Home-theater-designers
OpenAI ha fet avenços significatius en el processament del llenguatge natural (NLP) a través dels seus models GPT. Des de GPT-1 fins a GPT-4, aquests models han estat a l'avantguarda del contingut generat per IA, des de la creació de prosa i poesia fins a chatbots i fins i tot codificació.
Però, quina diferència hi ha entre cada model GPT i quin és el seu impacte en el camp de la PNL?
MAKEUSEO VÍDEO DEL DIA DESPLACEU PER CONTINUAR AMB EL CONTINGUT
Què són els transformadors generatius pre-entrenats?
Els transformadors generatius pre-entrenats (GPT) són un tipus de model d'aprenentatge automàtic utilitzat per a tasques de processament del llenguatge natural. Aquests models s'entrenen prèviament en quantitats massives de dades, com ara llibres i pàgines web, per generar un llenguatge contextualment rellevant i coherent semànticament.
En termes més senzills, els GPT són programes informàtics que poden crear text semblant a un humà sense estar programats explícitament per fer-ho. Com a resultat, es poden ajustar per a una sèrie de tasques de processament del llenguatge natural, com ara la resposta a preguntes, la traducció d'idiomes i el resum de text.
Aleshores, per què són importants els GPT? Els GPT representen un avenç significatiu en el processament del llenguatge natural, ja que permeten a les màquines entendre i generar llenguatge amb fluïdesa i precisió sense precedents. A continuació, explorem els quatre models GPT, des de la primera versió fins al GPT-4 més recent, i examinem el seu rendiment i limitacions.
GPT-1
GPT-1 va ser llançat el 2018 per OpenAI com a primera iteració d'un model de llenguatge que utilitza l'arquitectura Transformer. Tenia 117 milions de paràmetres, millorant significativament els models lingüístics d'última generació anteriors.
Un dels punts forts de GPT-1 va ser la seva capacitat per generar llenguatge fluid i coherent quan se li donava una indicació o context. El model es va entrenar en una combinació de dos conjunts de dades: el Common Crawl , un conjunt de dades massiu de pàgines web amb milers de milions de paraules, i el conjunt de dades BookCorpus, una col·lecció de més d'11.000 llibres sobre diversos gèneres. L'ús d'aquests conjunts de dades diversos va permetre a GPT-1 desenvolupar fortes habilitats de modelatge lingüístic.
Tot i que GPT-1 va ser un assoliment important a processament del llenguatge natural (PNL) , tenia certes limitacions. Per exemple, el model era propens a generar text repetitiu, especialment quan es donaven indicacions fora de l'abast de les seves dades d'entrenament. Tampoc no va poder raonar sobre diverses voltes de diàleg i no va poder fer un seguiment de les dependències a llarg termini al text. A més, la seva cohesió i fluïdesa només es limitaven a seqüències de text més curtes, i els passatges més llargs no tindrien cohesió.
Malgrat aquestes limitacions, GPT-1 va establir les bases per a models més grans i potents basats en l'arquitectura Transformer.
GPT-2
GPT-2 va ser llançat el 2019 per OpenAI com a successor de GPT-1. Contenia 1.500 milions de paràmetres sorprenents, considerablement més grans que GPT-1. El model es va entrenar en un conjunt de dades molt més gran i divers, combinant Common Crawl i WebText.
Un dels punts forts de GPT-2 va ser la seva capacitat per generar seqüències de text coherents i realistes. A més, podria generar respostes semblants a les humanes, cosa que la converteix en una eina valuosa per a diverses tasques de processament del llenguatge natural, com ara la creació de contingut i la traducció.
Tanmateix, GPT-2 no estava exempt de limitacions. Va lluitar amb tasques que requerien un raonament més complex i una comprensió del context. Tot i que GPT-2 destacava en paràgrafs curts i fragments de text, no va mantenir el context ni la coherència en passatges més llargs.
per què el meu botó d'inici no funciona?
Aquestes limitacions van obrir el camí per al desenvolupament de la següent iteració de models GPT.
GPT-3
Els models de processament del llenguatge natural van fer salts exponencials amb el llançament de GPT-3 el 2020. Amb 175.000 milions de paràmetres, GPT-3 és més de 100 vegades més gran que GPT-1 i més de deu vegades més gran que GPT-2.
GPT-3 està entrenat en una àmplia gamma de fonts de dades, com ara BookCorpus, Common Crawl i Wikipedia, entre d'altres. Els conjunts de dades comprenen gairebé un bilió de paraules, cosa que permet a GPT-3 generar respostes sofisticades en una àmplia gamma de tasques de PNL, fins i tot sense proporcionar cap dada d'exemple prèvia.
