Comprender el GPT: funcionamiento y casos de uso

El funcionamiento interno del modelo GPT se basa en una arquitectura de red neuronal artificial llamada "Transformers", de ahí el origen de la "T" en GPT. En concreto, se trata de múltiples capas de neuronas fuertemente interconectadas.

Esta arquitectura neuronal fue entrenada primero con enormes cantidades de diversos textos durante una larga fase de aprendizaje. El modelo pudo así analizar miles de millones de palabras para deducir todas las regularidades estadísticas que rigen un idioma, tanto en vocabulario, gramática, sintaxis de frases, y de forma más global en todas las sutilezas lingüísticas.

Gracias a este prolongado entrenamiento, el modelo GPT luego es capaz de generar texto por sí mismo, eligiendo progresivamente las palabras más adecuadas según el contexto, un poco como un humano construiría naturalmente frases coherentes.

En concreto, el usuario proporciona un breve texto inicial y el modelo se encarga de completarlo generando automáticamente una continuación lógica y relevante, con gran fluidez. Cuanto más masivos y diversificados sean los datos de entrenamiento, mejor será la calidad de los textos producidos por el GPT.

En resumen, gracias a la combinación de una potente arquitectura neuronal y la exposición a enormes cantidades de textos durante el aprendizaje, el modelo puede generar contenidos originales de forma autónoma.

El primer hito en la evolución de los modelos GPT fue la presentación en 2018 por parte de OpenAI de GPT-1, el primer modelo de este tipo. Fue entrenado sobre un volumen bastante modesto de 40 GB de texto de Internet.

En 2019, GPT-2 dio un nuevo paso en términos de rendimiento gracias a un entrenamiento ampliado a 80 GB de datos textuales. Los textos generados parecen mucho más coherentes y realistas que con la versión anterior.

Pero es en 2020 cuando los avances realmente se aceleran con la muy destacada llegada de GPT-3, entrenado sobre la friolera de 45 TB de texto, ¡175 mil millones de parámetros! Un volumen colosal que le permite producir textos de una calidad y realismo impresionantes. GPT-3 marca un verdadero punto de inflexión en la evolución del rendimiento.

Posteriormente, los modelos no han dejado de mejorar al continuar aumentando las enormes cantidades de datos textuales utilizados para el aprendizaje. Este es el caso, por ejemplo, de GPT-3.5 o GPT-J, empujando constantemente los límites de las generaciones anteriores.

Paralelamente, otros importantes actores del sector como Google, Meta o Microsoft han desarrollado sus propias versiones de modelos GPT, llamados respectivamente PaLM, OPT y Turing. Se ha iniciado claramente una feroz competencia entre los gigantes digitales para ofrecer los modelos más avanzados.

Así, en sólo unos pocos años, el rendimiento de los modelos GPT no ha dejado de progresar a una velocidad asombrosa y esta carrera no parece estar cerca de detenerse.

El GPT puede ser utilizado para numerosas aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural.

El GPT se utiliza principalmente para producir automáticamente diversos tipos de contenidos textuales de calidad. Sus aplicaciones en este campo son múltiples:

• Redacción de artículos completos de forma autónoma.
• Generación de detalladas descripciones de productos.
• Composición automatizada de correos electrónicos.
• Sugerencia automática de finales de frases (compleción de texto).
• Conversión de texto a voz (síntesis de voz).
• Alimentación de chatbots y asistentes virtuales.
• Resúmenes automáticos de documentos.
• Traducción automática.

Gracias a sus capacidades de aprendizaje del lenguaje, el GPT obtiene excelentes resultados para traducir automáticamente textos de un idioma a otro.

El modelo también permite un análisis semántico profundo de textos, para extraer el significado y conceptos clave.

Basado en el aprendizaje, el GPT resulta eficaz para detectar automáticamente comentarios inapropiados y moderar contenidos en línea.

Algunos chatbots utilizan GPT para responder de manera fluida y coherente a las preguntas de los usuarios en una conversación.

Por último, GPT abre el camino a originales proyectos creativos: generación de poemas, historias, guiones, etc.
Por lo tanto, el abanico de posibilidades es muy amplio en cuanto a casos de uso del GPT, tanto para aplicaciones prácticas de procesamiento de lenguaje natural como para proyectos más creativos.
El rendimiento en constante crecimiento de los modelos GPT permite vislumbrar nuevos casos de aplicaciones cada vez más innovadoras en el futuro.