GPT-3 vs GPT-4 | ¿Cuál es la diferencia?

Los modelos Generative Pre-trained Transformer (GPT) han causado sensación en el mundo de la inteligencia artificial. Con un rendimiento superior al de las arquitecturas de redes neuronales existentes y una escala sin precedentes, estos modelos de procesamiento del lenguaje han revolucionado la IA basada en el lenguaje natural.

Generative Pre-Trained Transformer 3 (GPT-3) y Generative Pre-Trained Transformer 4 (GPT-4) son dos de las últimas herramientas para desarrollar y mejorar la inteligencia artificial (IA). GPT El Transformador Generativo Preentrenado 3 ( GPT-3) salió a la venta en mayo de 2020 y se especula que su sucesor, -4, se lanzará al público a principios de 2023. Ambos GPTs ofrecerán capacidades avanzadas para el procesamiento del lenguaje natural, pero hay algunas diferencias significativas entre los dos.

¿Qué es GPT?

Un Transformador Generativo Preentrenado (GPT ) es una sofisticada arquitectura de red neuronal utilizada para entrenar grandes modelos lingüísticos (LLMs). Utiliza grandes cantidades de texto disponible públicamente en Internet para simular la comunicación humana.

Un modelo lingüístico GPT puede utilizarse para ofrecer soluciones de inteligencia artificial que gestionen tareas de comunicación complejas. Gracias a GPT-basada en LLMs, los ordenadores son capaces de manejar operaciones como el resumen de textos, la traducción automática, la clasificación y la generación de códigos. GPT también permite la creación de IA conversacional, capaz de responder a preguntas y aportar valiosos conocimientos sobre la información a la que han estado expuestos los modelos.

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GPT es un modelo de sólo texto. Centrarse sólo en la generación de texto permite a la inteligencia artificial navegar y analizar el texto con mayor eficacia y sin distracciones. Aunque GPT-3 es un modelo de solo texto, aún no sabemos si GPT-4 continúa en esa dirección o si será una red neuronal multimodal.

¿Por qué es tan importante GPT ?

GPT representa una revolución en la forma de crear contenidos de texto generados por IA. Los modelos de GPT -con parámetros de aprendizaje que se cuentan por cientos de miles de millones- son increíblemente inteligentes y tienen una ventaja considerable sobre todas las versiones anteriores de modelos lingüísticos. 

Usos de GPT

GPT puede aplicarse a una amplia gama de aplicaciones como:

• Creación de contenidos: Desde poesía del siglo XVIII hasta consultas SQL, los modelos de GPT pueden alimentarse con cualquier tipo de pregunta y empezarán a producir resultados textuales coherentes y similares a los humanos.
• Resumen de textos: Al ser capaz de generar un texto fluido y similar al humano, GPT-4 podrá reinterpretar cualquier tipo de documento de texto y formar un resumen intuitivo del mismo gracias a su capacidad para generar un texto fluido y similar al humano. Esto resulta útil para condensar grandes volúmenes de datos y obtener así una información y un análisis más eficaces.
• Responder preguntas: Una de las principales competencias del software GPT es su capacidad para comprender el habla, incluidas las preguntas. Además, puede proporcionar respuestas precisas o explicaciones detalladas, en función de las necesidades del usuario. Esto significa que las funciones de atención al cliente y asistencia técnica pueden mejorarse considerablemente gracias a las soluciones potenciadas por GPT-4.
• Traducción automática: Las tareas de traducción de idiomas realizadas por el software GPT son instantáneas y precisas. Al entrenar a la IA con grandes conjuntos de datos de material ya traducido, se puede mejorar su precisión y fluidez. De hecho, GPT puede hacer algo más que traducir de un idioma a otro. GPT Los modelos de IA pueden incluso tomar el discurso jurídico y convertirlo en lenguaje natural sencillo.
• Seguridad impulsada por la IA: Dado que GPT AI es capaz de reconocer textos, puede utilizarse para identificar cualquier forma de lenguaje. Esta capacidad puede utilizarse para identificar y marcar determinados tipos de comunicación, de modo que los contenidos tóxicos de Internet puedan identificarse y tratarse con mayor eficacia.
• IA conversacional: la tecnología Chatbot desarrollada mediante el software GPT puede llegar a ser increíblemente inteligente. Esto permite crear asistentes virtuales con aprendizaje automático, capaces de ayudar a los profesionales a realizar sus tareas independientemente del sector. Por ejemplo, una IA conversacional en el sector sanitario puede utilizarse para analizar los datos de los pacientes y sugerir diagnósticos y opciones de tratamiento.
• Creación de aplicaciones: los modelos de IA similares aGPT pueden llegar a ser capaces de crear aplicaciones y herramientas de diseño con un mínimo de información humana. A medida que sigan mejorando, es posible que creen incluso más del código necesario para crear plugins y otros tipos de software con solo una descripción de lo que se quiere conseguir.

