Diferentes modelos de GPT para ChatGPT

Diferentes Modelos de GPT para ChatGPT

La simulación de la inteligencia humana en ordenadores programados para pensar y aprender se conoce como inteligencia artificial o IA.

Los modelos lingüísticos son algoritmos específicos utilizados en inteligencia artificial que pretenden comprender, producir y comunicarse utilizando el lenguaje humano.

Estos modelos pueden predecir la siguiente palabra de una secuencia, entender preguntas y crear pasajes de texto cohesionados, ya que han sido entrenados con enormes volúmenes de datos de texto y pueden utilizarse para diversas aplicaciones, como la asistencia virtual o la creación de contenidos, entre otras.

OpenAI, que ha desempeñado un papel clave en su avance, ha desarrollado modelos de lenguaje modernos.

Estos modelos GPT (Generative Pre-trained Transformer) son las mejores herramientas de IA y han progresado a través de varias versiones (GPT-2, GPT-3 y posteriores) y han mejorado significativamente la capacidad de los sistemas de inteligencia artificial (IA) para procesar y producir lenguaje natural.

Más allá de los modelos basados en texto, las invenciones de OpenAI incluyen logros en aprendizaje automático con los modelos Embeddings y éxitos en tecnologías de voz a texto con Whisper.

Cada modelo de OpenAI ha ampliado los límites de lo que la IA es capaz de hacer, aumentando la eficacia y accesibilidad de la tecnología y creando nuevas oportunidades para las aplicaciones de la IA en diversos sectores. 

Estas contribuciones ponen de relieve el papel de OpenAI a la hora de influir en la dirección de la tecnología, porque no son sólo logros tecnológicos, sino también participantes activos en el debate actual sobre la aplicación moral y los efectos sociales de la IA.

Modelos antiguos de GPT: Del GPT-1 al GPT-3

El primer modelo de OpenAI, GPT-1, utilizaba una arquitectura de transformadores con 117 millones de parámetros para mostrar cómo el aprendizaje sin supervisión podía producir un texto coherente. Al demostrar las posibilidades de los transformadores, este modelo abrió el camino a versiones más avanzadas.

Partiendo de este logro, GPT-2 se lanzó con 1.500 millones de parámetros, un notable incremento que permitió generar textos más avanzados y contextualmente relevantes.

También era capaz de producir textos más precisos sin necesidad de un entrenamiento específico para cada tarea y disponía de técnicas de adaptación mejoradas. OpenAI retrasó en un primer momento la publicación del modelo completo por motivos éticos, lo que puso de manifiesto el potencial de abuso del modelo a pesar de sus puntos fuertes.

Con la increíble cifra de 175.000 millones de parámetros, el lanzamiento de GPT-3 supuso el siguiente paso de la serie.

Este enorme avance demostró una sorprendente capacidad para comprender y generar un lenguaje similar al humano en una gran variedad de situaciones. 

También mejoró la profundidad y los matices de la generación de textos y amplió el espectro de aplicaciones, desde el apoyo a la escritura automatizada hasta la ayuda a la programación.

Actualizaciones en GPT-3.5 y GPT-3.5 Turbo

Con el cambio a GPT-3.5 y luego a GPT-3.5 Turbo, se introdujeron pequeñas mejoras y optimizaciones. GPT-3.5 mejoró el rendimiento del modelo, sobre todo en entornos conversacionales complejos, al perfeccionar los métodos de entrenamiento y la gestión de datos.

Por ejemplo, la GPT-3.5 de una empresa minorista responde a las preguntas de los consumidores sobre pedidos y devoluciones.

  • Permite moverse entre temas con facilidad, como pasar del estado del pedido a las políticas de devolución sin perder el contexto.
  • Permite reacciones precisas y adaptadas a cada situación.
  • Mantiene con eficacia el flujo de la conversación.

Al dar respuestas concisas y pertinentes, estas mejoras aumentan la satisfacción del cliente gracias a interacciones más eficaces con él.

Al hacer hincapié en la eficiencia y la velocidad por encima de la utilización del hardware y las operaciones algorítmicas, GPT-3.5 Turbo mejoró aún más estos avances y permitió tiempos de reacción más rápidos, apropiados para aplicaciones en tiempo real.

GPT-3.5 ofrece una serie de mejoras con respecto a su predecesor GPT-3. Sus técnicas de entrenamiento mejoradas y sus procedimientos de ajuste fino mejoran enormemente su comprensión, especialmente a la hora de gestionar conversaciones complejas.

Además, el modelo hace un mejor uso de los datos de entrenamiento, lo que mejora su capacidad para producir respuestas pertinentes y conscientes del contexto.

Gracias a su adaptabilidad, puede utilizarse para diversas tareas, desde la creación de contenidos hasta la resolución de problemas. 

Estas capacidades se mejoran aún más con la versión GPT-3.5 Turbo, centrada en la velocidad y en un rendimiento más eficaz.

