GPT-4

Conceptos básicos y arquitectura

GPT-4, como otros modelos de la serie GPT, se basa en la arquitectura Transformer, que utiliza mecanismos de autoatención para ponderar la importancia de las distintas palabras (o tokens) en una secuencia de entrada. Esta arquitectura, detallada en el artículo seminal "Attention Is All You Need", permite al modelo manejar eficazmente las dependencias de largo alcance en el texto. GPT-4 se entrenó utilizando grandes cantidades de datos de Internet y fuentes autorizadas, tanto de texto como de imágenes. Aunque los detalles específicos sobre el tamaño de su arquitectura y los datos de entrenamiento siguen siendo de dominio público, el Informe Técnico de GPT-4 destaca su rendimiento significativamente mejorado en diversas pruebas de referencia profesionales y académicas en comparación con modelos anteriores. Funciona como un Gran Modelo Lingüístico (LLM), capaz de realizar una amplia gama de tareas lingüísticas.

Características principales y mejoras

La GPT-4 ofrece varias mejoras clave respecto a los modelos anteriores:

• Razonamiento mejorado: Muestra mayores capacidades de razonamiento complejo, incluida la resolución de problemas matemáticos difíciles y la comprensión de instrucciones matizadas.
• Mayor creatividad: GPT-4 puede generar textos más creativos y colaborativos, como componer canciones, escribir guiones o adaptarse al estilo de escritura del usuario.
• Manejo de contextos más largos: Puede procesar entradas de texto significativamente más largas (hasta 32.000 tokens o unas 25.000 palabras en algunas versiones), lo que permite obtener resultados más coherentes y contextualmente relevantes para documentos o conversaciones extensos.
• Multimodalidad: Su capacidad para aceptar entradas de imágenes abre nuevas posibilidades, como describir imágenes, explicar conceptos visuales o analizar gráficos y diagramas junto con indicaciones de texto. Su uso eficaz depende a menudo de una cuidadosa ingeniería de las instrucciones.

Aplicaciones en el mundo real

El GPT-4 impulsa un conjunto diverso de aplicaciones en varios sectores:

• Chatbots avanzados y asistentes virtuales: Plataformas como Microsoft Copilot integran la GPT-4 para proporcionar una IA conversacional más sofisticada, que asiste en tareas que van desde la codificación a la redacción de correos electrónicos.
• Herramientas educativas: Empresas como Duolingo utilizan la GPT-4 para ofrecer experiencias personalizadas de aprendizaje de idiomas, proporcionando explicaciones y funciones de juego de rol, como se ve en Duolingo Max. Del mismo modo, Khan Academy utiliza la GPT-4 para su tutor de IA, Khanmigo.
• Generación y resumen de contenidos: Ayuda a los profesionales a redactar artículos, informes, textos de marketing y a resumir rápidamente documentos largos.
• Generación y depuración de código: Los desarrolladores utilizan GPT-4 para generar fragmentos de código, depurar el código existente y aprender nuevos lenguajes de programación.

La GPT-4 en su contexto

Aunque el GPT-4 destaca en la comprensión/generación del lenguaje y las imágenes, difiere de los modelos especializados en campos como la Visión por Computador (VC). Por ejemplo Ultralytics YOLO están diseñados específicamente para la detección y segmentación precisa y a alta velocidad de objetos en imágenes o vídeos. La GPT-4 puede describir lo que hay en una imagen, pero los modelos YOLO señalan dónde están los objetos con cuadros delimitadores o máscaras. Estos distintos tipos de modelos pueden complementarse en sistemas complejos de IA, potencialmente gestionados y desplegados mediante plataformas como Ultralytics HUB.