Explorando las maravillas de la GPT-3: el futuro de la IA
La Inteligencia Artificial (IA) lleva tiempo revolucionando nuestra forma de concebir tareas y procesos. Uno de los avances más revolucionarios en IA ha sido el desarrollo de GPT-3, un modelo lingüístico de propósito general con un enorme número de parámetros y una capacidad inigualable para generar texto. GPT-3 ha llevado la investigación y el desarrollo de la IA a un nivel completamente nuevo, abriendo posibilidades completamente nuevas para las empresas y organizaciones que buscan utilizar la IA para resolver problemas complejos. GPT-3 ha generado gran expectación entre los investigadores y desarrolladores de IA desde su presentación y, en esta guía de Nanova, analizaremos por qué GPT-3 es tan extraordinario y qué puede aportar.
¿Qué es GPT-3?
GPT-3, o el transformador generativo preentrenado de tercera generación, es un modelo de aprendizaje automático de red neuronal entrenado utilizando datos de Internet para generar cualquier tipo de texto. Desarrollado por OpenAI, requiere una pequeña cantidad de texto de entrada para generar grandes volúmenes de texto generado por máquinas relevantes y sofisticados.
La red neuronal de aprendizaje profundo de GPT-3 es un modelo con más de 175 mil millones de parámetros de aprendizaje automático. Para poner las cosas en escala, el modelo de lenguaje entrenado más grande antes de GPT-3 fue el modelo Turing NLG de Microsoft, que tenía 10 mil millones de parámetros. A principios de 2021, GPT-3 es la red neuronal más grande jamás producida. Como resultado, GPT-3 es mejor que cualquier modelo anterior para producir texto que sea lo suficientemente convincente como para parecer que un humano podría haberlo escrito.
¿Qué puede hacer GPT-3?
El procesamiento del lenguaje natural incluye como uno de sus principales componentes la generación del lenguaje natural, que se centra en la generación de texto natural del lenguaje humano. Sin embargo, generar contenido comprensible para los humanos es un desafío para las máquinas que realmente no conocen las complejidades y matices del lenguaje. Usando texto en Internet, GPT-3 está entrenado para generar texto humano realista.
GPT-3 se ha utilizado para crear artículos, poesía, historias, informes de noticias y diálogos utilizando solo una pequeña cantidad de texto de entrada que se puede usar para producir grandes cantidades de copia de calidad.
GPT-3 también se está utilizando para tareas conversacionales automatizadas, respondiendo a cualquier texto que una persona escriba en la computadora con un nuevo fragmento de texto apropiado para el contexto. GPT-3 puede crear cualquier cosa con una estructura de texto, y no sólo texto en lenguaje humano. También puede generar automáticamente resúmenes de texto e incluso código de programación.
Ejemplos de GPT-3
Como resultado de sus potentes capacidades de generación de texto, GPT-3 se puede utilizar en una amplia gama de formas. GPT-3 se utiliza para generar escritura creativa como publicaciones de blog, textos publicitarios e incluso poesía que imita el estilo de Shakespeare, Edgar Allen Poe y otros autores famosos.
Usando solo unos pocos fragmentos de texto de código de ejemplo, GPT-3 puede crear código viable que se puede ejecutar sin errores, ya que el código de programación es solo una forma de texto. GPT-3 también se ha utilizado con un efecto poderoso para simular sitios web. Usando solo un poco de texto sugerido, un desarrollador ha combinado la herramienta de creación de prototipos de interfaz de usuario Figma con GPT-3 para crear sitios web simplemente describiéndolos en una o dos oraciones. GPT-3 incluso se ha utilizado para clonar sitios web proporcionando una URL como texto sugerido. Los desarrolladores están utilizando GPT-3 de varias maneras, desde la generación de fragmentos de código, expresiones regulares, gráficos y gráficos a partir de descripciones de texto, funciones de Excel y otras aplicaciones de desarrollo.
GPT-3 también se está utilizando en el mundo de los juegos para crear diálogos de chat realistas, cuestionarios, imágenes y otros gráficos basados en sugerencias de texto. GPT-3 también puede generar memes, recetas y tiras cómicas.
¿Cómo funciona GPT-3?
GPT-3 es un modelo de predicción de lenguaje. Esto significa que tiene un modelo de aprendizaje automático de red neuronal que puede tomar el texto de entrada como entrada y transformarlo en lo que predice que será el resultado más útil. Esto se logra entrenando el sistema en el vasto cuerpo de texto de Internet para detectar patrones. Más específicamente, GPT-3 es la tercera versión de un modelo que se centra en la generación de texto basado en ser entrenado previamente en una gran cantidad de texto.
Cuando un usuario proporciona entrada de texto, el sistema analiza el idioma y utiliza un predictor de texto para crear la salida más probable. Incluso sin mucho ajuste o entrenamiento adicional, el modelo genera texto de salida de alta calidad que se siente similar a lo que producirían los humanos.
