Una investigación y evaluación en profundidad de OpenAI de GPT-3 a GPT-4
El transformador preentrenado generativo (GPT) es un modelo de aprendizaje automático que se puede usar para aplicaciones NLP. Para generar contenido que suene genuino y esté bien estructurado, estos modelos ya han sido entrenados previamente en una gran cantidad de material, incluidos libros y páginas web.
Definidos, los GPT son programas de computadora que pueden crear texto que parece y se lee como si una persona lo hubiera escrito pero no tenía la intención de hacerlo. Como resultado, pueden adaptarse a las necesidades de las aplicaciones de NLP, como la respuesta a preguntas, la traducción y el resumen de textos. Los GPT avanzan significativamente en el procesamiento del lenguaje natural porque permiten que las máquinas interpreten y produzcan lenguaje con una fluidez y precisión inigualables.
2018 vio el lanzamiento de GPT-1 por OpenAI, el primer modelo de lenguaje basado en la arquitectura Transformer. Incluso los modelos de lenguaje más sofisticados de la época no podían compararse con sus 117 millones de parámetros. Uno de los numerosos talentos de GPT-1 fue la capacidad de generar un discurso natural y comprensible en respuesta a una señal o contexto. El modelo se entrenó con el conjunto de datos BookCorpus, una colección de más de 11 000 libros sobre diversos temas, y el conjunto de datos Common Crawl, un conjunto de datos considerable de páginas web que comprende miles de millones de palabras. Con el uso de estos muchos conjuntos de datos, GPT-1 pudo mejorar sus capacidades de modelado de lenguaje.
GPT-2 fue lanzado por OpenAI en 2019 para suceder a GPT-1. Con 1500 millones de parámetros, era mucho más grande que GPT-1. Se utilizó un conjunto de datos más amplio y diversificado para entrenar el modelo mediante la combinación de Common Crawl con WebText. Uno de los puntos fuertes de GPT-2 era su capacidad para crear secuencias de texto lógicas y convincentes. Su capacidad para replicar el comportamiento humano lo convierte en una herramienta valiosa para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la creación y traducción de contenido. Sin embargo, GPT-2 tiene varias desventajas. Requería mucho esfuerzo comprender la lógica y el contexto complejos. A pesar de hacerlo mejor en piezas más cortas, GPT-2 necesita ayuda para mantener la cohesión y el contexto de las más largas.
Los modelos de procesamiento de lenguaje natural experimentaron un crecimiento exponencial después de la publicación de GPT-3 en 2020. Con 175 mil millones de parámetros, GPT-3 es 100 veces más grande que GPT-1 y más de diez veces más grande que GPT-2. Wikipedia, BookCorpus y Common Crawl son solo algunas de las fuentes utilizadas para entrenar GPT-3. Con solo unos pocos datos de entrenamiento, GPT-3 puede funcionar bien en varias tareas de PNL utilizando alrededor de un billón de palabras en conjuntos de datos.
La capacidad de GPT-3 para escribir lenguaje significativo, programar y producir arte es una mejora significativa con respecto a las versiones anteriores. A diferencia de sus predecesores, GPT-3 puede comprender el contexto de un texto y brindar respuestas pertinentes. Algunas aplicaciones que se benefician de la capacidad de producir texto natural son los chatbots, la creación de contenido único y la traducción de idiomas. Dadas las capacidades de GPT-3, también se mencionaron las preocupaciones sobre las ramificaciones morales y el posible abuso de modelos de lenguaje tan fuertes. Muchos expertos están preocupados de que el modelo pueda ser mal utilizado para producir cosas peligrosas como malware, correos electrónicos de phishing y engaños. ChatGPT ha sido utilizado por delincuentes para crear malware.
El 14 de marzo de 2023, se puso a disposición el GPT de cuarta generación. Comparado con el GPT-3, que también fue innovador, es un gran avance. Aunque la arquitectura y el conjunto de entrenamiento del modelo aún no se han hecho públicos, es evidente que supera significativamente a GPT-3 y corrige varios de sus defectos. GPT-4 está disponible para los clientes de ChatGPT Plus sin costo adicional por un corto tiempo. Otra opción es registrarse en la lista de espera de la API GPT-4; sin embargo, puede pasar algún tiempo antes de que se le conceda acceso. Pero el punto de acceso más rápido para GPT-4 es Microsoft Bing Chat. La participación es gratuita y no hay lista de espera. Una característica distintiva del GPT-4 es su adaptabilidad a varios entornos operativos. Como resultado, el modelo puede usar imágenes como entrada y tratarlas de manera similar a las indicaciones de texto.
OpenAI se compromete a actualizar sus modelos regularmente. Algunas versiones, como la GPT-3.5-turbo, han recibido actualizaciones periódicas últimamente. Para facilitar a los desarrolladores que desean estabilidad, la versión anterior de un modelo es compatible durante al menos tres meses después del lanzamiento de una nueva versión. Debido a su gran biblioteca de modelos, actualizaciones frecuentes y enfoque en la seguridad de los datos, OpenAI es una plataforma flexible. OpenAI proporciona un modelo que puede reconocer datos confidenciales, traducir audio a texto y producir lenguaje natural.
