¿Qué es GPT?

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En esta era de la comunicación digital y el uso de IAs cada vez es mayor. Además, la tendencia va en aumento con el lanzamiento de los modelos GPT, pues su empleo ha transformado notablemente para casi toda la industria.

Por ello, el día de hoy te vamos a explicar todo lo que necesitas saber sobre estos modelos generativos, así como su impacto, características y casos de uso.

¿Qué son los modelos GPT?

Los Transformadores Generativos Preentrenados, comúnmente llamados GPT, por sus siglas en inglés (Generative Pre-trained Transformer), son un grupo de modelos tecnológicos que ocupan la arquitectura transformadora conectada a una red neuronal para el avance de la inteligencia artificial (IA) a través del desarrollo de aplicaciones generativas.

Estos modelos permiten que las aplicaciones desarrollen texto y contenido multimedia, imitando la forma en que lo haría un ser humano. Por lo anterior han cobrado popularidad y actualmente, casi todos los sectores aceptan su uso para automatizar tareas.

Se dice que estos modelos son preentrenados porque pueden ser adaptados o afinados para cumplir tareas específicas. Con dicha afinación aprenden a predecir palabras o partes de oraciones en contextos dados, lo que les permite capturar patrones y conocimientos lingüísticos amplios del lenguaje.

Características de los modelos GPT

Los modelos GPT son altamente versátiles debido a varias características, entre las que destacan:

Pre-entrenamiento:

Tal vez la capacidad para pre-entrenarse en grandes cantidades de datos de texto es la característica más importante, pues los hace capaces de responder eficazmente a tareas específicas, lo que les permite comprender y generar texto en una variedad de aplicaciones.

Arquitectura Transformer: 

Esta arquitectura es altamente efectiva en la captura de relaciones a largo plazo en secuencias de texto. Además, permite la atención multi-atención, que les permite modelar dependencias a lo largo de secuencias generadas de manera eficiente.

Generación inteligente: 

Estos modelos pueden generar de manera coherente y contextualmente relevante el contenido deseado. Lo que les hace útiles para tareas como la creación de contenido, escritura creativa y respuestas a preguntas abiertas.

Transferencia de aprendizaje: 

Los modelos GPT además de ser entrenados, pueden ser afinados, es decir, que se pueden especializar en el desarrollo y respuesta de tareas específicas mediante un proceso específico. Adaptándose a tareas como traducción, clasificación de texto, resumen de texto, chatbots y más, con relativamente poca cantidad de datos de entrenamiento.

Lenguaje orgánico multilingüe: 

Los modelos GPT pueden trabajar en varios idiomas, y responder de forma orgánica, es decir, como lo haría un nativo, en cada uno de ellos. Esto los hace una buena propuesta para integraciones en aplicaciones multilingües.

Escalabilidad: 

La capacidad de escalarse a diferentes versiones, según sea la necesidad, es otra característica importante de estas IAs. Sin embargo, en los modelos más grandes tienden a tener un mejor rendimiento, pero requieren más recursos computacionales.

¿Cuál es la importancia de los modelos GPT?

El actual auge de los modelos GPT representa un avance valioso de la arquitectura transformadora y aún más para el desarrollo de las IA. Además, se ha marcado un punto de inflexión en el desarrollo tecnológico en la automatización de tareas como son la computación de datos, traducción generativa, computación de textos, entre otros.

La principal aportación de estas tecnologías radica en la velocidad y eficiencia en relación con la escala de repuesta de las tareas asignadas. Lo que se traduce como un mayor desarrollo para que las máquinas puedan ayudar a las organizaciones a alcanzar nuevos niveles de productividad y a reinventar sus aplicaciones y experiencias de cliente.

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Retos que afrontan los modelos GPT

Si bien es cierto que los modelos GPT revolucionan el desarrollo e investigación de IAs también es cierto que se enfrentan a una serie de retos para su total aceptación en el mundo actual. Los principales retos a afrontar son:

Seguridad

Ciertamente, los modelos transformadores generativos no son inherentes a los peligros, y también es cierto que las plataformas pueden presentar riesgos de seguridad. Por lo que es posible que los delincuentes puedan eludir las restricciones para ejecutar diversos ataques cibernéticos.

Confianza:

Pese a que los modelos GPT solicitan información mínima para iniciar la generación de contenido. Es natural que los nuevos usuarios tengan ideas erróneas sobre la privacidad y seguridad de herramientas desconocidas y tal es el caso con los modelos GPT, pues muchos usuarios les restan confianza por desconocimiento del control de su privacidad.

Ética:

Los errores en respuestas poco éticas son probables, ya que los modelos de lenguaje de IA no tienen sesgos. Por lo que las respuestas que proporcionan se generan analizando las solicitudes de los usuarios y extrayendo datos de su base de datos existente y esto puede desencadenar que su uso directo como información certera sea un fallo ético.

Casos de uso de un modelo GPT

El marketing digital, con la ayuda de la inteligencia artificial (IA), puede crear contenido para las redes sociales. Ya sea para generar guiones, imágenes, con las instrucciones adecuadas, estas herramientas pueden resolver la problemática en cuestión de minutos. Editar textos en estilos diferentes

Los modelos GPT pueden entender y escribir código informático en diferentes lenguajes de programación. Esta función es útil para aprender de forma amigable el uso de las herramientas de desarrollo y para los desarrolladores profesionales puede servir para automatizar el desarrollo de partes del código.

Estos modelos transformadores también ayudan a los analistas de negocios a compilar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Los modelos de lenguaje buscan los datos requeridos y calculan y muestran los resultados en una tabla de datos o una hoja de cálculo. Algunas aplicaciones pueden representar los resultados en un gráfico o generar informes completos.

Si bien en el mercado ya existen muchos chatbots, la diferencia con uno que utilice tecnología de un modelo GPT es que estos responden a indicaciones verbales de forma más orgánica que los comunes de comunicación básica.

Como hemos visto los modelos generativos, tienen muchas funciones, es por este motivo que tienen completa fidelidad de una gran parte de los usuarios, pese a ello recomendamos el uso moderado únicamente para lo esencial, ya que es una tecnología en pleno desarrollo. Pero sin duda, puede ser de gran utilidad para resolver muchas tareas manuales y automatizar muchas más.

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