¿Cuáles son los beneficios de GPT-3?
Siempre que sea necesario generar una gran cantidad de texto desde una máquina basada en una pequeña cantidad de entrada de texto, GPT-3 proporciona una buena solución. Hay muchas situaciones en las que no es práctico o eficiente tener un humano a mano para generar salida de texto, o puede haber una necesidad de generación automática de texto que parezca humana. Por ejemplo, los centros de servicio al cliente pueden usar GPT-3 para responder a las preguntas de los clientes o apoyar los chatbots; los equipos de ventas pueden usarlo para conectarse con clientes potenciales; y los equipos de marketing pueden escribir textos utilizando GPT-3.
¿Cuáles son los riesgos y limitaciones de GPT-3?
Si bien GPT-3 es notablemente grande y potente, tiene varias limitaciones y riesgos asociados con su uso. El mayor problema es que GPT-3 no está aprendiendo constantemente. Ha sido entrenado previamente, lo que significa que no tiene una memoria continua a largo plazo que aprenda de cada interacción. Además, GPT-3 sufre de los mismos problemas que todas las redes neuronales: su falta de capacidad para explicar e interpretar por qué ciertas entradas resultan en salidas específicas.
Además, las arquitecturas de transformadores, de las cuales GPT-3 es una, sufren problemas de tamaño de entrada limitado. Un usuario no puede proporcionar mucho texto como entrada para la salida, lo que puede limitar ciertas aplicaciones. GPT-3 específicamente solo puede tratar con texto de entrada de unas pocas oraciones de largo. GPT-3 también sufre de un tiempo de inferencia lento, ya que el modelo tarda mucho tiempo en generarse a partir de los resultados.
Más preocupante aún, GPT-3 sufre de una amplia gama de sesgos de aprendizaje automático. Dado que el modelo fue entrenado en texto de Internet, exhibe muchos de los sesgos que los humanos exhiben en su texto en línea. Por ejemplo, dos investigadores del Instituto de Estudios Internacionales de Middlebury encontraron que GPT-3 es particularmente hábil para generar texto radical, como discursos que imitan a los teóricos de la conspiración y los supremacistas blancos. Esto presenta una oportunidad para que los grupos radicales automaticen su discurso de odio. Además, la calidad del texto generado es lo suficientemente alta como para que la gente haya comenzado a preocuparse un poco por su uso, preocupada de que GPT-3 se utilice para crear artículos de «noticias falsas».
Historia de GPT-3
Formada en 2015 como una organización sin fines de lucro, OpenAI desarrolló GPT-3 como uno de sus proyectos de investigación con el objetivo de abordar los objetivos más amplios de promover y desarrollar una «IA amigable» de una manera que beneficie a la humanidad en su conjunto. La primera versión de GPT se lanzó en 2018 y contenía 117 millones de parámetros. La segunda versión del modelo, GPT-2, se lanzó en 2019 con alrededor de 1.500 millones de parámetros. Como la última versión, GPT-3 salta sobre el último modelo por un gran margen con más de 175 mil millones de parámetros, que es más de 100 veces su predecesor y diez veces más que los programas comparables.
Los modelos preentrenados anteriores, como las representaciones de codificador bidireccional de Transformers, demostraron la viabilidad del método generador de texto y mostraron el poder que tienen las redes neuronales para generar largas cadenas de texto que antes parecían inalcanzables.
OpenAI liberó el acceso al modelo de forma incremental para ver cómo se usaría y evitar posibles problemas. El modelo fue lanzado durante un período beta que requería que los usuarios solicitaran el uso del modelo, inicialmente sin costo alguno. Sin embargo, el período beta finalizó el 1 de octubre de 2020, y la compañía lanzó un modelo de precios basado en un sistema basado en créditos escalonados que va desde un nivel de acceso gratuito para 100,000 créditos o tres meses de acceso hasta cientos de dólares por mes para acceso a mayor escala. En 2020, Microsoft invirtió $ 1 mil millones en OpenAI para convertirse en el licenciatario exclusivo del modelo GPT-3.
Futuro de GPT-3
OpenAI y otros están trabajando en modelos aún más potentes y grandes. Hay una serie de esfuerzos de código abierto en juego para proporcionar un modelo libre y sin licencia como contrapeso a la propiedad exclusiva de Microsoft. OpenAI está planeando versiones más grandes y más específicas del dominio de sus modelos entrenados en diferentes y más diversos tipos de textos. Otros están analizando diferentes casos de uso y aplicaciones del modelo GPT-3. Sin embargo, la licencia exclusiva de Microsoft plantea desafíos para aquellos que buscan integrar las capacidades en sus aplicaciones.