Por sus rápidos tiempos de respuesta, este enfoque es perfecto para aplicaciones de interacción en tiempo real, como herramientas interactivas y agentes conversacionales.

GPT-3.5 Turbo cuenta además con mejoras avanzadas de hardware y algoritmos que mantienen una buena calidad de salida a la vez que aumentan el rendimiento.

La escalabilidad mejorada de este modelo le permite gestionar más peticiones a la vez, lo que lo convierte en una buena opción para aplicaciones a escala empresarial.

Cada modelo GPT, desde el GPT-1 hasta el GPT-3.5 Turbo, muestra la dedicación de OpenAI a la mejora de las capacidades de la IA. No solo se centra en aumentar los parámetros del modelo, sino también en mejorar la eficiencia y las preocupaciones éticas para garantizar el uso responsable de la tecnología y su aplicabilidad práctica.

ModeloVentana de contextoCoste de entrada (por 1 millón de fichas)Coste de producción (por 1 millón de fichas)
GPT-3.5GratisGratis
gpt-3.5-turbo-012516K€0.465€1.395
gpt-3.5-turbo-instrucción4K€1.395€1.860
GPT 3.5 Variantes de diferentes modelos

GPT-3.5 es adecuado para usuarios y desarrolladores que deseen explorar el potencial de la IA sin tener que pagar nada por adelantado, ya que es gratuito tanto para la entrada como para la salida. 

Gpt-3.5-turbo-0125 admite una ventana de contexto más amplia de 16K y ha sido diseñado para la conversación.

El modelo Gpt-3.5-turbo-Instruct admite una ventana de contexto de 4K y está pensado para consultas más centradas y basadas en instrucciones.

Nuevos modelos GPT: GPT -4 y GPT-4 Vision

Con aún más parámetros y mejores métodos de entrenamiento, GPT-4 supone una importante mejora respecto a GPT-3 y GPT-3.5, mejorando la producción y comprensión de textos.

Este modelo es perfecto para una gama más amplia de aplicaciones, ya que está fabricado específicamente para realizar trabajos más intrincados y delicados.    

Puede manejar contextos más extensos, lo que permite conversaciones más precisas y coherentes en interacciones más largas.

Se ha intentado reducir los riesgos relacionados con los resultados del modelo para garantizar un uso ético y evitar la desinformación.

GPT-4 amplía las capacidades de GPT-4 Vision (GPT-4 V), principalmente las funciones basadas en texto, añadiendo entradas visuales. De este modo, los usuarios pueden interactuar con el modelo de forma más dinámica fusionando texto y elementos visuales. 

Los usuarios de GPT-4 pueden crear imágenes a partir de instrucciones escritas. Se basan en una versión modificada de la arquitectura GPT, que puede procesar tokens de texto e imagen, lo que permite al modelo proporcionar visuales significativos y en profundidad en función de las descripciones dadas.

capacidad de imagen gpt 4

GPT-4 Turbo

GPT-4 Turbo es rápido y eficaz, especialmente en aplicaciones en tiempo real. Basado en los patrones observados en modelos «Turbo» anteriores, el GPT-4 Turbo está diseñado para responder más rápido sin comprometer la calidad de salida, su calidad es apropiada para situaciones en las que se necesita una respuesta instantánea.

Ha mejorado la utilización del hardware y la eficiencia algorítmica para gestionar sin problemas las demandas de gran volumen.

Las funciones de GPT-4 Turbo se han diseñado para satisfacer las necesidades de las empresas, por lo que es la opción perfecta para aplicaciones de nivel empresarial que requieren potentes funciones de procesamiento lingüístico en tiempo real.

Es esencial comprender las consecuencias económicas cuando las empresas y los desarrolladores incluyen tecnologías avanzadas de IA en sus operaciones. 

Los costes asociados al uso de los modelos GPT de OpenAI, bien conocidos por sus avanzadas capacidades de procesamiento del lenguaje natural, varían en función del modelo y del uso.

ModeloCoste de entrada EUR (por 1M de fichas)Coste de producción EUR (por 1M de fichas)
GPT-4€27.90€55.80
GPT-4-32k€55.80€111.60
GPT-4 Turbo (2024-04-09)€9.30€27.90
GPT-4 Variantes de diferentes modelos

En qué se diferencian los modelos GPT?

Los modelos GPT de OpenAI han evolucionado espectacularmente a medida que avanzaba la inteligencia artificial, y cada modelo ofrecía mejoras en la comprensión del lenguaje, la velocidad de procesamiento y el manejo contextual.

Estos modelos, que van desde el GPT-3 hasta el más reciente GPT-4 Turbo, han crecido en capacidad y complejidad, así como en variedad de usos, soportando desde la producción básica de textos hasta la resolución de intrincados problemas. 

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Whisper

OpenAI ha creado una tecnología de reconocimiento de voz llamada Whisper que puede traducir palabras habladas en texto escrito.

Destaca por reconocer y transcribir con precisión el habla de una amplia gama de idiomas y acentos.

