¿Qué es GPT?

Los modelos GPT funcionan como una red compleja de neuronas artificiales, organizadas en capas para procesar información en profundidad, de forma similar al cerebro humano. Su arquitectura se conoce como transformador, que es un diseño de red neuronal que los investigadores de Google inventaron y configuraron con código abierto en 2017. El transformador permite analizar oraciones completas de forma simultánea, en lugar de manera secuencial, y captar relaciones entre palabras sin importar su distancia. 

Esta capacidad se deriva de la “autoatención”, un mecanismo que permite que el modelo pondere la importancia de cada palabra en relación con las demás, imitando cómo los humanos se enfocan en diferentes partes de una oración para obtener contexto.  

Entrenar este modelo implica alimentarlo con cantidades masivas de datos de texto (libros, artículos, código, conversaciones en línea), lo que lo expone al rango y los matices del lenguaje humano. A través de la exposición repetida y un proceso llamado “propagación inversa”, en el que aprende de sus errores de predicción, el modelo define mejor su representación interna del lenguaje, lo que lo hace notablemente hábil para comprender y generar texto de calidad humana.

Los modelos GPT se pueden usar de varias maneras, como en algunos de los siguientes ejemplos:

Los modelos GPT pueden ayudar a crear contenido de alta calidad para sitios web, blogs, redes sociales y mucho más. Esta puede ser una herramienta valiosa para las empresas y las personas que necesitan crear contenido informativo y atractivo con regularidad.

Un ejemplo es usar modelos GPT para redactar publicaciones personalizadas en redes sociales o escribir descripciones de productos, según las instrucciones y la información específicas que se le brinden al modelo. Esto puede liberar tiempo para otras tareas.

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

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

Además de la atención al cliente, los chatbots también pueden usarse para un público más amplio con el objetivo de responder preguntas y hasta entablar conversaciones informales. A medida que la tecnología GPT siga desarrollándose, se espera que en el futuro veamos chatbots aún más sofisticados y similares a los humanos.

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 acelerar el proceso de desarrollo.

Esto puede liberar a los desarrolladores para que se enfoquen en tareas más complejas y creativas. Imagina un futuro en el que incluso las personas con experiencia limitada en programación puedan dar vida a sus ideas con la ayuda de herramientas de generación de código potenciadas por IA.

GPT tiene la posibilidad de transformar la educación; para ello, ofrece experiencias de aprendizaje personalizadas adaptadas a las necesidades de cada estudiante. Puede proporcionar comentarios personalizados, problemas prácticos, 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 estudiantes.

La importancia de GPT radica en su capacidad de acortar la brecha entre humanos y máquinas a través del lenguaje. Su competencia en la comprensión y generación de texto similar al humano abre nuevas posibilidades para la comunicación, la automatización y la expresión creativa.

Además, la adaptabilidad de GPT a varios dominios y tareas la convierte en una tecnología transformadora con el potencial de revolucionar una amplia variedad de industrias. 

Entrenar un modelo GPT es un proceso de procesamiento intensivo que implica alimentarlo con cantidades masivas de datos de texto y emplear un enfoque de aprendizaje autosupervisado. El modelo no depende de datos etiquetados de forma explícita, sino que, para aprender, identifica patrones y relaciones dentro de los datos.

El proceso de entrenamiento suele incluir los siguientes pasos:

1. Preparación de datos: El primer paso es reunir y preparar un conjunto de datos masivo de texto y código. Este conjunto de datos se seleccionó cuidadosamente para que sea lo más diverso y representativo posible, y abarca una amplia variedad de temas, idiomas y estilos de escritura.
2. Asignación de token: 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 GPT específico y el nivel de detalle deseado.
3. Inicialización del modelo: El modelo GPT se inicializa con parámetros aleatorios. Estos parámetros se ajustarán durante el proceso de entrenamiento a medida que el modelo aprenda de los datos.
4. Aprendizaje autosupervisado: Luego, se le proporcionan al modelo los datos de texto con tokens asignados y se le da la tarea de predecir el siguiente token en una secuencia. Por ejemplo, si la entrada es “The cat sat on the”, el modelo podría predecir “mat”.
5. Propagación inversa y optimización: Las predicciones del modelo se comparan con los tokens siguientes reales en los datos de entrenamiento, y la diferencia entre ellos se usa para calcular un valor de “pérdida”. Esta pérdida representa qué tan alejadas están las predicciones del modelo de la verdad. Luego, el modelo usa la propagación inversa para ajustar sus parámetros internos y minimizar esta pérdida. Este proceso iterativo de predicción, cálculo de pérdida y ajuste de parámetros continúa durante muchos ciclos de entrenamiento, lo que permite que el modelo mejore gradualmente su capacidad de predecir con precisión el siguiente token en una secuencia.

El tamaño del conjunto de datos de entrenamiento, la complejidad del modelo GPT y los recursos de procesamiento disponibles desempeñan un rol fundamental en la determinación del tiempo y los recursos necesarios para el entrenamiento. Entrenar un modelo GPT grande puede llevar mucho tiempo, requiere hardware especializado y un consumo de energía considerable.