GPT (transformador generativo preentrenado, por sus siglas en inglés) es un tipo de modelo de IA que entiende y genera texto similar al humano. Los GPT emplean una arquitectura de transformador (un modelo de aprendizaje profundo que utiliza mecanismos de autoatención para procesar el lenguaje) que les permite crear texto coherente, relevante y acorde con la solicitud del usuario.
La reciente y rápida evolución de la inteligencia artificial ha abierto las puertas a una avalancha de nuevas capacidades para las empresas de prácticamente todos los sectores. La mejora de la potencia computacional y la aparición de algoritmos innovadores están mejorando drásticamente tareas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el reconocimiento de imágenes y el análisis predictivo, lo que permite a empresas de todo el mundo comprender a sus clientes, dirigirse a ellos y generar contenido claro y valioso a un menor coste y con más precisión. A la vanguardia de estos avances se encuentran los transformadores generativos preentrenados, más comúnmente conocidos como GPT.
Los modelos GPT, que fueron desarrollados por OpenAI, suponen un gran avance en el campo de la IA, ya que utilizan una arquitectura única conocida como transformador. Estos modelos se caracterizan por un marco de trabajo de aprendizaje profundo que les permite generar texto que, además de ser relevante para el contexto, a menudo no se puede diferenciar del contenido generado por un ser humano. Esta tecnología, cuya primera versión fue GPT-1, ya ha pasado por varias iteraciones, y las versiones más recientes muestran una capacidad aún mayor para gestionar tareas lingüísticas complejas.
El desarrollo de un modelo GPT es un proceso muy sofisticado que requiere herramientas y recursos específicos y lo suficientemente potentes como para gestionar las complejidades del entrenamiento de sistemas de IA a gran escala. A continuación, se ofrece una descripción general de lo que se necesita para crear un transformador generativo preentrenado:
Este software, que es esencial para cualquier proyecto de desarrollo de IA, simplifica la creación, el entrenamiento y la validación de los modelos de aprendizaje profundo. Marcos de trabajo populares como TensorFlow, PyTorch y Keras ofrecen una base muy sólida para las arquitecturas de red neuronal, incluidos los modelos de transformador que se utilizan en GPT.
Los modelos GPT necesitan enormes conjuntos de datos para aprender las sutilezas del lenguaje humano. Esta base de conocimiento puede incluir todo tipo de textos, como libros, artículos, contenido de sitios web o cualquier otro recurso que ayude al modelo a comprender y utilizar el lenguaje con eficacia.
Para entrenar un modelo GPT se necesita mucha potencia computacional, normalmente en forma de unidades de procesamiento gráfico (GPU) o unidades de procesamiento tensorial (TPU). Estos entornos aceleran el proceso de entrenamiento y pueden gestionar una gran cantidad de datos y cálculos complejos.
Es fundamental entender los principios que rigen las redes neuronales, los algoritmos de optimización y las arquitecturas del modelo. Con estos conocimientos, los desarrolladores pueden diseñar, entrenar y ajustar de forma eficaz los modelos para lograr los resultados deseados.
Antes de empezar a entrenar al modelo, hay que limpiar los datos y someterlos a un procesamiento previo. Aquí se llevan a cabo tareas de tokenización, eliminación de datos irrelevantes y conversión del texto a formatos adecuados para las redes neuronales. Contar con herramientas y bibliotecas que faciliten este proceso es fundamental para preparar los datos de entrenamiento.
Herramientas para evaluar el modelo
Una vez que se ha entrenado al modelo, es importante que se evalúe su rendimiento usando métricas como la perplejidad, la precisión y las funciones de pérdida. Las herramientas que se utilizan en estas evaluaciones ayudan a los desarrolladores a perfeccionar el modelo y a evaluar si está preparado para implementarlo.
Bibliotecas como NLTK, SpaCy o los transformadores de Hugging Face proporcionan funciones y modelos prediseñadas que pueden acelerar el desarrollo de modelos GPT. Estas bibliotecas incluyen características específicas para tareas de procesamiento del lenguaje, lo que es esencial para entrenar e implementar modelos sofisticados.
Cada nueva versión de GPT que desarrolla OpenAI marca un hito trascendental en el campo de la inteligencia artificial. Estos modelos han evolucionado con el paso del tiempo, y cada iteración nueva ha introducido capacidades más avanzadas y se ha entrenado con conjuntos de datos más grandes, de manera que cada versión ha sido "más inteligente" (o, al menos, más capaz) que las anteriores.
