Uno de los desarrollos más destacados en el campo del procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial es el modelo de lenguaje GPT que seguramente ya has visto o escuchado acoplado a diferentes términos como ChatGPT —que puede que sea el que más conoces—.

Resulta irónico que en un momento donde la información vuela con gran facilidad, el significado de GPT aún resulte muy confuso para muchos. El desconocimiento de sus siglas puede hacer que su aparición sea casi mágica o incluso no llame demasiado la atención de aquellos que no están familiarizados con este tipo de conceptos de IA.

Sin embargo, es importante destacar que GPT más allá de ser unas simples siglas, representa el resultado del duro trabajo de investigadores en este sector. Su origen se remonta a años de desarrollo, donde los modelos de lenguaje han evolucionado para generar texto de forma similar al habla humana.

Por lo tanto, es esencial explorar más allá del nombre que ya a todos les suena y profundizar en todo lo que hay detrás de las siglas GPT para realmente conocer y sobre todo reconocer su potencial y comprender hasta dónde está llegando su impacto en la sociedad.

• ¿Qué es GPT?
• Hay que dejar una cosa clara: ChatGPT no es lo mismo que un modelo GPT
• GPT-4 y sus grandes diferencias con la versión GPT-3
• ¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de GPT?

¿Qué es GPT?

Imagina tener a tu disposición a un compañero digital que no solo entiende tus preguntas, sino que también te responde como si fuera un experto en cualquier tema. Aquí es donde entra en juego GPT, o Generative Pre-trained Transformer.

Es, en pocas palabras, un modelo avanzado, es decir, un sistema entrenado con millones de datos de Internet, desarrollado por la empresa OpenAI. Está diseñado para comprender y generar texto de manera contextual, lo que significa que puede comprender el significado y la estructura del lenguaje de una manera increíble. 

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Lo que hace que GPT sea único es su capacidad para "preentrenarse" en grandes cantidades de datos antes de realizar tareas específicas, lo que le permite generar texto muy similar al humano.

Sigla por sigla, esto es lo que significa GPT:

'Generative'

El modelo o herramienta/chatbot es "generativo" porque tiene la capacidad de generar texto similar al de las personas y de gran calidad basado en el contexto que se le ha dado. Puede producir respuestas completas y nuevas a partir de las entradas que recibe.

'Pre-trained'

El modelo se "pre-entrena" utilizando un proceso llamado "aprendizaje no supervisado". Durante este proceso, se alimenta al modelo con una gran cantidad de texto de varios sitios de calidad como libros, artículos, sitios web y más. A medida que procesa y analiza estos datos, el modelo aprende para reconocer patrones lingüísticos y construir una representación propia de cómo es el lenguaje.

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'Transformer'

El término "Transformer" se refiere a la arquitectura que hay detrás utilizada en GPT. Los Transformers son modelos de aprendizaje automático diseñados específicamente para tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). Esta arquitectura se basa en mecanismos de atención que permiten al modelo capturar relaciones y dependencias entre las palabras en un texto.

Para que entiendas mejor esto de mecanismo de atención, imagina que estás leyendo una oración y te encuentras con la palabra "banco". Dependiendo de las palabras que la rodean, su significado podría referirse a un asiento o a una institución financiera. El mecanismo de atención del transformer permite al modelo entender estos matices contextuales.

Esto es esencial para comprender el contexto en el lenguaje, ya que las palabras en una oración están interconectadas y su significado puede depender de las palabras que las rodean.

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Hay que dejar una cosa clara: ChatGPT no es lo mismo que un modelo GPT

Es crucial entender que ChatGPT y los modelos GPT no son idénticos, aunque comparten una base tecnológica. Los modelos GPT (Generative Pre-trained Transformers) son desarrollados por OpenAI y constituyen una familia de modelos de lenguaje avanzados entrenados para entender y generar texto en función de un contexto dado, como ya has visto.

En cambio, ChatGPT es una implementación específica de un modelo GPT diseñada para facilitar la interacción conversacional. Aunque se basa en la arquitectura GPT, se adapta para generar respuestas similares a las humanas en conversaciones. ChatGPT está afinado específicamente para la conversación.

