Capaz de redactar correos electrónicos en tu nombre, de traducir textos en diferentes idiomas, de escribir código, de redactar poemas… Es imposible pasar por alto a Chat GPT, la IA generativa de OpenAI. Pero, ¿conoces la tecnología que la respalda?
¿Qué es un transformador generativo preentrenado (GPT)?
El transformador generativo preentrenado constituye una serie de modelos de redes neuronales diseñadas bajo la estructura de transformers. Esta tecnología se ha convertido en un hito relevante dentro del ámbito de la inteligencia artificial generativa, como lo demuestra la popularización de ChatGPT. Desde su lanzamiento, todas las grandes firmas tecnológicas se esfuerzan por desarrollar el modelo de lenguaje más avanzado, o más bien, el más cercano al humano.
¿La razón de este fervor? Porque este modelo de aprendizaje automático es capaz de efectuar una diversidad de tareas vinculadas al procesamiento de lenguaje natural. Y su similitud con las conversaciones humanas es, en ocasiones, asombrosa. Desde la comprensión de consultas hasta la generación de distintos tipos de textos coherentes y pertinentes, facilita la recreación de una conversación como si fuera con otro humano (o casi).
De esta manera, los usuarios pueden automatizar múltiples tareas: traducción de idiomas, síntesis de documentos, redacción de artículos para blogs, ideas para publicaciones en redes sociales, escritura de código e incluso poesía. Ya no resulta necesario dedicar horas a investigar, conceptualizar un plan, redactar las diferentes secciones; los transformadores generativos preentrenados lo hacen por ti en segundos.
Es bueno saberlo: La arquitectura de red neuronal basada en transformers no es precisamente nueva. Las investigaciones dieron inicio con diferentes estudios sobre el procesamiento automático del lenguaje y el aprendizaje profundo. Posteriormente, el término fue introducido por primera vez en 2017, en el artículo «Attention is All You Need».
¿Cómo funcionan los modelos preentrenados?
Para ser capaces de realizar hazañas redaccionales tan cercanas (e incluso superiores) a las humanas, el transformador generativo preentrenado se vale de la arquitectura de red neuronal «transformer».
Esta se sirve del mecanismo de autoatención (o atención auto-regresiva). El modelo de IA no se limita a considerar la última palabra para generar texto, sino que evalúa el contexto completo. Es capaz de asignar un peso distinto a las palabras, con el fin de comprender mejor las relaciones entre ellas y los enunciados.
Finalmente, es la secuencia de palabras y frases que, dispuestas una tras otra, permiten al GPT captar la consulta del usuario y ofrecer una respuesta coherente tanto en contenido como en forma. Para lograr esto, el modelo GPT fue inicialmente preentrenado con grandes volúmenes de datos textuales. La idea era, entonces, comprender la estructura, la sintaxis y las finezas del lenguaje. Una vez que dominó el lenguaje humano, el modelo se entrenó para realizar tareas específicas.
Es bueno saberlo: Aunque los transformadores generativos preentrenados generan resultados comparables a los humanos, siguen siendo máquinas. Efectivamente, analizan las consultas de los usuarios antes de predecir la mejor respuesta posible según su comprensión del contexto.
¿Para qué sirven los GPT?
Con cada vez mayor sofisticación, los transformadores generativos preentrenados tienen la capacidad de llevar a cabo una amplia variedad de tareas. Estas son algunas de las más comunes:
- Generación de texto: es posible redactar artículos para blogs, publicaciones para redes sociales, guiones de videos, correos electrónicos, código informático… Y esto, en distintos estilos. Basta con especificar claramente el resultado esperado.
- Traducción automática: los GPT, previamente entrenados con miles de millones de datos textuales, pueden efectuar traducciones a cualquier idioma.
- Creación de chatbots sofisticados: funcionan como asistentes virtuales capaces de responder a cualquier pregunta de los usuarios.
- Extracción de resúmenes: puedes presentar textos de miles de líneas y solicitar un resumen conciso de unas cien palabras.
- Análisis de datos: son capaces de analizar grandes volúmenes de datos y transcribirlos en forma de tablas o hojas de cálculo. Algunas aplicaciones incluso pueden proporcionarte gráficos.
Para los usuarios, la gran ventaja de los transformadores generativos preentrenados radica en la velocidad de ejecución. Consiguen en segundos lo que a un humano le llevaría una hora o más. Así, estas herramientas permiten incrementar la productividad de manera exponencial.
¿Cuáles son los límites de los transformadores generativos preentrenados?
A pesar de ser extraordinariamente útiles y eficaces, los transformadores generativos preentrenados no están libres de defectos. En particular, por los conjuntos de datos con los que se entrenan. Estos pueden contener sesgos sexistas, racistas, homofóbicos… Si el modelo los ha incorporado, los replicará en sus resultados.
Por ello, es recomendable tomar sus respuestas con cierto escepticismo. Idealmente, verifica las fuentes de esta información (si es que el modelo las proporciona).
Para evitar estos sesgos, es crucial mejorar constantemente los modelos proporcionándoles datos libres de prejuicios. Esta es precisamente la labor de los científicos de datos. ¿Deseas entrenar el próximo GPT para ofrecer mejores resultados? Capacítate en ciencia de datos.