Una de les principals millores de GPT-3 respecte als seus models anteriors és la seva capacitat per generar text coherent, escriure codi informàtic i fins i tot crear art. A diferència dels models anteriors, GPT-3 entén el context d'un text determinat i pot generar respostes adequades. La capacitat de produir text amb so natural té grans implicacions per a aplicacions com els chatbots, la creació de contingut i la traducció d'idiomes. Un d'aquests exemples és ChatGPT, un bot d'IA conversacional, que va passar de l'obscuritat a la fama gairebé d'un dia per l'altre .
Tot i que GPT-3 pot fer coses increïbles, encara té defectes. Per exemple, el model pot retornar respostes esbiaixades, inexactes o inadequades. Aquest problema sorgeix perquè GPT-3 està entrenat en grans quantitats de text que possiblement continguin informació esbiaixada i inexacta. També hi ha casos en què el model genera un text totalment irrellevant a una indicació, que indica que el model encara té dificultats per entendre el context i els coneixements previs.
Les capacitats de GPT-3 també van plantejar preocupacions sobre les implicacions ètiques i un possible mal ús de models lingüístics tan potents . Els experts es preocupen per la possibilitat que el model s'utilitzi amb finalitats malicioses, com ara generar notícies falses, correus electrònics de pesca i programari maliciós. De fet, ja ho hem vist els delinqüents utilitzen ChatGPT per crear programari maliciós .
OpenAI també va llançar una versió millorada de GPT-3, GPT-3.5, abans de llançar oficialment GPT-4.
GPT-4
GPT-4 és l'últim model de la sèrie GPT, llançat el 14 de març de 2023. És un pas important respecte al seu model anterior, GPT-3, que ja era impressionant. Tot i que els detalls de les dades d'entrenament i l'arquitectura del model no s'anuncien oficialment, sens dubte es basa en els punts forts de GPT-3 i supera algunes de les seves limitacions.
GPT-4 és exclusiu per als usuaris de ChatGPT Plus, però el límit d'ús està limitat. També podeu accedir-hi unint-vos a la llista d'espera de l'API GPT-4, cosa que pot trigar una mica a causa de l'elevat volum d'aplicacions. Tanmateix, la manera més senzilla d'aconseguir GPT-4 és utilitzant Microsoft Bing Chat . És totalment gratuït i no cal unir-se a una llista d'espera.
Una característica destacada de GPT-4 són les seves capacitats multimodals. Això vol dir que el model ara pot acceptar una imatge com a entrada i entendre-la com un missatge de text. Per exemple, durant la transmissió en directe de llançament del GPT-4, un enginyer d'OpenAI va alimentar el model amb una imatge d'una maqueta de lloc web dibuixada a mà i, sorprenentment, el model va proporcionar un codi de treball per al lloc web.
El model també entén millor les indicacions complexes i mostra un rendiment a nivell humà en diversos punts de referència professionals i tradicionals. A més, té una finestra de context i una mida de context més grans, que es refereixen a les dades que el model pot retenir a la seva memòria durant una sessió de xat.
GPT-4 està superant els límits del que és possible actualment amb les eines d'IA i probablement tindrà aplicacions en una àmplia gamma d'indústries. Tanmateix, com amb qualsevol tecnologia potent, hi ha preocupacions sobre el possible mal ús i implicacions ètiques d'una eina tan poderosa .
GPT-1 | Juny 2018 | Common Crawl, BookCorpus | 117 milions | 1024 |
|---|---|---|---|---|
GPT-2 | febrer 2019 | Common Crawl, BookCorpus, WebText com bloquejar els correus electrònics a Gmail a l'iPhone | 1.500 milions | 2048 per què el meu ratolí portàtil no funciona |
GPT-3 | Juny 2020 | Common Crawl, BookCorpus, Viquipèdia, Llibres, Articles i molt més | 175 mil milions | 4096 |
GPT-4 | març de 2023 | Desconegut | S'estima en bilions | Desconegut |
Un viatge a través dels models de llenguatge GPT
Els models GPT han revolucionat el camp de la IA i han obert un nou món de possibilitats. A més, la gran escala, la capacitat i la complexitat d'aquests models els han fet increïblement útils per a una àmplia gamma d'aplicacions.
Tanmateix, com amb qualsevol tecnologia, hi ha riscos potencials i limitacions a tenir en compte. La capacitat d'aquests models per generar text altament realista i codi de treball planteja preocupacions sobre un possible ús indegut, especialment en àrees com la creació de programari maliciós i la desinformació.
No obstant això, a mesura que els models GPT evolucionen i es tornen més accessibles, tindran un paper notable en la configuració del futur de la IA i la PNL.