que son los gpts

¿Qué son los Transformadores Preentrenados Generativos (GPTs)?

Los GPTs, o Generadores de Texto Predictivo, son la tecnología que hace posible que sistemas basados en inteligencia artificial, como los chatbots o los asistentes virtuales, generen textos con una calidad casi humana. Estos sistemas aprenden de una cantidad masiva de datos de lenguaje para entender y producir textos que parecen escritos por personas. La clave está en su capacidad para predecir la siguiente parte del texto basándose en lo que ya se ha escrito, lo que les permite generar respuestas coherentes y contextuales. Es como si tuvieran una intuición lingüística, lo que les permite interactuar de manera natural y fluida.

Los Generative Pre-Trained Transformers (GPT) son modelos de lenguaje avanzados que utilizan el aprendizaje profundo para producir textos en lenguaje natural a partir de una entrada dada. Cuando un usuario proporciona una frase o cualquier otro tipo de entrada textual, el GPT crea un texto más extenso utilizando la información extraída de conjuntos de datos públicos. Estos modelos pueden procesar una amplia gama de entradas, desde párrafos de texto hasta código y escritura creativa, ofreciendo análisis, percepciones o resúmenes.

Explicación sencilla sobre qué son los GPTs

Imagina que tienes un robot muy inteligente que ha leído muchísimos libros, artículos y conversaciones. Este robot, llamado GPT, es como un mago del lenguaje: puede hablar de casi cualquier tema y escribir textos que parecen hechos por humanos. Cuando le dices algo, él utiliza todo lo que ha aprendido para predecir qué debería decir a continuación. Es como jugar al juego de «completar la frase», pero a un nivel súper avanzado.

El GPT es como un chef de palabras: toma un poco de lo que dices y lo mezcla con todo lo que ha aprendido, creando respuestas nuevas y relevantes. Puede escribir historias, responder preguntas, incluso programar, y todo lo hace de manera que parece que estás hablando con una persona real. Es como tener un amigo sabelotodo en forma de robot, que puede hablar de todo un poco y siempre tiene algo interesante o útil que decir.

Explicación sencilla sobre qué son los GPTs

¿Cómo hacen esto los GPTs?

Los GPTs son considerados modelos de lenguaje «grandes» (LLMs) porque han sido entrenados con una cantidad masiva de datos textuales, lo que les permite aprender una gran variedad de patrones lingüísticos y asociaciones, construyendo así una base de conocimiento rica y diversa. Ejemplos de otros LLMs incluyen BERT, con 110 millones de parámetros; GPT-3, con 178 millones; y PaLM, con 540 millones.

En este contexto, los parámetros son valores en la red neuronal que se optimizan durante el entrenamiento, como las tasas de aprendizaje y el número de conexiones entre neuronas. El número de parámetros determina la complejidad del modelo y la cantidad de información que puede procesar y almacenar. Por lo tanto, cuantos más parámetros tenga el modelo, más sofisticado será, pero también más costoso en términos computacionales para entrenar y utilizar. Si alguna vez has experimentado tiempos de inactividad al usar ChatGPT, esta es probablemente la razón.

Los transformadores son la base de los GPTs (incluso están en el nombre). Fueron presentados en el artículo de 2017 «Attention is All You Need» de Vaswani y colaboradores.

¿Qué son exactamente los Transformadores? 🧐

Los Transformadores son un tipo de modelo de aprendizaje profundo ampliamente utilizado en tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la traducción y la síntesis de textos. Su eficacia se debe a su capacidad para procesar datos tanto categóricos como numéricos, especialmente datos secuenciales como textos, audios y vídeos.

¿Qué los diferencia de las redes neuronales tradicionales? 🤔

A diferencia de estas, donde la información fluye en una sola dirección a través de las capas, los Transformadores permiten que cada capa interactúe con todas las demás. Esto significa que la red puede enfocarse en diferentes partes de la secuencia de entrada en distintas etapas del procesamiento. Este mecanismo clave se llama ‘Auto-atención’ o ‘Atención’.

La auto-atención funciona calculando un conjunto de pesos de atención para cada token de entrada, mostrando la relevancia de cada token en comparación con los demás. Luego, el Transformador usa estos pesos para asignar mayor importancia a las partes más significativas de la entrada, y menos a las menos relevantes.

¿Cómo predicen los transformadores en los GPTs la siguiente palabra?

En el caso de los GPTs, el Transformador predice la siguiente palabra en una secuencia basándose en la secuencia de entrada de palabras. Esto lo logra maximizando la probabilidad de generar la siguiente palabra en la secuencia. Una vez entrenado, el modelo puede usarse para generar texto nuevo, eligiendo de una distribución de probabilidad de posibles siguientes palabras basada en la entrada actual. Bastante impresionante, ¿verdad?

En conclusión, los Transformadores pueden considerarse una herramienta valiosa y eficaz para generar datos secuenciales. Un ejemplo destacado es ChatGPT, el popular modelo de tercera generación Generative Pre-trained Transformer, también conocido como GPT-3, desarrollado por OpenAI. Si alguna vez has interactuado con un sistema de IA basado en el lenguaje, es muy probable que hayas encontrado GPTs.

Al igual que sus predecesores, GPT-3 ha mostrado avances significativos en la generación de salidas de lenguaje de alta calidad que son casi indistinguibles de la escritura humana. Esto representa un gran avance en el procesamiento del lenguaje natural, y los GPTs tienen el potencial de transformar la forma en que interactuamos con los sistemas basados en el lenguaje.

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