GPT (transformador generativo preentrenado) es un tipo de modelo de IA para comprender y generar 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, lo que les permite crear texto coherente y relevante en función de los aportes del usuario.
La reciente y rápida evolución de la inteligencia artificial ha desatado una catarata de nuevas competencias para las empresas en prácticamente todas las industrias. La mejora de la potencia computacional y los algoritmos innovadores están mejorando radicalmente tareas como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), el reconocimiento de imágenes y el análisis predictivo, lo que hace posible que las empresas de todo el mundo comprendan y se dirijan a sus clientes, y generen contenido valioso e impactante a un menor costo y con mayor precisión. A la vanguardia de estos avances se encuentran los transformadores generativos preentrenados, más comúnmente conocidos como GPT.
Desarrollados por OpenAI, los modelos de GPT son un avance en el campo de la IA, ya que utilizan una arquitectura única conocida como el transformador. Estos modelos se definen por su marco de trabajo de aprendizaje profundo, que les permite generar texto que es contextualmente relevante y, por lo general, indistinguible del contenido generado por el ser humano. Presentada inicialmente como GPT-1, la tecnología ha evolucionado desde entonces a través de múltiples iteraciones Las versiones más recientes muestran competencias aún mayores en el manejo de tareas lingüísticas complejas.
Desarrollar un modelo de GPT es un proceso sofisticado que requiere herramientas y recursos específicos. Estos deben ser lo suficientemente potentes como para manejar las complejidades de la formación de sistemas de IA a gran escala. A continuación, se ofrece una descripción general de los elementos que intervienen en la creación de un transformador generativo preentrenado:
Esencial para cualquier desarrollo de IA, este software simplifica la creación, formación y validación de modelos de aprendizaje profundo. Los marcos de trabajo populares como TensorFlow, PyTorch y Keras ofrecen un soporte sólido para arquitecturas de red neuronal, incluidos los modelos de transformadores utilizados en GPT.
Los modelos de GPT requieren amplios conjuntos de datos para aprender las sutilezas del lenguaje humano. Esto puede consistir en una amplia gama de textos procedentes de libros, artículos, contenido de sitios web y otras fuentes para garantizar una amplia comprensión del lenguaje del cual se pueda extraer.
El entrenamiento de modelos de GPT exige una potencia computacional significativa, generalmente proporcionada por unidades de procesamiento gráfico (GPU) o unidades de procesamiento de tensores (TPU). Estos entornos aceleran el proceso de entrenamiento y pueden manejar la gran cantidad de datos y los cálculos complejos involucrados.
Es fundamental comprender los principios de las redes neuronales, los algoritmos de optimización y las arquitecturas de modelos. Este conocimiento permite a los desarrolladores diseñar, formar y ajustar modelos de manera eficaz para lograr los resultados deseados.
Antes de la formación, los datos deben limpiarse y preprocesarse. Esto incluye tareas como la tokenización, la eliminación de datos irrelevantes y la conversión de texto en formatos adecuados para redes neuronales. Las herramientas y bibliotecas que ayudan en este proceso son esenciales para preparar los datos de formación.
Herramientas para evaluar el modelo
Una vez que se forma un modelo, es importante evaluar su rendimiento con métricas como la perplejidad, la precisión y las funciones de pérdida. Las herramientas que ayudan a realizar estas evaluaciones ayudan a los desarrolladores a perfeccionar el modelo y evaluar si está listo para la implementación.
Las bibliotecas como NLTK, SpaCy o Hugging Face’s Transformers proporcionan funciones y modelos prediseñados que pueden acelerar el desarrollo de modelos de GPT. Estas bibliotecas incluyen características para tareas de procesamiento de lenguaje esenciales en la formación e implementación de modelos sofisticados.
El desarrollo de cada nueva versión de GPT por parte de OpenAI marca un hito significativo en el campo de la inteligencia artificial. Estos modelos han evolucionado con el tiempo; cada iteración ha introducido competencias más avanzadas y ha extrapolado información de conjuntos de datos de formación más amplios para hacerse “más inteligentes” (o al menos más capaces) con cada nueva versión.
