¿Cómo funciona Gpt-3?

¿Qué es la GPT-3?

GPT-3, o Generative Pre-trained Transformer 3, es un modelo de aprendizaje automático de red neuronal entrenado para generar cualquier tipo de texto. El SEO de OpenAI, Sam Altman, describió el desarrollo de GPT-3, un «modelo lingüístico de vanguardia» de tercera generación. Además, el GPT-3 es el primer paso , según algunos, en la búsqueda de la Inteligencia General Artificial.

GPT-3 tiene más de 175.000 millones de parámetros de aprendizaje automático, mientras que GPT-2 sólo tenía 1,5 millones de parámetros. Antes de GPT-3, el mayor modelo lingüístico entrenado era el modelo Turing Natural Language Generation (NLG) de Microsoft, que tenía 10.000 millones de parámetros. GPT-3 fue entrenado en varios conjuntos de datos, cada uno con diferentes pesos, incluyendo Common Crawl, WebText2 y Wikipedia.

¿Por qué es útil la GPT-3?

He aquí una lista de razones por las que la GPT-3 es útil:

• GPT-3 representa un gran avance en la inteligencia artificial lingüística.
• Al comprender y generar textos similares a los humanos, el modelo GPT-3 puede ayudar a salvar la distancia entre humanos y máquinas. Por lo tanto, será más fácil para las personas interactuar con ordenadores y otros dispositivos inteligentes.
• El modelo lingüístico GPT-3 crea chatbots y asistentes virtuales más atractivos y eficaces. Esto puede mejorar el servicio y la atención al cliente.
• GPT-3 crea materiales educativos personalizados para los estudiantes. También puede ofrecer tutoría virtual y apoyo a las personas que aprenden un nuevo idioma.
• GPT-3 tiene potencial para automatizar una amplia gama de tareas que requieren habilidades lingüísticas similares a las humanas. Entre ellas se encuentran la traducción automática, el resumen e incluso la investigación jurídica y médica.
• El desarrollo de GPT-3 ha hecho avanzar significativamente el campo de las tareas de procesamiento del lenguaje natural. Su éxito ha inspirado nuevas investigaciones y desarrollos en este campo.

¿Cuál es la historia de la GPT-3?

• 2015: Se funda OpenAI con el objetivo de desarrollar la inteligencia artificial de forma segura.
• 2018: OpenAI lanza la primera versión del modelo de lenguaje Generative Pre-trained Transformer (GPT 1). Los grandes modelos lingüísticos anteriores, como BERT y Turing NLG, demostraron la viabilidad del método del generador de texto. Estas herramientas generaban largas cadenas de texto que antes parecían inalcanzables.
• 2019: OpenAI lanza GPT-2, una versión mejorada del modelo generativo GPT con más parámetros. GPT-2 genera texto con una calidad sin precedentes, pero no se libera completamente debido a la preocupación por su posible uso indebido.
• 2020: OpenAI lanza GPT-3, la última y más potente versión del modelo de lenguaje GPT. GPT-3 contiene 175.000 millones de parámetros, lo que lo convierte en el modelo lingüístico más grande y complejo jamás creado. genera texto con mayor precisión y fluidez que GPT-2. Es capaz de realizar una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural con aprendizaje de pocos disparos, cero disparos y un solo disparo.

¿Qué puede hacer la GPT-3?

1. Generación de lenguaje: GPT-3 puede generar texto similar al humano en respuesta a instrucciones, lo que lo hace útil para aplicaciones como chatbots, generación de contenidos e incluso escritura creativa.
2. Traducción de idiomas: Tiene la capacidad de traducir texto de un idioma a otro, lo que lo hace útil para la comunicación internacional y la localización.
3. Completar frases: GPT-3 puede completar frases o párrafos a partir de una instrucción dada, lo que lo hace útil para el autocompletado y el resumen.
4. Preguntas y respuestas: GPT-3 puede responder preguntas en lenguaje natural, lo que lo hace útil para asistentes virtuales y aplicaciones de atención al cliente.
5. Diálogo: Puede entablar conversaciones de ida y vuelta con los usuarios, lo que lo hace útil para chatbots y otros agentes conversacionales.
6. Generación de código: GPT-3 puede generar fragmentos de código basados en descripciones en lenguaje natural, lo que lo hace útil para desarrolladores y programadores.
7. Análisis de sentimientos: GPT-3 puede analizar el sentimiento de un texto determinado, lo que lo hace útil para aplicaciones como la monitorización de redes sociales y el análisis de opiniones de clientes.
8. Generación de texto: Puede generar texto en diferentes categorías en función de su contenido, lo que lo hace útil para aplicaciones como la moderación de contenidos y el filtrado de spam.
9. Resumir: GPT-3 puede resumir textos largos en otros más breves conservando las ideas principales, lo que lo hace útil para aplicaciones como la agregación de noticias y la investigación académica.

¿Cómo funciona GPT-3?

1. Preentrenamiento generativo: GPT-3 se preentrena primero con una gran cantidad de datos de texto de Internet, incluidos libros, artículos y páginas web. Durante este proceso, el modelo utiliza una red neuronal transformadora para analizar el contexto de cada palabra o frase y generar una representación de la misma que predice la siguiente palabra de una frase. GPT-3 calcula la probabilidad de que alguna palabra aparezca en el texto dada la otra en este texto. Se conoce como probabilidad condicional de las palabras.
2. Ajuste: Una vez completado el preentrenamiento, se perfecciona para tareas específicas exponiéndolo a una menor cantidad de datos específicos de la tarea. Este proceso de puesta a punto ayuda al modelo a aprender a realizar una tarea concreta, como la traducción de idiomas o la generación de código como python, ajustando sus algoritmos para adaptarse mejor a los nuevos datos.
3. Análisis contextual: Cuando se le da un texto de entrada, GPT-3 utiliza casos y su red de transformadores para analizar el contexto de cada palabra o frase y generar una representación de la misma. Esto ayuda al modelo a comprender el significado y las relaciones entre las palabras del texto de entrada.
4. Generación de lenguaje: Basándose en el análisis contextual del texto de entrada, genera un texto similar al humano en respuesta a la solicitud. El modelo utiliza su comprensión de las tareas lingüísticas y las relaciones entre palabras y frases para predecir la palabra o frase más probable que venga a continuación.
5. Refinamiento iterativo: GPT-3 puede generar múltiples resultados a partir del mismo texto de entrada, permitiendo al usuario elegir el mejor. El modelo también puede entrenarse con los comentarios de los usuarios para mejorar sus resultados con el tiempo y perfeccionar aún más su capacidad de generar textos similares a los humanos.