¿Qué es GPT?

GPT, o transformador generativo preentrenado, es un tipo de modelo de lenguaje extenso (LLM) que utiliza el aprendizaje profundo para generar texto similar al humano. Las redes neuronales se entrenan con conjuntos de datos enormes que contienen texto y código, lo que les permite entender y generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes. Como componente clave en el campo de la IA generativa, GPT amplía los límites de lo que es posible con la IA, permitiendo que las máquinas generen contenido creativo y de calidad humana.

¿Quieres saber cómo entienden los ordenadores el lenguaje? En este vídeo se analizan los modelos de transformadores y BERT

¿Cómo funciona GPT?

Los modelos GPT funcionan como una red compleja de neuronas artificiales, organizadas en capas para procesar la información en profundidad, de forma similar al cerebro humano. Su arquitectura se conoce como transformer, que es un diseño de red neuronal que los investigadores de Google inventaron y liberaron como código abierto en el 2017. El transformador le permite analizar frases completas de forma simultánea, en lugar de secuencial, y captar las relaciones entre las palabras independientemente de la distancia entre ellas. 

Esta capacidad se basa en la "autoatención", un mecanismo que permite al modelo ponderar la importancia de cada palabra en relación con las demás, imitando la forma en que los humanos se centran en diferentes partes de una frase para obtener contexto.  

Para entrenar este modelo, hay que alimentarlo con grandes cantidades de datos de texto (libros, artículos, código, conversaciones online), es decir, exponerlo a la variedad y los matices del lenguaje humano. Mediante la exposición repetida y un proceso llamado "retropropagación", en el que aprende de sus errores de predicción, el modelo perfecciona su representación interna del lenguaje, lo que le permite entender y generar texto de calidad humana.

¿Cuáles son las aplicaciones de GPT en la IA?

Los modelos de GPT se pueden usar de distintas formas, como las siguientes:

Creación de contenido

Los modelos de GPT pueden ayudarte a crear contenido de alta calidad para sitios web, blogs, redes sociales y más. Esta puede ser una herramienta muy útil para empresas y particulares que necesitan crear contenido interesante e informativo de forma regular.

Un ejemplo es usar modelos de GPT para redactar borradores de publicaciones personalizadas en redes sociales o escribir descripciones de productos, en función de las peticiones e información concretas que se le den al modelo. Así, podrás dedicar tiempo a otras tareas.

Servicio de atención al cliente

Estos modelos se pueden usar para mejorar los bots de chat y los asistentes virtuales que pueden ofrecer asistencia al cliente, responder preguntas y resolver problemas. Esto puede ayudar a las empresas a mejorar la satisfacción del cliente y reducir los costes de asistencia.

Imagina poder recibir asistencia instantánea del servicio de atención al cliente a cualquier hora del día o de la noche, sin tener que esperar en espera ni navegar por complicados menús telefónicos. Este es el potencial del servicio de atención al cliente basado en IA.

Bots de chat

Además de ofrecer asistencia al cliente, los bots de chat también pueden usarse para responder preguntas e incluso mantener conversaciones informales. A medida que la tecnología GPT siga desarrollándose, es probable que en el futuro veamos bots de chat aún más sofisticados y parecidos a los humanos.

Generación de código

La tecnología GPT tiene el potencial de revolucionar la forma en que trabajan los desarrolladores. Se puede usar para ayudar en la generación de código informático, lo que puede ser una herramienta valiosa para los desarrolladores que buscan automatizar tareas o agilizar el proceso de desarrollo.

De esta forma, los desarrolladores pueden centrarse en tareas más complejas y creativas. Imagina un futuro en el que incluso las personas con poca experiencia en programación puedan hacer realidad sus ideas con la ayuda de herramientas de generación de código basadas en IA

Educación

GPT tiene la posibilidad de transformar la educación ofreciendo experiencias de aprendizaje personalizadas según las necesidades de cada alumno. Puede ofrecer comentarios personalizados, problemas de práctica, módulos interactivos, planes de estudio, tutores virtuales y asistencia lingüística. Esta integración de la IA puede crear un entorno de aprendizaje inclusivo, atractivo y eficaz para todos los alumnos.

¿Por qué es importante GPT?

La importancia de GPT radica en su capacidad para salvar la brecha entre humanos y máquinas a través del lenguaje. Su capacidad para entender y generar texto humano abre nuevas posibilidades en materia de comunicación, automatización y expresión creativa.

Además, la adaptabilidad de GPT a distintos dominios y tareas lo convierte en una tecnología transformadora con el potencial de revolucionar una gran variedad de sectores. 

Entrenamiento de GPT

Entrenar un modelo GPT es un proceso que consume muchos recursos computacionales, lo que implica alimentarlo con cantidades masivas de datos de texto y emplear un enfoque de aprendizaje autosupervisado. El modelo no se basa en datos explícitamente etiquetados, sino que aprende identificando patrones y relaciones en los propios datos.

El proceso de formación suele incluir los siguientes pasos:

  1. Preparación de los datos: el primer paso es recoger y preparar un conjunto de datos enorme de texto y código. Este conjunto de datos se ha seleccionado cuidadosamente para que sea lo más diverso y representativo posible, y abarca una amplia gama de temas, estilos de escritura e idiomas.
  2. Segmentación: los datos de texto se dividen en unidades más pequeñas llamadas "tokens". Pueden ser palabras individuales, partes de palabras o incluso caracteres, según el modelo de GPT específico y el nivel de detalle deseado.
  3. Inicialización del modelo: el modelo de GPT se inicializa con parámetros aleatorios. Estos parámetros se ajustarán durante el proceso de entrenamiento a medida que el modelo vaya aprendiendo de los datos.
  4. Aprendizaje autosupervisado: el modelo recibe los datos de texto tokenizado y tiene la tarea de predecir el siguiente token de la secuencia. Por ejemplo, si se le da la entrada "El gato se sentó en", el modelo podría predecir "la alfombra".
  5. Retropropagación y optimización: las predicciones del modelo se comparan con los tokens siguientes reales de los datos de entrenamiento, y la diferencia entre ellos se utiliza para calcular un valor de "pérdida". Esta pérdida representa lo lejos que están las predicciones del modelo de la realidad. Después, el modelo usa la propagación inversa para ajustar sus parámetros internos y minimizar esa pérdida. Este proceso iterativo de predicción, cálculo de pérdida y ajuste de parámetros continúa durante muchas épocas, y el modelo mejora gradualmente su capacidad para predecir con precisión el siguiente token de una secuencia.

El tamaño del conjunto de datos de entrenamiento, la complejidad del modelo GPT y los recursos de computación disponibles desempeñan un papel fundamental a la hora de determinar el tiempo y los recursos necesarios para el entrenamiento. Entrenar un modelo de GPT grande puede llevar mucho tiempo, ya que requiere hardware especializado y un consumo de energía considerable.

¿Cómo ayuda Google Cloud a los LLM?

Google Cloud ayuda a los desarrolladores y a las empresas a aprovechar el potencial de los LLMs y a crear aplicaciones innovadoras basadas en IA. A continuación, se incluyen algunas formas en las que Google Cloud apoya los GPT y los LLM:

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