Las principales iteraciones de GPT incluyen lo siguiente:
GPT-1, que se lanzó en 2018, fue la primera versión e introdujo la arquitectura fundamental para los modelos posteriores. Incorporó 117 millones de parámetros y podía realizar diversas tareas basadas en el lenguaje con un éxito moderado. Este modelo sentó las bases para el desarrollo de transformadores más sofisticados.
GPT-2 se lanzó en 2019 y fue una mejora de su predecesor, equipado con aproximadamente 1500 millones de parámetros. No se publicó inmediatamente en su totalidad debido a preocupaciones sobre el posible uso indebido (como la generación de artículos de noticias engañosos o la suplantación de personas en línea). GPT-2 demostró un salto significativo en la comprensión del lenguaje y las competencias de generación.
GPT-3, presentado en 2020, es uno de los modelos de lenguaje más grandes y potentes jamás creados, con la asombrosa cifra de 175 000 millones de parámetros. Esta iteración marcó un gran avance en la capacidad de la IA para generar textos similares a los humanos, ya que era capaz de escribir ensayos, poemas e incluso código informático difíciles de distinguir de los escritos por humanos.
En 2022, se lanzó la versión 3.5, que sirvió como perfeccionamiento de GPT-3. Mejoró varios de los problemas detectados en el modelo anterior, como la calidad de la respuesta y la eficacia de la formación. GPT-3.5 mejoró el rendimiento, sobre todo en conversaciones matizadas y tareas especializadas.
GPT-3.5 Turbo, una iteración adicional dentro de la versión GPT-3, se introdujo para optimizar aún más el rendimiento y la velocidad de procesamiento. Esta versión mantiene la profundidad de conocimiento del modelo, aumenta los tiempos de respuesta y reduce los costos computacionales.
GPT-4, lanzado en 2023, llevó los límites aún más lejos con la incorporación de más datos, técnicas de formación perfeccionadas y competencias multimodales, lo que significa que ahora puede comprender y generar contenido basado en entradas de texto e imágenes. Esta versión es conocida por su precisión significativamente mejorada, comprensión mejorada y competencias de salida creativas.
El avance más reciente hasta el momento es GPT-4 Turbo. Esta versión aumenta las competencias de GPT-4 ya que mejora aún más la eficiencia y la velocidad de procesamiento y continúa estableciendo nuevos estándares para lo que se puede lograr en términos de 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 transformadores. Cada uno de ellos desempeña un rol fundamental en la forma en que los GPT comprenden y producen el lenguaje.
Los modelos generativos son una clase de algoritmos de inteligencia artificial diseñados para generar nuevas instancias de datos que sean similares (aunque distintas) de los datos originales. En el contexto de GPT, estos modelos suelen entrenarse para producir textos que imiten los estilos de escritura humana. Cuando aprenden de un amplio corpus de datos de texto, los modelos generativos pueden componer contenido coherente y contextualmente relevante en función de los patrones y estructuras que han absorbido. Esta competencia no se trata solo de replicar textos, sino de comprender y generar respuestas matizadas que respondan a preguntas o estímulos concretos. Esto los convierte en una herramienta invaluable para tareas que van desde el servicio al cliente automatizado hasta la creación de contenido.
La fortaleza de los modelos generativos radica en su capacidad para aprender de los datos sin necesidad de programar explícitamente cada tarea. En su lugar, utilizan métodos estadísticos para deducir los patrones subyacentes en los datos, lo que les permite producir una amplia variedad de resultados a partir de un único modelo.
El preentrenamiento se refiere al método de formación de un modelo de aprendizaje automático (ML) en un conjunto de datos grande antes de hacer ajustes para tareas específicas. En el caso de GPT, esto implica recibir formación de una amplia gama de textos de Internet. El proceso de preentrenamiento equipa al modelo con una amplia comprensión del lenguaje (incluidos gramática, contexto e incluso ciertos conocimientos del mundo) antes de que se optimice aún más mediante el ajuste en datos específicos de la tarea. Este amplio preentrenamiento es lo que le da a GPT sus potentes competencias para generar respuestas de alta calidad que se sienten naturales, informadas y aplicables a las indicaciones que se le dan.