GPT-4 y sus grandes diferencias con la versión GPT-3

Los modelos de lenguaje preentrenados por OpenAI, GPT-3 y el más que reciente GPT-4 son dos de las últimas versiones de GPT que están dando mucho de qué hablar. GPT-3 se lanzó en mayo de 2020 y su sucesor GPT-4 vio la luz el 14 de marzo de 2023. 

Ambos GPT ofrecen capacidades avanzadas para el procesamiento del lenguaje natural, pero existen algunas diferencias entre los dos.

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GPT-3 irrumpió en escena como un hito en la investigación de la IA. Este modelo masivo, compuesto por 175.000 millones de parámetros, es capaz de realizar una variedad impresionante de tareas relacionadas con el lenguaje. 

Desde la redacción de artículos hasta la generación de código informático, GPT-3 ha demostrado ser una herramienta muy potente. Mencionar que la versión básica de ChatGPT actualmente está potenciada por una versión mejorada de GPT-3, GPT-3.5.

Por otro lado, en GPT-4 se desconoce el número de parámetros con los que fue entrenado, aunque ya se ha demostrado que este número no lo es todo, sino que la arquitectura, la cantidad de datos y la calidad también desempeñan un papel importante en el entrenamiento. 

Una gran diferencia a destacar es su naturaleza multimodal. GPT-4 también acepta imágenes como entrada. Mientras tanto, GPT-3 y GPT-3.5 solo operaban en una modalidad, texto, lo que significaba que los usuarios solo podían hacer preguntas escribiéndolas.

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Uno de los mayores inconvenientes de los modelos generativos como ChatGPT y Bing es su propensión a salirse del camino de vez en cuando, generando información tóxica que alarma a las personas. También pueden confundir los hechos y generar información errónea.

OpenAI dice que pasó seis meses entrenando a GPT-4 usando lecciones de su "programa de pruebas adversarias" así como también de ChatGPT, lo que resultó en los "mejores resultados de la compañía en cuanto a factualidad, capacidad de dirección y rechazo a salirse de las barreras de seguridad".

Finalmente, el modelo GPT-3.5 de ChatGPT podría manejar 4.096 tokens o alrededor de 8.000 palabras, pero GPT-4 bate esos números hasta 32.768 tokens o alrededor de 64.000 palabras.

Este aumento significa que mientras que ChatGPT podía procesar 8.000 palabras a la vez antes de que comenzara a perder la noción de las cosas, GPT-4 puede mantener su integridad durante conversaciones mucho más largas. 

¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de GPT?

Los modelos GPT son versátiles modelos de lenguaje capaces de desempeñar una amplia variedad de funciones, desde la creación de contenido original hasta la programación informática, la síntesis de textos y la extracción de datos de documentos:

Generación de contenido para redes sociales

Los profesionales del marketing digital, con la asistencia de la inteligencia artificial, pueden utilizar modelos GPT para crear contenido destinado a sus campañas en las redes sociales. Por ejemplo, podrían solicitar a un modelo GPT que redacte el guion de un vídeo explicativo. 

Edición de textos en diversos estilos

Los modelos GPT tienen la capacidad de generar textos en estilos que van desde lo informal hasta lo humorístico o profesional, permitiendo reescribir un texto particular en diferentes tonos. Por ejemplo, los abogados podrían emplear un modelo GPT para transformar documentos legales en notas más comprensibles.

Programación y aprendizaje de código

En calidad de modelos de lenguaje, los GPT pueden comprender y generar código informático en diversos lenguajes de programación. Asimismo, los desarrolladores pueden utilizar herramientas basadas en GPT para recibir sugerencias o correcciones de fragmentos de código.

Análisis de datos

Otros profesionales pueden beneficiarse del modelo GPT al reunir grandes cantidades de datos de manera eficiente. Los modelos de lenguaje buscan la información necesaria, realizan cálculos y presentan los resultados en forma de tabla de datos u hoja de cálculo.