Whisper no es una simple herramienta de transcripción; para mejorar su eficacia en diversas situaciones de audio y la calidad de la grabación, incorpora cierto nivel de conciencia contextual.

Características

  • Las capacidades multilingües de Whisper lo hacen adaptable para su uso en diversos contextos internacionales.
  • Esta característica lo hace perfecto para aplicaciones reales, ya que puede transcribir con precisión audio con ruido de fondo o calidad de sonido fluctuante.
  • Whisper es ahora una herramienta de código abierto que los desarrolladores pueden integrar y modificar para adaptarla a diversas necesidades gracias a OpenAI.

Embeddings

Los Embeddings de OpenAI convierten los datos textuales en vectores numéricos. Estos vectores registran los significados semánticos del texto. Pueden utilizarse para diversas tareas de aprendizaje automático, como la búsqueda de similitudes, la agrupación en clústeres e incluso la alimentación de modelos avanzados para análisis adicionales.

Características

  • Las incrustaciones transforman el texto en un formato que utiliza la codificación numérica para representar enlaces semánticos (como sinónimos o similitudes contextuales).
  • Sirve para desarrollar características para modelos de aprendizaje automático, mejorar las capacidades de búsqueda en grandes conjuntos de datos o hacer que los sistemas de recomendación funcionen mejor.
  • La capacidad de gestionar cantidades masivas de texto de forma eficaz y preservando el rendimiento en conjuntos de datos enormes.
ModeloCoste de uso EUR (por 1M de fichas)
texto-incrustado-3-pequeño€0.0186
text-embedding-3-large€0.1209
ada v2€0.093
Embeddings Variantes de modelos diferentes

Personalización de los Modelos GPT

OpenAI permite ajustar los modelos GPT en función de conjuntos de datos o casos de uso específicos.

Esto permite a los desarrolladores e investigadores adaptar los modelos a sus dominios, lo que posibilita conversaciones más especializadas y centradas.

La personalización permite a los usuarios mejorar el rendimiento de los modelos GPT en aplicaciones específicas.

Este entrenamiento improvisado puede mejorar la precisión, relevancia y eficacia del modelo a la hora de generar respuestas adecuadas. Se trata de una potente herramienta para empresas y desarrolladores que requieren un alto grado de especificidad.

Además, el ajuste fino puede ayudar a mitigar algunos de los sesgos inherentes a los conjuntos de datos más amplios con los que se entrenan inicialmente los modelos GPT, haciendo hincapié en los datos representativos del dominio de destino.

Elegir el Modelo GPT adecuado

Al seleccionar un modelo GPT para el chat GPT, tenga en cuenta los siguientes factores:

  • Requisitos de la tarea: Evalúe los requisitos específicos de su aplicación de IA conversacional. Determine la complejidad de la tarea, la calidad de respuesta deseada y las limitaciones de recursos.
  • Tamaño y capacidad del modelo: El tamaño del modelo GPT afecta a sus requisitos de rendimiento y recursos. Los modelos más grandes, como GPT-3, ofrecen capacidades más avanzadas pero requieren más recursos computacionales.
  • Necesidades de personalización: Si su aplicación requiere conversaciones específicas del dominio o un ajuste fino en conjuntos de datos concretos, tenga en cuenta la flexibilidad y las opciones de personalización que ofrecen los modelos GPT.

Conclusión

La inteligencia artificial ha avanzado considerablemente con el desarrollo de los modelos GPT de OpenAI. En cada modelo sucesivo se han ido añadiendo funciones más avanzadas. 

La introducción de GPT-4 y sus variantes, como GPT-4 Turbo y GPT-4 Vision, muestra cómo OpenAI está ampliando constantemente los límites de la IA y mejorando la eficacia y el uso moral de esta tecnología revolucionaria.

Preguntas más frecuentes (FAQs)

Pueden adaptarse los modelos GPT a las necesidades específicas del sector?

Sí, los modelos GPT pueden ajustarse en conjuntos de datos específicos del sector para mejorar su rendimiento y pertinencia en ámbitos concretos, como los servicios jurídicos, médicos o financieros. 

Cuáles son las limitaciones de los modelos GPT para comprender el contexto?

Aunque los modelos GPT son muy eficaces en el manejo de una amplia gama de tareas basadas en texto, a veces pueden tener dificultades con contextos muy matizados o ambiguos, especialmente cuando se dispone de pocos datos históricos de interacción. 

Cómo gestionan los modelos GPT los idiomas múltiples?

Los modelos GPT se entrenan en diversos conjuntos de datos que incluyen varios idiomas, lo que les permite manejar y generar texto en varias lenguas con un alto grado de competencia. 

Existen opciones de formación para los desarrolladores que se inician en los modelos GPT?

OpenAI proporciona documentación, tutoriales y apoyo comunitario para ayudar a los nuevos usuarios a comprender e implementar los modelos GPT. Además, existen numerosos cursos y recursos en línea que ofrecen formación sobre cómo integrar estos modelos en las aplicaciones.