas como el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades con nombre (NER) y la clasificación de textos. GPT, al estar centrado en el descodificador, está optimizado para generar texto.
• vs. Modelos de Visión Artificial: Los modelos GPT procesan y generan texto (y a veces imágenes, como GPT-4). Se diferencian fundamentalmente de los modelos de Visión Artificial (VCI ) como Ultralytics YOLO (por ejemplo YOLOv8, YOLO11). Los modelos YOLO analizan datos visuales (imágenes, vídeos) para realizar tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes o la segmentación de instancias, identificando qué objetos están presentes y dónde se encuentran mediante cuadros delimitadores o máscaras. Mientras que GPT-4 puede describir una imagen, YOLO destaca en la localización y clasificación precisas dentro de imágenes a alta velocidad, adecuadas para la inferencia en tiempo real. Los sistemas complejos podrían combinar ambos, potencialmente gestionados mediante plataformas como Ultralytics HUB.

Los modelos GPT se consideran modelos fundacionales debido a sus amplias capacidades y adaptabilidad, y representan una piedra angular del aprendizaje automático moderno.