Los siguientes pasos explican cómo funciona GPT-3 para generar respuestas:
- 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.
- Puesta a punto: Una vez completado el preentrenamiento, se perfecciona para tareas específicas exponiéndolo a datos menos 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.
- 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.
- 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.
- 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.
¿Por qué es útil la GPT-3?
He aquí una lista de razones por las que la GPT-3 es útil:
- Al comprender y generar textos similares a los humanos, el modelo GPT-3 ayuda 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 mejora el servicio y la atención al cliente.
- GPT-3 crea materiales educativos personalizados para los estudiantes. También ofrece tutorías virtuales 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?
El desarrollo de GPT-3 es un proceso iterativo. He aquí los avances en la historia de la GPT-3:
- 2015: Se funda OpenAI con el objetivo de desarrollar 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.
GPT-3 es competente en muchas áreas, entre ellas:
- Generación de lenguaje: GPT-3 genera textos similares a los humanos que responden a instrucciones, lo que lo hace útil para aplicaciones como chatbots, generación de contenidos y escritura creativa.
- 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.
- Completar frases: GPT-3 completa frases o párrafos basándose en una instrucción dada, lo que lo hace útil para el autocompletado y el resumen.
- Preguntas y respuestas: GPT-3 responde a preguntas en lenguaje natural, por lo que resulta útil para asistentes virtuales y aplicaciones de atención al cliente.
- Diálogo: Entabla conversaciones de ida y vuelta con los usuarios, lo que lo hace útil para chatbots y otros agentes conversacionales.
- Generación de código: GPT-3 genera fragmentos de código basados en descripciones en lenguaje natural, lo que lo hace útil para desarrolladores y programadores.
- Análisis de sentimiento: Analiza el sentimiento de un texto dado, lo que lo hace útil para aplicaciones como la monitorización de medios sociales y el análisis de opiniones de clientes.
- Generación de texto: Genera texto en diferentes categorías en función del contenido, lo que lo hace útil para aplicaciones como la moderación de contenidos y el filtrado de spam.
- Resumir: Resume 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.
