Descubre las revolucionarias capacidades de PNL de GPT-3: generación de texto, chatbots de IA, asistencia de código y mucho más. ¡Explora ahora sus aplicaciones en el mundo real!
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) es un Modelo de Lenguaje Grande (LLM ) muy influyente desarrollado por OpenAI. Lanzado en 2020, supuso un salto significativo en las capacidades de la Inteligencia Artificial (IA), especialmente en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Como tercera iteración de la serie de Transformadores Generativos Preentrenados (GPT ), el GPT-3 demostró una capacidad sin precedentes para generar textos similares a los humanos y realizar una amplia gama de tareas lingüísticas sin un ajuste fino específico para cada tarea. Su desarrollo demostró el poder de ampliar el tamaño del modelo y los datos de entrenamiento en el aprendizaje profundo.
GPT-3 está construido sobre la arquitectura Transformer, que se basa en gran medida en mecanismos de autoatención para procesar el texto de entrada. Esta arquitectura, presentada en el artículo "Attention Is All You Need", permite al modelo sopesar la importancia de las distintas palabras al generar el resultado, captando las dependencias complejas del lenguaje. GPT-3 fue preentrenado en un conjunto de datos masivo que comprendía texto de Internet y fuentes autorizadas, lo que le permitió aprender gramática, hechos, capacidades de razonamiento e incluso algunas habilidades de codificación. Con 175.000 millones de parámetros, era significativamente mayor que su predecesor, el GPT-2, lo que contribuyó a mejorar su rendimiento en varios conjuntos de datos de referencia de PNL. El aspecto "preentrenado" significa que adquirió una comprensión general del lenguaje que puede aplicarse a tareas específicas, a menudo con ejemplos mínimos(aprendizaje de pocos ejemplos).
GPT-3 destaca en la generación de textos coherentes y contextualmente relevantes en diversos estilos y formatos. Entre sus capacidades clave se incluyen:
Las capacidades del GPT-3 se han aprovechado en numerosas aplicaciones:
El GPT-3 forma parte de la serie de Transformadores Generativos Preentrenados (GPT ) y sirvió de precursor a modelos como el GPT-4, que generalmente ofrecen capacidades mejoradas y características de aprendizaje potencialmente multimodales (procesan imágenes además de texto). Mientras que los modelos GPT son principalmente generativos, otros LLM como BERT suelen estar optimizados para tareas que requieren una comprensión bidireccional profunda del lenguaje, como la clasificación o el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER).
También es importante distinguir los LLM como el GPT-3, que procesan texto, de los modelos centrados en la Visión por Computador (CV). Los modelos CV, como el Ultralytics YOLO (por ejemplo YOLOv8 o YOLO11), analizan datos visuales como imágenes y vídeos para realizar tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes o la segmentación de instancias. Aunque son distintos, la PNL y la CV pueden combinarse en sistemas complejos de IA, por ejemplo, utilizando la CV para detectar objetos y la PNL para describir la escena o responder a preguntas sobre ella. Estos sistemas integrados pueden gestionarse y desplegarse mediante plataformas como Ultralytics HUB.
El GPT-3 sigue siendo un modelo básico de referencia en la evolución del aprendizaje automático (AM). Sin embargo, los usuarios deben ser conscientes de sus limitaciones, incluidas las alucinaciones potenciales (generación de información plausible pero falsa), la sensibilidad a la redacción de la entrada(ingeniería de la solicitud) y la posibilidad de reflejar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, lo que pone de relieve la importancia actual de la ética de la IA y del desarrollo responsable de la IA.
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