Entre las iteraciones principales de GPT se incluyen las siguientes:
En 2018 se presentó GPT-1, la primera versión del modelo, que introdujo la arquitectura básica para los modelos posteriores. Con 117 millones de parámetros, era capaz de realizar numerosas tareas basadas en el lenguaje con un grado moderado de éxito. Este modelo sentó las bases para el desarrollo de transformadores más sofisticados.
En 2019 se lanzó GPT-2, una evolución de su predecesor con aproximadamente 1,5 millones de parámetros. Las preocupaciones sobre un posible uso indebido (como la generación artículos periodísticos falsos o la suplantación de personas en línea) provocaron que no se lanzara inmediatamente en su totalidad. GPT-2 supuso un salto significativo en la capacidad para interpretar el lenguaje y generarlo.
En 2020 se presentó GPT-3 que, con 175 millones de parámetros, es uno de los modelos lingüísticos más grandes y potentes jamás creados. Esta iteración supuso un gran avance en la capacidad de la IA para generar texto similar al humano, ya que era capaz de escribir ensayos, poemas e incluso código informático difíciles de diferenciar de los que podría crear un ser humano.
En 2022 se lanzó la versión 3.5, una mejora con respecto a GPT-3 que resolvió algunos problemas del modelo anterior, como la calidad de las respuestas y la eficiencia del entrenamiento. GPT-3.5 mejoró el rendimiento, especialmente en conversaciones más complejas y tareas especializadas.
GPT 3.5 Turbo, una nueva versión de GPT-3, se introdujo para optimizar aún más el rendimiento y la velocidad de procesamiento. Este lanzamiento aceleró los tiempos de respuesta y redujo los costes computacionales sin perder nada de la profundidad de conocimiento del modelo.
En el año 2023, GPT-4 fue un paso más allá y incorporó más datos, técnicas de entrenamiento perfeccionadas y capacidades multimodales, lo que significa que ahora puede comprender y generar contenido tanto a partir de texto como de imágenes. Esta versión es famosa por haber mejorado de forma significativa su precisión y su capacidad de interpretación y de generar resultados creativos.
El avance más reciente en el momento de la redacción de este artículo es GPT-4 Turbo. Esta versión lleva un paso más allá las capacidades de GPT-4 y mejora aún más la eficiencia y las velocidades de procesamiento, redefiniendo una vez más los estándares de lo que se puede lograr con los modelos de lenguaje de IA generativa (GenAI).
La eficacia de GPT puede atribuirse a tres componentes principales: los modelos generativos, los modelos preentrenados y los modelos de transformador. Cada uno de ellos desempeña un papel fundamental en la forma en que los GPT interpretan y generan el lenguaje.
Los modelos generativos son una clase de algoritmos de inteligencia artificial diseñados para generar nuevas instancias de datos que son similares (aunque distintas) a los datos originales. En el contexto de GPT, estos modelos suelen entrenarse para generar texto que imita los estilos de escritura humana. Al aprender de un vasto corpus de datos de texto, los modelos generativos pueden redactar contenido coherente y relevante a nivel de contexto basándose en los patrones y estructuras que han absorbido. Esta capacidad no consiste solo en replicar texto, sino que también permite interpretarlo y generar respuestas matizadas y adecuadas para instrucciones o preguntas concretas. Esto los dota de un valor incalculable en tareas que van desde la automatización del servicio de atención al cliente hasta la creación de contenido.
El punto fuerte de los modelos generativos radica en su capacidad para aprender a partir de los datos sin una programación explícita para cada tarea. En lugar de eso, utilizan métodos estadísticos para deducir los patrones subyacentes de los datos, lo que les permite generar una amplia variedad de resultados a partir de un solo modelo.
El preentrenamiento hace referencia al proceso de entrenar un modelo de aprendizaje automático (ML) utilizando un conjunto de datos grande, con el objetivo de prepararlo y perfeccionarlo para tareas específicas. En el caso de GPT, el entrenamiento se basa una gran variedad de textos de Internet. El proceso de preentrenamiento dota al modelo de una amplia comprensión del lenguaje (incluida la gramática, el contexto e incluso cierto conocimiento del mundo) antes de optimizarlo y perfeccionarlo con datos específicos para las tareas. Este enorme preentrenamiento es lo que dota a GPT de sus potentes capacidades para generar respuestas de alta calidad, naturales, fundamentadas y acordes con las instrucciones proporcionadas.
