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Sabías que el mundo lleva explorando las posibilidades de la inteligencia artificial IA, desde la década de 1950, un periodo de tiempo en el que el matemático Alan Turing sentó las bases de esta disciplina con su artículo Computing Machinery and Intelligence.
Sin embargo, en siete décadas de desarrollo, la sensación de que la IA está avanzando a pasos agigantados nunca había estado tan presente como lo está en el 2024.
La era de la IA, denominada así por personalidades como Bill Gates, empezó a hacerse realmente evidente en noviembre de 2022, fecha en la que la startup OpenAI puso a disposición del público el famoso ChatGPT.
Desde ese momento, y por primera vez de forma gratuita, el mundo tuvo llave a las ventajas de un modelo grande de lenguaje bajo una interfaz de usuario amigable.
Y el mundo se encantó, se romantizo la IA
Aquel importantísimo suceso que nos permitió conversar en lenguaje natural con un modelo de IA capaz de entender el contexto y ofrecer respuestas sencillas como altamente complejas fue tan solo un paso inicial de lo que estaba por nacer.
¿Conoces como nacio?
ChatGPT estaba basado en GPT-3.5 y su versión gratuita lo sigue estando, pero modelos más avanzados como GPT-4 no tardaron llegar con muchas mejoras.
¿Busca una solución automatizada para conseguir información precisa de forma rápida y sencilla?
Si es así, ChatGPT puede ser la herramienta perfecta para ti. En este artículo de BLG Advisors, analizamos la precisión de ChatGPT y debatimos si es una opción viable para encontrar resultados fiables. ¡Presta atención!
¿Qué es un modelo?
Empecemos por el principio, un modelo es una clase de herramienta de predicción en el campo de la inteligencia artificial, diseñado habitualmente para un tipo de escenario específico.
Estos modelos se emplean para anticipar una amplia variedad de resultados, desde patrones meteorológicos y tendencias existentes en el mercado de valores hasta resultados deportivos e identificación de contenido en imágenes.
El hilo que encontramos frecuentemente entre estos modelos es su capacidad para tomar una entrada específica como los datos meteorológicos actuales y generar una predicción como el pronóstico de mañana, a menudo van acompañadas de un nivel de confianza.
La precisión y la fiabilidad de estas predicciones pueden variar generosamente. Antes del advenimiento de los modelos GPT, no existía un modelo eficiente capaz de predecir con precisión la continuación de una entrada de texto.
Sin embargo, OpenAI fue el pionero en una nueva categoría de modelos conocidos como transformadores generativos preentrenados / GPT, que corrigieron significativamente esto.
Estos modelos GPT pueden comprender efectivamente un texto de entrada en muchas circunstancias, igualando o a veces superando la velocidad y la competencia de un humano promedio.
Dado que la entrada de texto es un concepto de aplicabilidad muy amplia, estos modelos GPT pueden ser utilizados para una variedad de tareas, que van desde responder las consultas y adherirse a pautas de edición/formato hasta incluso escribir código.
Entonces, en esencia, un modelo GPT es una herramienta de pronóstico para contenido textual.
Historia de los diferentes modelos de OpenAI
Antes de entender las diferencias existentes entre estos modelos distintos, vamos a hacer un viaje por la corta memoria y comprenderlos modelos GPT que OpenAI ha lanzado durante los últimos 7 años de su existencia.
1.-GPT / Transformador Generativo Preentrenado:
Fue Lanzado en el año 2018, el modelo GPT fue un gran avance en el dominio de la comprensión y generación del lenguaje.
Fue modelo preentrenado en una gran gama de textos de internet, pero no estuvo exento de limitaciones, incluyendo la generación de respuestas creativas pero a veces sin sentido.
2.-GPT-2.
Introducido en el año 2019, GPT-2 fue una mejora directa al que nombramos anteriormente, brindando más parámetros y un mejor rendimiento.
Inicialmente, debido a ciertas preocupaciones acerca del posible mal uso, el modelo completo no fue liberado. Sin embargo, fue totalmente de código abierto más tarde ese mismo año.
3.-GPT-3.
La tercera iteración, que fue lanzada en el año 2020, acrecentó significativamente la capacidad del modelo, con 175 mil millones de parámetros de aprendizaje automático.
