GPT-3 vs GPT-4: Historia, Funcionamiento y Diferencias Entre Estos Modelos de Lenguaje IA

Autores: Lucas Tarcetti, Marcelo Ferraro, Ricardo Rebón  

GPT (Generative Pre-trained Transformer) es un modelo de lenguaje de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI. Tanto GPT-3 como GPT-4 son versiones mejoradas de los modelos anteriores de GPT y utilizan una arquitectura de redes neuronales basada en transformers. En este blog te contaremos su historia, cómo funcionan, sus limitaciones, y las diferencias que poseen entre ellos.

LLM o Large Language Models

Para ser exactos, un GPT (generative pre trained transformer) es un LLM (large language model), un tipo de modelo de inteligencia artificial diseñado para procesar y comprender el lenguaje natural humano.

Los LLM son entrenados mediante aprendizaje automatizado y funcionan utilizando una red neuronal artificial para procesar el texto y aprender patrones en los datos. Estos modelos pueden ser entrenados utilizando grandes conjuntos de texto de distintas fuentes (como libros, wikipedia, artículos de noticias y mensajes de redes sociales).

Los LLM son capaces de desarrollar una comprensión profunda del lenguaje natural y aprender a producir texto que sea coherente y tenga significado y sentido. Han avanzado significativamente en los últimos años, con el desarrollo de arquitecturas como GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), que han demostrado ser capaces de generar texto de manera muy convincente, difícil de distinguir de algo escrito por humanos.

Este tipo de modelos posee un gran número de aplicaciones potenciales en áreas como la traducción automática, la generación de contenido, la detección de spam y la comprensión de las emociones en el texto. Un modelo de lenguaje como GPT-3 puede ser utilizado para varias tareas, incluyendo las siguientes:

• Generar texto automáticamente.
• Comprender el lenguaje natural.
• Resumir textos.
• Traducir idiomas.
• Clasificar texto.
• Generar metadatos.
• Generar código.
• Analizar sentimientos.
• Completar fragmentos de texto.

Existen varios textos modelos de lenguaje similares a GPT-3. Algunos ejemplos son:

• BERT: es un modelo de lenguaje pre-entrenado desarrollado por Google, especializado en la comprensión del lenguaje natural.
  
• T5: es un modelo de lenguaje pre-entrenado desarrollado por Google, similar a GPT-3 en cuanto a su capacidad para generar texto.
  
• XLNet: es un modelo de lenguaje pre-entrenado desarrollado por Google, especializado en generación de texto.
  
• RoBERTa: es una mejora del modelo BERT, y se especializa en comprensión del lenguaje natural.
  
• ALBERT: es otra mejora de BERT, que se especializa en comprensión del lenguaje natural y se enfoca en reducir el número de parámetros para que pueda ser entrenado en dispositivos con menor capacidad de procesamiento.
  
• Megatron: es un modelo desarrollado por NVIDIA, similar a GPT-3 en cuanto a su capacidad para generar texto, pero que se especializa en procesamiento de lenguaje natural en GPUs.
  
• CTRL: es un modelo desarrollado por Salesforce Research, especializado en generación de texto controlado por contenido.
  
• GShard: es un modelo desarrollado por OpenAI, es similar a GPT-3 en cuanto a su capacidad para generar texto, pero se especializa en procesamiento de lenguaje natural en múltiples dispositivos.

¿Qué mejoras tiene Chat GPT-4 respecto a Chat GPT-3?

Referencia: https://sscnr.net.in/chat-gpt-4-parameters/

GPT-4 tiene una capacidad aún mayor para comprender y generar lenguaje natural, con una mejor performance para aprender a partir de datos y adaptarse a diferentes tareas. Algunas de las mejoras que se pueden ver en GPT-4 respecto a su predecesor, incluyen:

1. Mayor capacidad de entrenamiento: GPT-4 tiene una capacidad aún mayor de procesamiento que GPT-3, lo que le permite manejar más datos de entrenamiento y generar respuestas más precisas y detalladas.
2. Mayor capacidad de adaptación: GPT-4 se puede adaptar mejor a diferentes tareas y dominios de conocimiento, lo que lo hace más versátil que GPT-3.
3. Mayor capacidad de comprensión: GPT-4 puede comprender mejor el lenguaje natural y responder con mayor precisión y coherencia.
4. Mejoras en la eficiencia: GPT-4 es más eficiente en términos de consumo de energía y tiempo de entrenamiento que GPT-3, lo que lo hace más accesible para aplicaciones en dispositivos con recursos limitados.
   