La ventaja de utilizar modelos preentrenados es significativa, ya que reduce el tiempo y los recursos necesarios a fin de desarrollar modelos eficaces para tareas específicas. En lugar de comenzar desde cero, los desarrolladores e investigadores pueden aprovechar las competencias generales del modelo preentrenado y, luego, perfeccionarlo con conjuntos de datos más pequeños y específicos para cada tarea.
Los transformadores, la arquitectura de base de GPT, difieren de los modelos anteriores, como las redes neuronales recurrentes (RNN), ya que emplean mecanismos de atención. Estos mecanismos ponderan la importancia de las diferentes palabras de una oración, independientemente de su relación posicional, lo que permite que el modelo procese todas las partes de los datos de entrada simultáneamente. El resultado es que GPT se vuelve más eficiente y eficaz a la hora de comprender el contexto en fragmentos de texto más largos.
La principal característica de los modelos de transformadores es su capacidad para gestionar entradas y salidas a gran escala, lo que los hace ideales en tareas de comprensión y generación de textos largos. Asimismo, su arquitectura hace fluir el manejo dinámico de datos, lo que permite obtener resultados matizados y conscientes del contexto, generalmente más allá de las competencias de otros modelos.
A lo largo de la historia de la humanidad, todas las herramientas han tenido la misma función básica: reducir el tiempo o el esfuerzo que un ser humano debe invertir en completar una tarea. Ya se trate de clavar un clavo en una tabla de madera, mover una carga pesada o programar una aplicación informática, todo se reduce a la parte del trabajo que la herramienta puede realizar por el ser humano. GPT no es diferente en este sentido; su importancia radica en su capacidad para realizar una parte mucho mayor del trabajo con mucha menos intervención o dirección manual por parte de los operarios humanos.
Gracias a la arquitectura de transformadores antes mencionada, los modelos de GPT optimizan procesos como la traducción de idiomas, la creación de contenidos e incluso el desarrollo de software, lo que reduce considerablemente el tiempo y la mano de obra necesarios. Estas competencias convierten a los modelos de GPT en herramientas invaluables para mejorar la productividad y la innovación en diversos sectores. Al mismo tiempo, el salto en velocidad y escala de procesamiento que representa esta tecnología abre nuevas posibilidades para empresas, investigadores e incluso usuarios habituales, ya que amplía los límites de lo que puede automatizarse.
Debido a que pueden producir resultados similares a los humanos con la eficacia y precisión de una computadora, es fácil entender por qué los modelos de GPT representan un gran avance en el campo de la IA. Estos son algunos de los casos de uso más impactantes:
Generación de código
GPT puede automatizar la escritura de código, y ayudar a los desarrolladores mediante la sugerencia de soluciones y la depuración del código existente.Comprensión 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 permite una mejor interacción del usuario y automatización de servicios.Generación de contenido
Desde la creación de artículos e informes hasta la generación de contenido más creativo, los modelos de GPT pueden producir diversas formas de texto con claridad y rapidez.Traducción de idiomas
Los modelos de GPT proporcionan una traducción casi instantánea entre idiomas, lo que hace más accesible la comunicación global.Análisis de datos
Estos modelos pueden analizar grandes conjuntos de datos para extraer conocimientos y patrones, lo que ayuda en los procesos de toma de decisiones.Conversión de texto
GPT puede convertir texto entre diferentes formatos, como convertir prosa en varios formatos de datos estructurados.Producción de material didáctico
Los GPT pueden generar contenido educativo, hecho a medida para adaptarse a diferentes estilos y necesidades de aprendizaje.Creación de asistentes de voz interactivos
GPT ofrece IA operada por voz, lo que permite interacciones más naturales en dispositivos como teléfonos inteligentes y asistentes domésticos.Reconocimiento de imágenes
Aunque se conoce principalmente por su aplicación en el trabajo con texto escrito, los modelos de GPT se utilizan cada vez más en tareas de reconocimiento de imágenes, identificación y categorización de datos visuales.