¿Cuáles son las diferencias entre GPT-3 y GPT-4?

GPT-4 promete un enorme salto de rendimiento con respecto a GPT-3, incluida una mejora en la generación de texto que imita el comportamiento humano y los patrones de velocidad.

GPT-4 es capaz de gestionar la traducción de idiomas, el resumen de textos y otras tareas de forma más versátil y adaptable. Los programas informáticos entrenados para ello podrán inferir las intenciones de los usuarios con mayor precisión, incluso cuando el error humano interfiera con las instrucciones.

Más potencia a menor escala

GPTSe especula que -4 será sólo ligeramente mayor que GPT-3. El nuevo modelo aclara la idea errónea de que la única forma de mejorar es haciéndose más grande, al basarse más en los parámetros de aprendizaje automático que en el tamaño. Aunque seguirá siendo más grande que la mayoría de las redes neuronales de generaciones anteriores, su tamaño no será tan relevante para su rendimiento.

Algunas de las últimas soluciones de software lingüístico implementan modelos increíblemente densos, que llegan a triplicar el tamaño de GPT-3. Sin embargo, el tamaño por sí mismo no se traduce necesariamente en mayores niveles de rendimiento. Al contrario, los modelos más pequeños parecen ser la forma más eficaz de entrenar la inteligencia digital. Muchas empresas se están pasando a sistemas más pequeños y se están beneficiando del cambio. No sólo mejoran su rendimiento, sino que también pueden reducir sus costes informáticos, su huella de carbono y sus barreras de entrada.

Una revolución en la optimización

Uno de los mayores inconvenientes de los modelos lingüísticos han sido los recursos dedicados a su formación. A menudo, las empresas deciden cambiar la precisión por un precio más bajo, lo que da lugar a modelos de IA notablemente infraoptimizados. A menudo, la inteligencia artificial sólo se enseña una vez, lo que le impide adquirir el mejor conjunto de hiperparámetros para la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y la longitud de la secuencia, entre otras características.

Durante mucho tiempo se pensó que el rendimiento de los modelos se veía afectado principalmente por su tamaño. Esto ha llevado a muchas grandes empresas, como Google, Microsoft y Facebook, a gastar grandes cantidades de capital en construir los sistemas más grandes. Sin embargo, este método no tenía en cuenta la cantidad de datos con los que se alimentaban los modelos.

Más recientemente, se ha demostrado que el ajuste de los hiperparámetros es uno de los motores más importantes de la mejora del rendimiento. Sin embargo, esto no es alcanzable para modelos más grandes. Los nuevos modelos de parametrización pueden entrenarse por una fracción del coste a menor escala para luego transferir los hiperparámetros a un sistema mayor sin apenas coste alguno.

Debido a esto, GPT-4 no necesita ser mucho más grande que GPT-3 para ser más potente. Su optimización se basa en la mejora de variables distintas del tamaño del modelo -como datos de mayor calidad-, aunque no podremos tener la imagen completa hasta que se publique. Se pueden lograr avances increíbles en todos los puntos de referencia con un GPT-4 afinado, capaz de utilizar el conjunto correcto de hiperparámetros, tamaños de modelo óptimos y un número exacto de parámetros.