Este modelo fue capaz de brindar respuestas impresionantemente coherentes y contextualmente importantes, superando a sus predecesores en traducción, respuesta a preguntas y otras tareas.
4.-Variantes afinadas de GPT-3.
OpenAI también lanzó algunos de los modelos GPT-3 que han sido afinados para tareas específicas.
Por ejemplo, el modelo ChatGPT / técnicamente GPT-3.5, una versión de GPT-3, fue afinado concretamente para generar respuestas conversacionales.
5.-GPT-4.
Fue lanzado en el año 2023, es el modelo más adelantado hasta ahora con 1 billón de parámetros.
¡Impresionante!
En las pruebas realizadas de forma internas, el modelo alcanzo puntuar en el percentil 94 en el SAT/ examen de fin de bachillerato en los Estados Unidos, el percentil 88 en el LSAT / Examen de Admisión a la Escuela de Derecho, y el percentil 90 en el Examen de la Barra Uniforme / Examen de Abogados.
Estos resultados son valiosos en comparación con el modelo anterior, GPT-3.5, que alcanzo puntuaciones en el percentil 82 en el SAT, el percentil 40 en el LSAT, y sólo el percentil 10 en el Examen de la Barra Uniforme.
¿De qué se trata ChatGPT?
ChatGPT es una solución de chatbot con IA diseñada para brindar a los usuarios respuestas rápidas y fiables.
Es una herramienta muy capaz de formar respuestas precisas, responder con rapidez y producir información perspicaz sobre una amplia variedad de temas.
Este software crea respuestas a las preguntas manejando sofisticados algoritmos que son capaces de procesar las solicitudes más rápidamente, garantizando al mismo tiempo mayores niveles de precisión en comparación con otras herramientas disponibles actualmente en el mercado.
Esto lo hace perfecto para ciertas tareas como lo son las operaciones de atención al cliente, respuesta a preguntas frecuentes y resolución de problemas técnicos dentro de las organizaciones.
¿Cómo funciona ChatGPT?
ChatGPTal igual que otros modelos lingüísticos fundados en la arquitectura de transformadores, trabaja procesando y generando texto en una serie de pasos.
Te presentamos una descripción general del funcionamiento de ChatGPT , presta atención.
1.-Preentrenamiento: ChatGPT se preentrena con un gran corpus de texto disponible públicamente en Internet.
Esto incluye a las páginas web, libros, artículos y otras fuentes de datos textuales. Durante el preentrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra de una frase basándose en el contexto de las palabras anteriores.
2.-Puesta a punto: Tras el preentrenamiento, ChatGPT se pone a punto en un conjunto de datos más específico que se genera cuidadosamente con revisores humanos.
Estos revisores alcanzan las directrices proporcionadas por OpenAI para revisar y puntuar los posibles resultados del modelo para diferentes ejemplos.
El modelo se ajusta entonces para mejorar sus respuestas basándose en este bucle de retroalimentación.
3.- Arquitectura de transformadores: ChatGPT se basa en los edificadores de transformadores, que es una arquitectura de las redes neuronales diseñada concretamente para procesar datos secuenciales como el texto.
El modelo transformador consta de diferentes capas de redes neuronales de auto atención y feed-forward, lo que le permite captar las relaciones y dependencias entre las palabras de una frase.
4.- Generación de respuestas: A partir de la entrada y de los conocimientos ya adquiridos, ChatGPT forma una respuesta prediciendo la palabra o el símbolo más probable.
El proceso se extiende de forma iterativa, con el modelo generando texto hasta que alcanza una longitud especificada o una condición de terminación.
5.-Comprensión contextual: ChatGPT procesa el texto de entrada a través de sus capas transformadoras, donde capta las relaciones contextuales entre los tokens.
Esto permite al modelo comprender la entrada en el contexto de la conversación precedente y de las instrucciones proporcionadas.
6.-Procesamiento de la entrada: Cuando un usuario formula una pregunta, el texto de entrada se tokeniza, es decir, se divide en unidades más pequeñas llamadas tokens.
Estos tokens suelen representar palabras o subpalabras. A continuación, el texto se introduce en el modelo para su posterior procesamiento.