Dada la amplia publicidad en torno a ChatGPT, no es de extrañar que muchas personas lo vean como sinónimo del concepto más general de transformadores generativos preentrenados. Sin embargo, GPT y ChatGPT no son lo mismo. Uno es una aplicación y el otro es la tecnología fundamental que lo respalda.
GPT se refiere a una serie de modelos de IA cada vez más sofisticados. Estos modelos son extremadamente versátiles y admiten una amplia gama de aplicaciones más allá de la conversación: las soluciones GPT mejoran la asistencia automatizada de la escritura, la codificación y la creación de contenidos visuales.
ChatGPT, en cambio, es una aplicación específica del modelo de GPT que se adapta 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 simular a un interlocutor similar a un ser humano, capaz de responder preguntas, dar explicaciones, ayudar con la creación de contenido escrito e incluso entablar conversaciones casuales. En otras palabras, ChatGPT es un bot de chat impulsado por IA que exhibe competencias avanzadas.
Convertir 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 intervienen en el funcionamiento de GPT están fuera del alcance de este artículo, pero los procesos básicos que impulsan los modelos de GPT son, a grandes rasgos, los siguientes:
Entrenamiento con conjuntos de datos masivos
Los modelos de GPT se entrenan inicialmente con grandes cantidades de datos de Internet. Este entrenamiento implica técnicas de aprendizaje profundo, que forman parte del campo más amplio del aprendizaje automático. GPT-3, por ejemplo, se entrenó con aproximadamente 500 000 millones de tokens, que son esencialmente fragmentos de texto. Este amplio entrenamiento permite que el modelo aprenda una gran variedad de patrones lingüísticos.
Comprensión a través de tokens
A diferencia de los humanos, los modelos de GPT no comprenden el texto directamente. En su lugar, desglosan el texto en los tokens mencionados anteriormente. Estos tokens pueden ser palabras o partes de palabras y 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 permite comprender y reproducir el texto en profundidad.
Funcionamiento dentro de la arquitectura de transformadores
El núcleo de GPT reside en el uso de la arquitectura de transformadores, diseñada específicamente para manejar secuencias de datos (como texto). Este método es más eficiente que las soluciones de RNN anteriores y se escala mejor con secuencias de texto más largas.
Empleo de mecanismos de autoatención
Dentro de la arquitectura del transformador, el mecanismo de autoatención permite a GPT ponderar la importancia de cada token en relación con los demás de una frase. Este proceso permite que el modelo se centre en los tokens relevantes al generar respuestas, lo que garantiza que la salida sea adecuada para el contexto.
Aplicación del entrenamiento en red
El modelo de transformador en GPT consta de varias capas de redes neuronales que calculan las probabilidades y las relaciones entre los tokens. Al ajustar las ponderaciones dentro de estas redes, los modelos de GPT pueden generar respuestas mejoradas.
Uso de procesos de codificación y decodificación
En modelos de transformadores más detallados, un codificador procesa el texto de entrada y lo convierte en un conjunto de vectores matemáticos que captan la esencia de las palabras y sus relaciones. Cada vector representa una palabra o un token y conserva no solo la identidad de la palabra, sino también su información posicional en la oración. El decodificador toma estos vectores y genera el texto de salida. Predice la siguiente palabra en una secuencia en función de la información codificada y las palabras que ha generado hasta el momento. De este modo, traduce la representación interna en un texto legible por humanos.