En general, GPT-4 representa una mejora significativa en comparación con GPT-3 en términos de capacidad de lenguaje natural y adaptabilidad a diferentes tareas y dominios de conocimiento.

En resumen, así como GPT-3 introdujo mejoras significativas en el proceso de entrenamiento en comparación con su predecesor, GPT-2, GPT-4 continúa mejorando el proceso de entrenamiento y aumentando la capacidad de procesamiento del modelo, lo que podría permitir la resolución de tareas más complejas en el futuro.

¿Qué limitaciones tienen Chat GPT-3 y Chat GPT-4?

Como modelos de lenguaje, GPT-3 y GPT-4 tienen algunas limitaciones:

• Sesgo en los datos: los modelos de lenguaje se entrenan con grandes cantidades de datos de texto. Si estos datos tienen algún sesgo, el modelo también lo tendrá y puede producir resultados parciales o discriminatorios.
  
  
• Falta de sentido común: los modelos de lenguaje no tienen sentido común y pueden dar respuestas absurdas o inapropiadas en ciertas situaciones. Por ejemplo, si se le pregunta a GPT-3 cuántas patas tiene un pulpo, puede responder «cuatro».
  
  
• Falta de comprensión profunda: aunque GPT-3 y GPT-4 son capaces de generar respuestas coherentes y bien formadas gramaticalmente, todavía no tienen la capacidad de comprender profundamente el significado detrás de las palabras. Esto significa que pueden dar respuestas incorrectas si no comprenden correctamente el contexto o la intención detrás de la pregunta.
  
  
• Necesidad de entrenamiento específico: para realizar tareas específicas, como la traducción automática o el análisis de sentimientos, es necesario entrenar el modelo con datos específicos para esa tarea. Por lo tanto, aunque GPT-3 y GPT-4 son modelos de lenguaje muy potentes, pueden necesitar entrenamiento adicional para realizar tareas específicas.
  
  
• Requerimientos computacionales elevados: tanto GPT-3 como GPT-4 son modelos muy grandes y requieren una gran cantidad de potencia de cálculo para su entrenamiento y ejecución. Esto puede limitar su uso en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles o dispositivos de IoT.
  
  
• Falta de coherencia a largo plazo: aunque estos modelos pueden generar respuestas coherentes a corto plazo, a veces tienen dificultades para mantener la coherencia a largo plazo. Por ejemplo, pueden cambiar abruptamente de tema o dar respuestas contradictorias en una conversación más larga.
  
  
• Limitaciones en el conocimiento específico: aunque GPT-3 y GPT-4 tienen una gran cantidad de conocimientos generales, a veces presentan dificultades para responder preguntas específicas sobre ciertos temas o campos de conocimiento. Esto se debe a que no se han entrenado específicamente en esos temas o campos.
  
  
• Sensibilidad al ruido: estos modelos pueden ser sensibles a pequeñas variaciones en la entrada y producir resultados completamente diferentes. Además, pueden generar respuestas que contengan errores gramaticales o de ortografía.
  
  
• Dificultades con el lenguaje coloquial: aunque estos modelos pueden comprender y generar lenguaje natural, a veces tienen dificultades para comprender el lenguaje coloquial o los modismos, especialmente si son específicos de una región o cultura.
  
  
• Uso inapropiado: estos modelos pueden ser utilizados de manera inapropiada para generar contenido engañoso o fraudulento, o para difundir información falsa o perjudicial. Por lo tanto, es importante utilizarlos con responsabilidad y ética.

El camino de los modelos de lenguajes

GPT-4 es actualmente el modelo de lenguaje más avanzado disponible, superando a GPT-3 en términos de capacidad de procesamiento y generación de lenguaje natural. A lo largo del tiempo, se han introducido mejoras significativas en el proceso de entrenamiento en los modelos GPT, lo que les permite aprender patrones de lenguaje natural aún más complejos. Con cada iteración, estos modelos se vuelven más sofisticados y capaces de manejar tareas cada vez más complejas.