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OpenAI desarrolló GPT-4, o «Generative Pre-trained Transformer 4», como una versión avanzada de la arquitectura del modelo de lenguaje.
GPT-4, al igual que sus predecesores (como GPT-2 y GPT-3), utiliza la arquitectura de transformadores, que domina en el procesamiento del lenguaje natural y otras aplicaciones de aprendizaje profundo.
Aquí hay algunos puntos clave sobre GPT-4:
Pre-entrenamiento y Afinamiento: OpenAI “pre-entrena” GPT-4 en enormes cantidades de texto para que adquiera un entendimiento general del lenguaje. Después de este pre-entrenamiento, pueden “afinarlo” para tareas específicas usando datos más específicos.
Capacidad: Se espera que GPT-4 tenga una mayor capacidad (número de parámetros) que sus predecesores. No tengo una cifra exacta para GPT-4 en mi última actualización (hasta septiembre de 2021), pero modelos como GPT-3 tenían hasta 175 mil millones de parámetros. A medida que estos números aumentan, el modelo puede entender y generar texto más eficientemente, pero también presenta desafíos en términos de eficiencia y gestión.
Aplicaciones: GPT-4 tiene aplicaciones en una variedad de campos, desde generación de texto (como redacción y creación de contenido) hasta tareas más avanzadas como responder preguntas, traducción, tutoriales y más.
Limitaciones y Desafíos: A pesar de su poder, GPT-4 presenta limitaciones. Estas pueden incluir generación de información incorrecta, incapacidad para razonar como un humano en todos los contextos y propensión a generar texto sesgado basado en sus datos de entrenamiento.
GPT-3.5 presenta las siguientes mejoras:
Capacidad (número de parámetros): GPT-4 supera en capacidad a las versiones más básicas o anteriores. Por ejemplo, GPT-3 presentó modelos que oscilaban entre 125 millones y 175 mil millones de parámetros, mientras que GPT-2 presentó un modelo de 117 millones de parámetros y otro más pequeño de 1.5 millones. A medida que la capacidad del modelo crece, suele mejorar en comprensión y generación de texto, pero también consume más recursos computacionales.
Rendimiento y Generalización: Los modelos más grandes y avanzados suelen ser más coherentes, versátiles y precisos en un espectro más amplio de tareas en comparación con los modelos más pequeños o básicos. Sin embargo, incluso los modelos más grandes pueden errar o generar respuestas equivocadas.
Costo de uso: OpenAI proporciona las versiones más pequeñas de sus modelos de manera gratuita, pero usar las versiones más grandes, especialmente a través de la API, puede implicar un costo.
Limitaciones de recursos: Los modelos más grandes consumen más memoria y potencia computacional, lo que puede ser un obstáculo para algunos usuarios o aplicaciones.
Tiempo de Entrenamiento: Los modelos más avanzados consumen más tiempo y datos durante su entrenamiento, lo que también supone un mayor costo en recursos computacionales.
Disponibilidad: En ocasiones, OpenAI decide no liberar al público las versiones más grandes de sus modelos debido a preocupaciones de seguridad y posible mal uso. Por ejemplo, OpenAI inicialmente no publicó el modelo más grande de GPT-2, aunque más tarde lo lanzó en su totalidad.