La creación de un modelo de GPT implica una serie de pasos que requieren una cuidadosa planificación, recursos significativos y profundos conocimientos técnicos. Las organizaciones interesadas en desarrollar sus propios modelos de GPT deben seguir este enfoque:
Definir el alcance y los objetivos
Define claramente lo que pretendes conseguir con el modelo de GPT. Esto podría ir desde mejorar el servicio al cliente con un bot de chat hasta automatizar tipos específicos de generación de contenidos.Reunir un equipo calificado
Reúne un equipo con experiencia en aprendizaje automático, ciencia de datos e ingeniería de software. Este equipo dirigirá el desarrollo y el entrenamiento del modelo de GPT.Adquirir y preparar los datos
Recopila un gran conjunto de datos que sea relevante para las tareas que el modelo deberá realizar. Estos datos deben purgarse y preprocesarse para garantizar que sean adecuados en el entrenamiento del modelo.Elegir las herramientas y la tecnología adecuadas
Elige los marcos de aprendizaje profundo y el hardware que respaldarán el entrenamiento de GPT.Priorizar el entrenamiento y el ajuste del modelo
Entrena el modelo con los conjuntos de datos preparados. Este proceso implica establecer los parámetros, entrenar al modelo de forma iterativa y ajustar los resultados para mejorar la precisión y el rendimiento.Evaluar e iterar
Evalúa continuamente el rendimiento del modelo con las métricas adecuadas. Realiza ajustes en función de los comentarios para perfeccionar los resultados del modelo.Desplegar e integrar
Una vez que el modelo cumpla con los estándares deseados, despliégalo en el entorno de producción, donde pueda comenzar a realizar las tareas designadas. Asegúrate de que se integre sin problemas con los sistemas existentes.
La implementación exitosa de modelos de GPT implica algo más que conocimientos técnicos y recursos. Las organizaciones también deben tener en cuenta ciertos aspectos éticos y funcionales para garantizar que sus modelos sean eficaces y responsables. Al crear un GPT personalizado, ten en cuenta lo siguiente:
Elimina los sesgos y otros elementos perjudiciales
Es crucial entrenar los modelos en diversos conjuntos de datos para minimizar el sesgo. Probar y actualizar periódicamente el modelo a fin de identificar y eliminar cualquier lenguaje discriminatorio o perjudicial es esencial para las prácticas éticas de IA.Reduce las imprecisiones
A veces, los modelos de GPT pueden generar información incorrecta o engañosa, conocida como “alucinaciones”. Mejorar los métodos de entrenamiento y perfeccionar las arquitecturas de los modelos puede ayudar a reducir estas imprecisiones, lo que garantiza la fiabilidad del contenido generado. Asimismo, la evaluación humana puede ser una “última defensa” eficaz para detectar resultados imprecisos.Mantén la seguridad de los datos
Garantizar que los datos de entrenamiento no se filtren en los resultados es crucial para mantener la integridad y confidencialidad de la información. Para eso, son fundamentales las técnicas como la privacidad diferencial, la gestión y el monitoreo cuidadosos de los datos y el establecimiento de políticas transparentes de uso de datos entre los desarrolladores.
Crear un modelo de GPT internamente puede ser una tarea compleja y laboriosa. Por consiguiente, muchas organizaciones optan por trabajar con proveedores externos que se especialicen en soluciones de IA y aprendizaje automático. Estos proveedores pueden proporcionar la experiencia y los recursos necesarios para desarrollar o utilizar modelos eficaces más rápidamente y con una menor inversión inicial.
Los modelos de GPT, con su capacidad de generar texto coherente y relevante, prometen un valor significativo en el mercado actual, en plena evolución tecnológica. En este entorno, utilizar la plataforma adecuada a fin de aprovechar el potencial de la IA generativa y la automatización inteligente es crucial para las empresas interesadas en mantenerse a la vanguardia de la innovación.
Now Platform®, la galardonada plataforma basada en la nube de ServiceNow que da soporte a su amplia gama de productos y servicios, ofrece soluciones integrales de IA diseñadas para integrarse sin problemas con los modelos de GPT. Now Platform mejora la productividad mediante la automatización de las tareas rutinarias y la provisión de análisis avanzados, lo que la convierte en una herramienta vital para las empresas que buscan implementar GPT. Las competencias de IA de ServiceNow incluyen desde la comprensión del lenguaje natural (NLU) y la búsqueda inteligente hasta el análisis predictivo y la minería de procesos, todo con el objetivo de simplificar y mejorar los procesos de trabajo. Estas herramientas están diseñadas para garantizar que las empresas puedan utilizar la IA de manera eficaz en una amplia gama de aplicaciones, desde la automatización del servicio al cliente hasta el análisis de datos empresariales y la toma de decisiones.
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