GPT-4

Conceptos básicos y arquitectura

GPT-4, al igual que otros modelos de la serie GPT, se basa en la arquitectura Transformer. Esta arquitectura, presentada en el influyente artículo "Attention Is All You Need", se basa en gran medida en mecanismos de autoatención. Estos mecanismos permiten al modelo ponderar la importancia de las distintas palabras (o tokens) dentro de una secuencia de entrada, lo que le permite captar eficazmente las dependencias de largo alcance y el contexto en el texto. GPT-4 se entrenó utilizando grandes cantidades de datos extraídos de Internet y de fuentes de datos autorizadas, tanto de texto como de imágenes. Aunque los detalles específicos sobre el tamaño de su arquitectura (número de parámetros) y el conjunto exacto de datos de entrenamiento siguen siendo de dominio público, el Informe Técnico de GPT-4 documenta su rendimiento significativamente mejorado en varias pruebas de referencia profesionales y académicas en comparación con modelos anteriores. Funciona como un potente modelo lingüístico de gran tamaño (LLM), capaz de realizar diversas tareas relacionadas con el lenguaje y la visión.

Principales características y mejoras

GPT-4 introduce varias mejoras notables respecto a modelos como GPT-3:

• Razonamiento mejorado: Demuestra una mayor capacidad de razonamiento complejo y de resolución de problemas.
• Entrada multimodal: Puede procesar imágenes junto con texto, lo que permite realizar tareas como describir fotos o responder a preguntas sobre contenidos visuales(Visual Question Answering). Esto representa un paso adelante hacia un aprendizaje multimodal más completo.
• Rendimiento mejorado: Muestra una mayor precisión en varios conjuntos de datos de referencia, incluidas pruebas estandarizadas simuladas como el Examen Uniforme de la Abogacía.
• Mayor capacidad de dirección: Permite a los usuarios un mayor control sobre el tono, el estilo y el comportamiento del modelo mediante técnicas como la ingeniería de avisos.
• Mayor seguridad: Incorpora medidas de seguridad más sólidas desarrolladas a través de la investigación y el uso en el mundo real, alineándose mejor con la ética de la IA y reduciendo los resultados dañinos, aunque sigue habiendo desafíos. Más información en la página de seguridad de la IA de OpenAI.

Aplicaciones reales

GPT-4 impulsa un conjunto diverso de aplicaciones en varios sectores, a las que a menudo se accede a través de una API:

• Microsoft Copilot: Un asistente de IA integrado en las apps de Microsoft 365 y Windows, que aprovecha la GPT-4 para tareas como redactar correos electrónicos, resumir documentos, generar código(asistencia de codificación) y crear presentaciones.
• Duolingo Max: un nivel de suscripción para la aplicación de aprendizaje de idiomas Duolingo que utiliza GPT-4 para proporcionar explicaciones personalizadas de los errores e involucrar a los usuarios en conversaciones de rol, mejorando la tecnología de aprendizaje de idiomas.
• Khan Academy utiliza GPT-4: La organización educativa sin ánimo de lucro emplea GPT-4 para desarrollar una herramienta de tutoría de IA llamada Khanmigo, destinada a ayudar tanto a estudiantes como a profesores dentro de su plataforma, contribuyendo a la IA en la Educación.
• Creación de contenidos: Se utiliza ampliamente para la generación de textos, la escritura creativa, la creación de chatbots y el apoyo a diversas tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).

GPT-4 en su contexto

Aunque GPT-4 es un modelo básico versátil que destaca en la comprensión del lenguaje, la generación de texto y la interpretación básica de imágenes, difiere significativamente de los modelos especializados en campos como la visión por ordenador (CV). Por ejemplo, los modelos YOLO de Ultralytics, como YOLOv8 o YOLO11, se diseñan específicamente utilizando Deep Learning (DL) para la detección de objetos, la segmentación de imágenes y la segmentación de instancias de alta velocidad y precisión dentro de imágenes o vídeos. GPT-4 puede describir lo que hay en una imagen (por ejemplo, "Hay un gato en una alfombra"), pero los modelos YOLO señalan dónde se encuentran los objetos con cuadros delimitadores precisos o máscaras a nivel de píxel, lo que los hace adecuados para diferentes tareas de visión por ordenador.

Estos diferentes tipos de modelos pueden ser muy complementarios dentro de sistemas complejos de IA. Por ejemplo, un modelo YOLO podría detectar objetos en un flujo de vídeo, y GPT-4 podría generar descripciones o responder a preguntas sobre las interacciones entre esos objetos detectados. La gestión del desarrollo, la formación y el despliegue de modelos de estos sistemas combinados puede agilizarse utilizando plataformas como Ultralytics HUB o herramientas de comunidades como Hugging Face. Más información sobre los avances de la IA en el blog de Ultralytics.