Una de las ventajas de utilizar modelos preentrenados es que reducen de forma considerable el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar modelos eficaces para tareas concretas. En lugar de empezar desde cero, los desarrolladores e investigadores pueden aprovechar las capacidades generales del modelo preentrenado para, a continuación, perfeccionarlo con conjuntos de datos más pequeños y específicos para cada tarea.
Los transformadores, la arquitectura base de GPT, se diferencian de los modelos anteriores, como las redes neuronales recurrentes (RNN), en que utilizan mecanismos de atención. Estos mecanismos sopesan la importancia de las diferentes palabras de una frase con independencia de su posición, lo que permite al modelo procesar todas las partes de los datos de entrada de forma simultánea. Esto mejora la eficiencia y la eficacia de GPT a la hora de comprender el contexto en textos más largos.
La característica clave de los modelos de transformador es su capacidad para gestionar entradas y salidas de datos a gran escala, lo que los hace ideales para tareas que implican tener que interpretar y generar textos extensos. Además, su arquitectura facilita la gestión dinámica de datos y permite generar resultados matizados y que se adaptan al contexto, normalmente, mucho más que con otros modelos.
Todas las herramientas que la humanidad ha desarrollado a lo largo su historia han tenido la misma función básica: reducir el tiempo o el esfuerzo que las personas deben invertir en completar una tarea. Al final, todo se reduce a la cantidad de trabajo que la herramienta puede realizar para el ser humano, ya sea para introducir un clavo en una tabla de madera, trasladar una carga pesada o programar una aplicación de software. En ese sentido, GPT no se diferencia de las otras herramientas; su importancia radica en su capacidad para realizar mucho más trabajo con mucha menos intervención manual o participación por parte de las personas.
Por medio de la arquitectura de transformador mencionada anteriormente, los modelos GPT optimizan procesos como la traducción de idiomas, la creación de contenidos e incluso el desarrollo de software, lo que reduce significativamente el tiempo y la mano de obra necesarios. Estas capacidades convierten a los modelos GPT en herramientas de gran valor para mejorar la productividad y la innovación en diversos sectores. Al mismo tiempo, el salto en la velocidad de procesamiento y la escala que representa esta tecnología abre nuevas posibilidades para las empresas, la investigación e incluso los usuarios normales y corrientes, y expande los límites de lo que se puede automatizar.
Dado que pueden generar resultados similares a los de un ser humano con la eficiencia y la precisión de un ordenador, es fácil entender por qué los modelos GPT se consideran un gran avance en el ámbito de la IA. Estos son algunos de los casos de uso con mayor repercusión:
Generación de código
GPT puede automatizar la escritura de código y ayudar a los desarrolladores con sugerencias de soluciones y procesos de depuración del código existente.Interpretación del lenguaje humano mediante NLP
La tecnología GPT mejora la capacidad de las máquinas para comprender los matices y las connotaciones del lenguaje humano, lo que mejora la interacción con el usuario y la automatización de los servicios.Generación de contenido
Los modelos GPT pueden crear diversas formas de texto con rapidez y claridad, desde artículos e informes hasta contenido más creativo.Traducción de idiomas
Los modelos GPT pueden traducir de un idioma a otro casi al instante, lo que mejora notablemente el acceso a la comunicación a escala internacional.Análisis de datos
Estos modelos pueden analizar grandes conjuntos de datos para extraer información y patrones, algo muy útil para los procesos de toma de decisiones.Conversión de texto
GPT puede convertir texto entre diferentes formatos; por ejemplo, puede convertir prosa en varios formatos de datos estructurados.Generación de material didáctico
Los GPT pueden generar contenido educativo que puede adaptarse a diferentes estilos y necesidades de aprendizaje.Creación de asistentes de voz interactivos
GPT respalda la IA controlada por voz y permite interacciones más naturales en dispositivos como los smartphones y los asistentes domésticos.Reconocimiento de imágenes
Aunque son más conocidos por su trabajo con textos escritos, los modelos GPT se utilizan cada vez más en tareas de reconocimiento de imágenes, identificación y clasificación de datos visuales.