7.-Tratamiento posterior: El texto generado se devuelve como respuesta del modelo. Puede ser procesado o formateado por algoritmos adicionales para mejorar la legibilidad o la coherencia, dependiendo de la implementación específica.
Es importante tomar en cuenta que las respuestas de ChatGPT se asientan en patrones e información aprendidos durante el entrenamiento, por lo que es posible que no siempre produzca respuestas precisas o correctas.
Además, no tiene acceso a información o conocimientos en tiempo real más allá de sus datos de entrenamiento.
La precisión de sus resultados depende en gran medida de la clase y la complejidad de la pregunta formulada, por lo que los usuarios deben esperar distintos niveles de corrección en función del nivel de dificultad de su consulta.
En resumen, he aquí cuatro puntos clave sobre ChatGPT:
- Los modelos lingüísticos se usan para responder preguntas;
- De las preguntas más simples cabe esperar respuestas correctas;
- En función de la complejidad de la pregunta, pueden producirse respuestas incorrectas;
- Las respuestas sesgadas pueden aparecer con consultas más específicas.
¿Cómo funciona GPT-4?
GPT-4 ha sido entrenado con un enorme dataset que le ofrece la capacidad de dar respuesta a una enorme cantidad de temas.
También se puede usar como un asistente de redacción, para aprender idiomas, crear ideas e incluso aprender a programar.
Todo esto, sin embargo, se encuentra limitado por dos importantes temas que es necesario tener en cuenta a la hora de utilizarlo.
El modelo de inteligencia artificial, en muchos casos, necesita instrucciones muy elaboradas y específicas para hacer un buen trabajo, lo que conocemos como prompts.
Aquí es donde se destaca el papel de los conocidos como prompts engineers, que se especializan en entender el modelo para sacarle el mayor provecho a través de indicaciones textuales. Pero esto no es todo.
Como modelo de IA, GPT-4 no tiene la capacidad de identificar qué conceptos son correctos o erróneos. Punto importante.
Por otro lado, esta tecnología todavía padece de varios problemas como la reproducción de sesgos sociales y alucinaciones.
Por todo esto es importante utilizar los modelos de IA con responsabilidad y teniendo en cuenta sus ventajas y limitaciones.
Si te preguntas cómo ha obtenido toda la información que tiene ChatGPT, la respuesta es en base a un intenso entrenamiento. GPT-4 ha sido entrenado con los mencionados datasets con grandes cantidades de datos que le han servido para aprender y generar lenguaje similar al que manejamos los humanos.
Detrás de este modelo se encuentra una arquitectura conocida como Transformer ¡! Si como la película!
El objetivo de esta arquitectura, propuesta por Google en 2017, es innovar en la implementación de capas que permiten adaptar el modelo para que sea eficaz y eficiente en un amplio abanico de tareas.
OpenAI, en sus modelos GPT, la ha utilizado para implementar varias capas que convierten cada palabra en un vector numérico que permite al modelo procesar el texto de manera matemática.
Pero no solo se trata de capas. En los modelos GPT también intervienen una gran cantidad de parámetros. Estos se conforman durante el proceso de aprendizaje automático y están directamente relacionados con el rendimiento y la precisión del modelo.
¿Qué credibilidad tiene ChatGPT?
En ChatGPT la credibilidad del modelo depende de sus datos de entrenamiento, que pueden introducir sesgos o imprecisiones, y del proceso de ajuste, en el que intervienen revisores humanos.
Es importante abordar las respuestas del modelo de forma crítica y verificar la información de fuentes fiables cuando sea necesario.
Para finalizar durante su discurso de apertura, Sam Altman, CEO de OpenAI, también anunció el fin de la restricción de conocimientos de GPT-4.
Mientras que GPT-4 estaba restringido al conocimiento de acontecimientos que tuvieran lugar hasta 2021, el gigante de la IA anunció que GPT-4 Turbo conocería el mundo hasta abril de 2023.
Esto llega justo cuando Open AI ha anunciado que ChatGPT ha alcanzado los 100 millones de usuarios activos semanales.
En conjunto, estos últimos anuncios ponen de manifiesto que GPT-4 Turbo no sólo tiene acceso a una base de conocimientos mejorada, sino que también cuenta con el rendimiento necesario para responder a las peticiones de los usuarios de mayor tamaño.
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