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 se mantenga en las sombras 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.

Analizando el significado de GPT letra por letra: Generative, Pre-trained, Transformer

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 entender mejor este concepto, que quizá es el más complicado, este ejemplo ayudará: imagina que estás leyendo un libro y te encuentras con una palabra que no conoces. Probablemente trates de comprender el significado de esa palabra basándote en las palabras que la rodean.

Este sistema hace lo mismo, en lugar de leer el texto que le proporcionas de forma lineal, el Transformer presta atención a todas las palabras en él y considera cómo se relacionan entre sí.

La combinación de estas características hace que GPT sea un modelo potente y muy versátil para tareas de generación de lenguaje similar al del ser humano, como chatbots —ChatGPT—, traducción automática, resumen de texto y más.

El modelo GPT utilizado en ChatGPT, llamado GPT-3.5 —o GPT-4 si se trata de la versión Plus—, es una versión avanzada de GPT que lanzó OpenAI— la empresa desarrolladora— en marzo de 2022. Ha sido entrenado en una gran cantidad de datos y ha demostrado ser capaz de producir grandes respuestas a una gran cantidad de temas.

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Por último mencionar —como ya te habrás dado cuenta— de que el término "GPT" se utiliza específicamente para referirse a los modelos de lenguaje desarrollados por OpenAI. Otras empresas también han creado sus propios modelos de lenguaje basados en arquitecturas casi iguales, aunque suelen utilizar nombres y terminología diferentes para referirse a ellos.

Por ejemplo, Google desarrolló su propio modelo de lenguaje llamado BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), que también se basa en la arquitectura Transformer o LaMDA, que significa (Language Model for Dialogue Applications o modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo).

Cada empresa tiene sus ideas y enfoques en el desarrollo de sus modelos de lenguaje y el uso de terminología muy concreta ayuda a distinguir sus propios desarrollos, herramientas y avances en el campo, aunque es cierto que GPT se ha popularizado más que el resto y ha conseguido un gran reconocimiento en la comunidad de inteligencia artificial por sus capacidades.