Dada la amplia publicidad que rodea a ChatGPT, no es de extrañar que muchas personas lo consideren sinónimo del concepto más amplio de transformadores generativos preentrenados. Sin embargo, GPT y ChatGPT no son lo mismo. Uno es una aplicación, mientras que el otro es la tecnología de base que la respalda.
GPT hace referencia a una serie de modelos de IA cada vez más sofisticados. Estos modelos son extremadamente versátiles y admiten una gran variedad de aplicaciones más allá de la conversación. Por ejemplo, las soluciones GPT pueden mejorar la asistencia automatizada a la escritura, la codificación y la creación de contenido visual.
ChatGPT, por otro lado, es una aplicación específica del modelo GPT adaptada a usos conversacionales. Emplea una base de GPT para entablar diálogos y proporcionar respuestas inteligentes de nivel humano a las consultas de los usuarios. Esta especialización permite a ChatGPT participar en una conversación de forma parecida a un ser humano, responder preguntas, ofrecer explicaciones, ayudar a crear contenido escrito e incluso entablar charlas informales. En otras palabras, ChatGPT es un chatbot basado en IA, pero con capacidades avanzadas.
Convertir los datos textuales y visuales no estructurados en algo que un sistema informático pueda comprender y emular no es un proceso sencillo. Los detalles técnicos que implica el desarrollo de la función GPT están fuera del alcance de este artículo, pero a grandes rasgos, entre los procesos principales que hay detrás de los modelos GPT se incluyen los siguientes:
Entrenamiento con conjuntos de datos masivos
Los modelos de GPT se entrenan inicialmente con grandes cantidades de datos obtenidos de Internet. Este entrenamiento implica técnicas de aprendizaje profundo, una parte del campo más amplio del aprendizaje automático. Por ejemplo, GPT-3 se entrenó con aproximadamente 500 mil millones de tokens, que son básicamente fragmentos de texto. Este entrenamiento tan exhaustivo permite al modelo aprender una gran variedad de patrones de lenguaje.
Interpretación a través de tokens
A diferencia de los seres humanos, los modelos GPT no entienden el texto directamente. En su lugar, dividen el texto en los tokens mencionados anteriormente. Los tokens pueden ser palabras o partes de palabras, pero todos ayudan al modelo a comprender la estructura y la variedad del lenguaje humano. La capacidad de GPT-3 para manejar estos tokens a través de sus miles de millones de parámetros le permite interpretar el texto en profundidad y reproducirlo.
Trabajo en la arquitectura del transformador
El núcleo de GPT reside en el uso de la arquitectura de transformador, que está diseñada específicamente gestionar secuencias de datos (como texto). Este método es más eficiente que las soluciones de RNN anteriores y se adapta mejor a secuencias de texto más largas.
Uso del mecanismo de autoatención
Dentro de la arquitectura de transformador, el mecanismo de autoatención permite a GPT sopesar la importancia de cada token en relación con otros dentro de una misma oración. Este proceso permite al modelo centrarse en los tokens relevantes al generar respuestas para garantizar que el resultado sea adecuada para el contexto.
Aplicación del entrenamiento en red
El modelo de transformador de GPT consta de varias capas de redes neuronales que calculan las probabilidades y las relaciones entre los tokens. Los modelos GPT pueden ajustar las magnitudes dentro de estas redes para generar respuestas mejoradas.
Uso de procesos de codificación y decodificación
En modelos de transformador más detallados, un codificador procesa el texto de entrada en un conjunto de vectores matemáticos que capturan la esencia de las palabras y sus relaciones. Cada vector representa una palabra o un token, lo que permite conservar tanto la identidad de la palabra como su información de posición en la oración. A continuación, el decodificador toma estos vectores y genera el texto de salida. A partir de la información codificada y las palabras que ha generado hasta el momento, predice la siguiente palabra de la secuencia y traduce con eficacia la representación interna de nuevo en texto que pueden leer las personas.
