La GPT ha sido aclamada como un modelo de aprendizaje transformador para la IA. A medida que aumenta el interés por el desarrollo de GPT-4, descubre qué tiene de especial.
La inteligencia artificial o IA ha sido uno de los aspectos más fascinantes de la tecnología en el siglo XXI. La IA comenzó en los mitos y las novelas de ciencia ficción y hoy se utiliza en todas partes, desde un smartphone hasta la robótica avanzada. En términos sencillos, la IA es una simulación de la inteligencia humana de forma mecanizada. Por tanto, cualquier máquina o programa capaz de simular el "pensamiento" puede considerarse una IA.
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Algunos ejemplos comunes son los mapas y sistemas de navegación y los asistentes de voz de los teléfonos inteligentes, así como los coches autoconducidos. Pero la aplicación de la IA aumenta constantemente en el mundo actual. En la actualidad, la IA es capaz de generar contenidos sensatos sin necesidad de intervención manual. Sí, estamos hablando de Generative Pre-trained Transformer (GPT). Mientras los rumores sobre el desarrollo de GPT-4, la cuarta iteración del software, se disparan, echamos un vistazo a esta intrigante tecnología.
¿Qué es GPT?
El procesamiento del lenguaje y las conversaciones siempre se han considerado un gran salto para la IA. Una inteligencia artificial capaz no sólo de entender lo que se le dice, sino también de responder con sentido, ha sido un reto que los científicos de datos llevan décadas intentando resolver. Los modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) solían ser el estándar incluso hace unos años, y eran capaces de realizar una tarea específica que se les encomendaba.
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Sin embargo, OpenAI, una empresa con sede en San Francisco, hizo un gran avance con su modelo GPT. GPT es un modelo de aprendizaje profundo entrenado con los datos disponibles en Internet. Puede responder a una pregunta, mantener conversaciones, escribir códigos, así como generar y resumir contenidos.
El documento GPT-1 se publicó en 2018 y se centró en el análisis de sentimientos, la clasificación y el aprendizaje a partir de datos no etiquetados. Tenía 117 millones de parámetros que se podían ajustar con precisión para una serie de aplicaciones. GPT-2 con 1,5 mil millones de parámetros llegó en 2019 y GPT-3 con 175 mil millones de parámetros está en pruebas beta a partir de 2020.
¿Qué puede hacer GPT
Uno de los casos de uso más populares de GPT es el análisis de sentimientos. No solo clasifica los datos en palabras clave, sino que también los lee como frases y oraciones para comprender el tono y el estado de ánimo del mismo. Esto es muy útil para las empresas que hacen encuestas o quieren procesar mejor los comentarios.
Otro caso de uso popular es la generación de contenidos. Al igual que DALLE-2, la herramienta de IA de generación de texto a arte creada por OpenAI, GPT-3 puede escribir un ensayo, artículos de noticias, mantener conversaciones y mucho más sin necesidad de proporcionar ninguna entrada. Puede rastrear Internet para encontrar información relevante y, a continuación, utilizar los datos para procesarla y aprender de ella.
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También puede responder a preguntas concretas, traducir textos, prestar atención al cliente, etc.
Cuestiones normativas en torno a la GPT
Algunos expertos han expresado su preocupación por los métodos de aprendizaje de GPT, ya que se basa en gran medida en la información proporcionada en Internet. Dado que el método incluye un gran volumen de extracción y procesamiento de datos a una velocidad extremadamente alta, existen algunas cuestiones que pueden dar lugar a conflictos legales.
El primero es el de la privacidad personal, ya que algunos de los datos disponibles en Internet podrían ser información sensible de personas que han sido filtradas en la red por agentes malintencionados. Otro problema es la difamación, ya que la IA podría procesar información negativa sobre un tema y utilizarla en sus respuestas. Además, con los prejuicios, los comentarios discriminatorios y la desinformación presentes en todas partes en Internet, la IA también podría estar plagada de esta información problemática.
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A la espera de la GPT-4 y de que la propia tecnología sea más accesible, será interesante ver cómo se abordan todas estas cuestiones.
