GPT (Transformador Generativo Preentrenado)

Cómo funciona GPT

El propio nombre "GPT" desglosa sus componentes básicos:

• Generativos: Los modelos GPT crean resultados de texto nuevos y originales que son coherentes y contextualmente relevantes para el mensaje de entrada. A diferencia de los modelos discriminativos, que clasifican los datos, los modelos generativos producen contenidos nuevos. Esto puede ir desde la continuación de una historia hasta la redacción de un correo electrónico o la generación de código.
• Preentrenamiento: Antes de ser utilizados para tareas específicas, los modelos GPT se someten a una amplia fase de entrenamiento con conjuntos de datos de texto masivos extraídos 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 ponderar la importancia de las distintas palabras en la secuencia de entrada, independientemente de su posición. Esto supera las limitaciones de arquitecturas más antiguas, como las redes neuronales recurrentes (RNN), a la hora de gestionar dependencias de largo alcance y permite un procesamiento más paralelo en hardware como las GPU.

Principales características y evolución

La serie GPT ha evolucionado notablemente y cada iteración ofrece funciones mejoradas:

• GPT-2: Demostró impresionantes capacidades de generación de texto, pero inicialmente se lanzó con cautela debido a la preocupación por su uso indebido.
• GPT-3: representó un gran salto en escala y rendimiento, capaz de realizar una amplia gama de tareas con un mínimo de datos de entrenamiento específicos de la tarea, a menudo sobresaliendo en el aprendizaje de pocos disparos.
• GPT-4: mejora aún más las capacidades de razonamiento, creatividad y resolución de problemas. GPT-4 es un modelo multimodal capaz de procesar texto e imágenes, lo que amplía considerablemente su campo de aplicación. Si desea más información, lea el informe técnico de GPT-4.

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 código. Muchos modelos GPT son accesibles a través de plataformas como Hugging Face y pueden implementarse utilizando marcos como PyTorch o TensorFlow.

Aplicaciones reales

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 la finalización y generación de código.
2. Chatbots y asistentes virtuales avanzados: 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. Algunos ejemplos son las integraciones en plataformas como Intercom o las soluciones personalizadas creadas con 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.
• frente a los modelos de visión por ordenador: Los modelos GPT procesan y generan texto (y a veces imágenes, como GPT-4). Se diferencian fundamentalmente de los modelos de visión por ordenador (CV ) 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, lo que resulta adecuado para la inferencia en tiempo real. Los sistemas complejos podrían combinar ambos, potencialmente gestionados a través de plataformas como Ultralytics HUB.

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