¿Qué significará para el modelado lingüístico?

GPT-4 es un enorme salto adelante en el campo de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural. Tiene el potencial de convertirse en una herramienta inestimable para cualquiera que necesite generar texto.

GPT-4 se centra en ofrecer una mayor funcionalidad y un uso más eficaz de los recursos. En lugar de basarse en modelos grandes, está optimizado para sacar el máximo partido de los más pequeños. Con una optimización suficiente, los modelos pequeños pueden estar a la altura de los más grandes e incluso superarlos. Además, la implantación de modelos más pequeños permite crear soluciones más rentables y respetuosas con el medio ambiente.

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¿Qué significa para los usuarios y las empresas?

Aunque es posible que el usuario medio de Internet no note grandes cambios tras la implantación de GPT-4, sí cambiará la forma de operar de muchas empresas. GPT-4 será capaz de generar ingentes cantidades de contenidos a una velocidad de vértigo, lo que permitirá a las empresas manejar diversos aspectos de su negocio con ayuda de la inteligencia artificial.

Las empresas que se hacen con GPT-4 adquieren la capacidad de generar contenidos automáticamente, ahorrando tiempo y dinero a la vez que aumentan su alcance. Dado que la tecnología puede trabajar con cualquier tipo de texto, las aplicaciones prácticas de GTP-4 son prácticamente ilimitadas.

¿Cómo puede hacer crecer mi negocio?

GPTEl enfoque de -4 en la funcionalidad se traduce en un aumento de la eficiencia operativa. Las empresas pueden utilizar la IA para mejorar su atención al cliente, sus estrategias de generación de contenidos e incluso sus actividades de ventas y marketing.

GPT-4 capacita a las empresas para:

• Cree grandes volúmenes de contenidos: Los modelos lingüísticos avanzados de última generación permiten a las empresas crear contenidos de alta calidad a un ritmo muy rápido. Por ejemplo, una empresa puede confiar en la inteligencia artificial para generar contenidos para redes sociales de forma constante. Esto ayuda a una empresa a mantener una buena presencia en línea sin tener que pensar mucho en ello.
• ‍Mejorarlas capacidades de atención al cliente: Las IA capaces de producir respuestas similares a las humanas son increíblemente útiles para la atención al cliente. Al producir respuestas claras a las consultas de los clientes, las soluciones de IA pueden manejar la gran mayoría de las situaciones comunes de atención al cliente. Esto ayuda a reducir el número de solicitudes de asistencia al tiempo que proporciona a los clientes un método más directo de obtener respuestas.
• Personalizar la experiencia de marketing: Gracias a GPT-4, será más fácil crear contenidos publicitarios que se adapten a distintos grupos demográficos. La IA puede generar contenidos y anuncios específicos que sean más relevantes para las personas que los van a consumir. Esta estrategia puede ayudar a aumentar las tasas de conversión entre los usuarios en línea.

¿Qué impacto tendrá en la creación de software?

GPT-4 se espera que continúe su impacto en la industria del desarrollo de software. Los desarrolladores pueden esperar recibir ayuda de la IA durante la creación del código de nuevos programas de software para automatizar la mayor parte de las tareas manuales repetitivas de programación.

¿Cuál es la importancia de GPT?

En conclusión, GPT-3 y GPT-4 representan avances cruciales en el campo de los modelos lingüísticos. GPT La adopción de -3 en una gran variedad de aplicaciones ha sido la prueba del intenso interés que suscita la tecnología y de su continuo potencial de cara al futuro. Aunque todavía no ha salido al mercado, se espera que GPT-4 se beneficie de considerables avances que harán aún más versátiles estos potentes modelos lingüísticos. Será fascinante ver cómo evolucionan estos modelos en el futuro, ya que tienen el poder de alterar fundamentalmente la forma en que nos comunicamos con los robots e interpretamos el lenguaje natural.

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