Crear un modelo GPT implica una serie de pasos que requieren una planificación cuidadosa, recursos significativos y una gran experiencia técnica. Las organizaciones interesadas en desarrollar sus propios modelos GPT deben seguir esta estrategia:
Definir el alcance y los objetivos
Define claramente lo que debe lograr el modelo GPT. Puede ser desde mejorar el servicio de atención al cliente con un chatbot hasta automatizar tipos específicos de generación de contenido.Reunir un equipo cualificado
Reúne un equipo con experiencia en aprendizaje automático, ciencia de datos e ingeniería de software para que dirija el desarrollo y el entrenamiento del modelo GPT.Adquirir y preparar los datos
Recopila un conjunto de datos grande y relevante para las tareas que va a realizar el modelo. Estos datos deben limpiarse y preprocesarse para garantizar que sean adecuados para entrenar al modelo.Elegir las herramientas y la tecnología adecuadas
Determina el hardware y los marcos de trabajo de aprendizaje profundo que se utilizarán para respaldar el entrenamiento del GPT.Priorizar el entrenamiento y el perfeccionamiento del modelo
Entrena al modelo con los conjuntos de datos preparados. Este proceso pasa por ajustar los parámetros, entrenar al modelo de forma iterativa y perfeccionar los resultados para mejorar la precisión y el rendimiento.Evaluar e iterar
Evalúa continuamente el rendimiento del modelo utilizando métricas adecuadas. Realiza ajustes en función de los resultados del modelo para refinarlos.Implementar e integrar
Cuando el modelo cumpla los estándares deseados, impleméntalo en el entorno de producción, donde puede empezar a realizar las tareas designadas. Comprueba que se integre sin problemas con los sistemas existentes.
Para implementar con éxito los modelos GPT no basta con tener los conocimientos técnicos y recursos necesarios. Para garantizar que los modelos sean eficaces y responsables, las organizaciones también deben tener en cuenta algunos aspectos éticos y funcionales. Al desarrollar un GPT personalizado, hay que tener en cuenta lo siguiente:
Eliminar los prejuicios y otros elementos contraproducentes
Para reducir los prejuicios al mínimo, es extremadamente importante que se utilicen conjuntos de datos variados para entrenar el modelo. Probar y actualizar el modelo con regularidad para identificar y eliminar el lenguaje discriminatorio o dañino es esencial para las prácticas éticas de IA.Reducir las faltas de precisión
En ocasiones, los modelos GPT pueden generar información incorrecta o engañosa, lo que se conoce como "alucinaciones". Mejorar los métodos de entrenamiento y perfeccionar las arquitecturas de los modelos puede ayudar a reducir estas faltas de precisión y a garantizar la fiabilidad del contenido generado. Asimismo, la evaluación humana puede ser una "última defensa" eficaz para detectar los resultados inexactos.Mantener la seguridad de los datos
Garantizar que los datos de entrenamiento no se filtren en la información de salida es vital para mantener la integridad y la confidencialidad de la información. Para ello, es fundamental que se empleen técnicas de privacidad diferencial, que los datos se gestionen y supervisen cuidadosamente y que se establezcan políticas transparentes de uso de los datos entre el personal de desarrollo.
Crear un modelo GPT de forma interna puede ser una tarea compleja y laboriosa. Por este motivo, muchas organizaciones optan por trabajar con proveedores externos especializados en soluciones de IA y aprendizaje automático. Estos proveedores pueden aportar la experiencia y los recursos necesarios para desarrollar o utilizar modelos eficaces de forma más rápida y con una menor inversión inicial.
Por su capacidad para generar texto coherente y relevante, los modelos GPT ofrecen una promesa considerable de valor en un mercado que se encuentra en plena evolución tecnológica. En este contexto, utilizar la plataforma adecuada para aprovechar el potencial de la IA generativa y la automatización inteligente es crucial para aquellas empresas que estén interesadas en mantenerse a la vanguardia de la innovación.
Now Platform®, la galardonada plataforma con soporte en la nube de ServiceNow y la base que sostiene su amplio abanico de productos y servicios, proporciona soluciones integrales de IA diseñadas para integrarse perfectamente con los modelos GPT. Now Platform mejora la productividad al automatizar las tareas rutinarias y proporcionar análisis avanzados, lo que la convierte en una herramienta muy útil para las empresas que desean implementar GPT. Con el objetivo de simplificar y mejorar los procesos de trabajo, las capacidades de IA de ServiceNow lo incluyen todo, desde la interpretación del lenguaje natural (NLU) y la búsqueda inteligente hasta el análisis predictivo y la extracción de procesos. Estas herramientas están diseñadas para garantizar que las empresas puedan utilizar de forma eficaz la IA en una gran variedad de aplicaciones, desde la automatización del servicio de atención al cliente hasta el análisis de datos empresariales y la toma de decisiones.
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