GPT significa «Transformador generativo preentrenado». GPT cae bajo el paraguas de los modelos de lenguaje grande (LLM), que son modelos de lenguaje basados en una red neuronal con una gran cantidad de parámetros.
El modelo GPT ha recibido una gran atención gracias a ChatGPT, un chatbot impulsado por GPT que produce respuestas similares a las de los humanos a las indicaciones proporcionadas por los usuarios.
ChatGPT ha impresionado a los usuarios de todo el mundo con su impresionante capacidad para realizar un conjunto diverso de tareas, por ejemplo, explicar y generar fragmentos de código, resumir de manera significativa textos largos o incluso generar poemas y chistes.
El trasfondo del término “GPT”
El primer GPT fue lanzado por la empresa estadounidense OpenAI en 2018, pero también hay otros proyectos que desde entonces han lanzado modelos similares. Aún así, la serie de modelos GPT de OpenAI sigue siendo la más notable.
También debemos tener en cuenta que OpenAI dice que «GPT» debe considerarse como una marca de la empresa e incluso han intentado registrar el término «GPT» cuando se usa en el campo de la inteligencia artificial.
OpenAI ha introducido varios modelos fundamentales en su serie GPT. Están etiquetados con un número, y cada iteración tiene capacidades más avanzadas. El primer modelo, GPT-1, se lanzó en junio de 2018. El último modelo de GPT de OpenAI, GPT-4, se lanzó en marzo de 2023.
En el momento de escribir este artículo (junio de 2023), los usuarios pueden acceder al bot de chat ChatGPT con tecnología GPT-3.5 de forma gratuita. Sin embargo, si desea usar ChatGPT con el modelo GPT-4 más avanzado, debe pagar una tarifa de suscripción mensual de $20.
GPT explicado en términos simples
Ahora que sabemos qué significa GPT en Chat GPT, expliquemos cómo funciona GPT en términos simples. Estos son los seis conceptos más importantes en los que se basa GPT.
Pre-entrenamiento
El modelo recibe un conjunto de datos muy grande que consta de artículos, libros y sitios web extraídos de Internet. En la fase de preentrenamiento, el modelo se centra en predecir la siguiente palabra de la oración en función del contexto anterior. Esta fase permite que el modelo GPT obtenga una comprensión general del lenguaje, la gramática y el contexto.
Sintonia FINA
Después de la fase de preentrenamiento, el modelo GPT se entrena con conjuntos de datos más específicos. Esto permite que el modelo sea más efectivo en contextos específicos, por ejemplo, conversaciones de atención al cliente o incluso documentos legales.
Entrada y tokenización
Los usuarios interactúan con un modelo GPT con indicaciones, que el modelo divide en partes más pequeñas llamadas tokens. El tamaño de los tokens puede variar desde un solo carácter hasta una palabra completa. Luego, el modelo GPT procesa los tokens con el objetivo de comprender el contexto y la entrada de la solicitud de la manera más efectiva posible.
Contexto y mecanismo de atención
Para comprender cómo se relacionan los diferentes tokens entre sí, un modelo GPT utiliza un mecanismo de atención. Esencialmente, esto implica asignar diferentes pesos a cada token en función de su relevancia para el contexto. Esto permite que un modelo GPT genere respuestas que sean coherentes y contextualmente apropiadas en relación con la indicación proporcionada por el usuario.
Generación de lenguaje
Una vez que un modelo GPT ha procesado la entrada y establecido el contexto, genera texto prediciendo los tokens más probables para seguir el contexto dado. Esto puede variar desde responder preguntas, completar oraciones o incluso crear un texto completamente original.
refinamiento iterativo
GPT genera texto de forma iterativa, prediciendo un token a la vez en función de los tokens anteriores. Este proceso continúa hasta que se cumple una condición de parada, como alcanzar una longitud máxima o generar un token especial que indique el final de la respuesta.
Las desventajas y limitaciones de ChatGPT
La asombrosa capacidad de ChatGPT para procesar indicaciones complejas y generar respuestas refinadas similares a las humanas ha despertado un gran interés por las tecnologías de IA (inteligencia artificial). Ya hemos visto esto reflejado en el mercado de valores, y ha habido un aumento en la financiación de nuevas empresas de IA. Incluso en los criptomercados, los criptoproyectos centrados en la IA se han beneficiado significativamente del éxito de ChatGPT.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que ChatGPT está lejos de ser infalible, ya que ocasionalmente comete errores extraños o produce respuestas sin sentido.
Como ejercicio divertido, le pedimos a ChatGPT que resuma algunas de las desventajas y limitaciones de los modelos GPT. He aquí una parte de la respuesta:
“Es importante tener en cuenta que, si bien GPT puede generar un texto impresionante, no posee una verdadera comprensión o conciencia. Se basa únicamente en patrones aprendidos de los datos de entrenamiento y, en ocasiones, puede producir respuestas incorrectas o sin sentido. La calidad del texto generado depende de la capacitación del modelo, la entrada proporcionada y la indicación o pregunta específica que se le haya dado”.
Otra desventaja de ChatGPT es que, según la versión de ChatGPT que use, el modelo puede tener un conocimiento limitado de los eventos que ocurrieron después de 2021.
El resultado final: GPT es una tecnología muy impresionante, pero tiene limitaciones
Hemos aprendido que el GPT en Chat GPT significa «Transformador preentrenado generativo». Este tipo de modelo de lenguaje grande es la tecnología subyacente que le da a ChatGPT sus impresionantes capacidades para producir respuestas coherentes y similares a las humanas a prácticamente cualquier indicación proporcionada por el usuario.
Si está tratando de beneficiarse del crecimiento de las tecnologías impulsadas por IA como ChatGPT, consulte nuestro artículo que explora las mejores acciones de ChatGPT.
Si bien la tecnología tiene muchos usos, ChatGPT no está exento de fallas. ChatGPT no tiene una comprensión real del material con el que está trabajando, por lo que a veces puede producir resultados incorrectos o extraños.
Si trabaja con ChatGPT durante un período de tiempo prolongado, notará que ocasionalmente falla incluso cuando se trata de operaciones que son sencillas para los humanos, como la aritmética simple.
