¿Qué es GPT-3?
El Generative Pre-trained Transformer de tercera generación (GPT-3) es un modelo de lenguaje que utiliza aprendizaje profundo para generar todo tipo de texto. El modelo de OpenAI, muy comentado, GPT-3, requiere una pequeña cantidad de texto de entrada para crear grandes volúmenes de texto relevante generado por máquina.
GPT-3 procesa entradas de texto para realizar tareas de lenguaje natural. Utiliza generación de lenguaje natural (NLG) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para entender y producir texto en lenguaje humano natural.
En años anteriores, era extremadamente desafiante para las máquinas generar contenido comprensible para las personas porque no podían entender la complejidad y los matices del lenguaje humano. GPT-3 ha sido un cambio de juego ya que ha aprendido a crear poesía, artículos, informes de noticias, historias y diálogos usando una pequeña cantidad de texto de entrada.
Las empresas modernas aprovechan GPT-3 para escribir códigos de programación, construir chatbots efectivos o crear aplicaciones de software impulsadas por IA.
Cómo funciona GPT-3
GPT-3 es un modelo de predicción de lenguaje con un modelo de aprendizaje automático de red neuronal. Así es como funciona.
- Recibe texto de entrada y lo transforma. GPT-3 cambia el texto de entrada en el resultado más útil. Esto se logra entrenando el sistema para entender grandes volúmenes de texto de internet para detectar patrones en un proceso de preentrenamiento genérico.
- Se entrena en varios conjuntos de datos. GPT-3 fue entrenado en varios conjuntos de datos con sitios web como WebText2, Common Crawl y Wikipedia.
- Se realizan pruebas. GPT-3 ha sido entrenado a través de una fase de pruebas supervisadas seguida de una fase de refuerzo.
- Practica con entrenadores de lenguaje. Un equipo de entrenadores le hace una pregunta al modelo de lenguaje con una respuesta correcta en mente. Si el modelo da una respuesta incorrecta, los entrenadores ajustan el modelo para enseñarle la correcta. Se enseña al modelo a proporcionar varias respuestas, que los entrenadores clasifican de mejor a peor.
GPT-3 tiene más de 175 mil millones de parámetros de aprendizaje automático. Es significativamente más grande que sus modelos anteriores, como Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) y Turing NLG.
Usos de GPT-3
Las organizaciones utilizan GPT-3 para una variedad de propósitos. Crea un código funcional, clona sitios web o genera texto que se asemeja al lenguaje escrito por humanos. Algunos de los usos más populares de GPT-3 incluyen:
- Crear contenido escrito. GPT-3 ayuda a las empresas a crear cuestionarios, memes, recetas, blogs, tiras cómicas, copias publicitarias y cualquier cosa que involucre texto.
- Componer música. GPT-3 puede ayudar a los músicos a crear nuevas obras.
- Automatizar conversaciones. GPT-3 puede responder a cualquier texto que una persona envíe con un nuevo texto apropiado para el contexto.
- Traducir texto. GPT-3 traduce texto en comandos programáticos y viceversa.
- Analizar sentimientos. GPT-3 está bien equipado para analizar sentimientos y extraer información procesable.
- Resumir texto. GPT-3 resume texto para transmitir el mismo significado con menos palabras.
- Traducir lenguajes de programación. GPT-3 traduce un lenguaje de programación a otro, ayudando a los desarrolladores a resolver problemas de ingeniería complejos.
Beneficios de GPT-3
GPT-3 proporciona una buena solución siempre que se necesite generar una gran cantidad de texto basado en una pequeña cantidad de texto de entrada. GPT-3 es capaz de proporcionar resultados decentes dados un puñado de ejemplos de entrenamiento.
A continuación se presentan algunos de los beneficios adicionales de GPT-3:
- Tiene una amplia gama de aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Es independiente de la tarea; puede realizar una amplia gama de tareas sin ajuste fino.
- Al igual que cualquier otra tecnología de automatización, GPT-3 maneja tareas rápidas y repetitivas.
- Permite a los humanos gestionar tareas más complejas que requieren un mayor grado de pensamiento crítico.
- En muchas situaciones, no es práctico o factible que los humanos generen salida de texto. Por ejemplo, los chatbots de servicio al cliente o los centros pueden usar GPT-3 para responder a las preguntas de los clientes.
- Los equipos de ventas pueden usarlo para conectarse con clientes potenciales, y los equipos de marketing pueden escribir copias. Este tipo de contenido necesita producción rápida y viene con bajo riesgo. Esto significa que las consecuencias son relativamente menores si la copia tiene errores.
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Uno de los beneficios cruciales de GPT-3 es que es liviano y puede ejecutarse en una computadora portátil o un teléfono inteligente de consumo.
Mejores prácticas de GPT-3
Las empresas aprovechan el poder de GPT-3 para reducir costos, mejorar sus procesos de atención al cliente y reducir la carga de trabajo de los empleados. Ofrece soluciones de extremo a extremo, desde el desarrollo hasta el entrenamiento y la integración.
Algunas de las mejores prácticas para GPT-3 se mencionan a continuación:
- Establecer objetivos claros. Las empresas deben definir objetivos y el alcance del sistema antes de implementar GPT-3.
- Entrenar y monitorear el sistema. GPT-3 necesita entrenamiento para asegurar precisión, eficiencia y efectividad. El monitoreo regular es importante para identificar y corregir cualquier inexactitud o error.
- Implementar medidas robustas de privacidad de datos. Las empresas deben establecer medidas robustas de privacidad de datos para garantizar la seguridad.
- Proporcionar supervisión humana. A pesar de los beneficios de la automatización, la supervisión humana es necesaria para asegurarse de que el sistema opere efectivamente y proporcione respuestas precisas a las consultas de los clientes.
GPT-3 vs. GPT-4
GPT-3 y GPT-4 son modelos basados en IA que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo y NLP para procesar el lenguaje humano. En comparación con GPT-3, GPT-4 funciona mejor pero tarda más en responder que GPT-3. GPT-4 tiene una base de conocimiento más amplia, lo que podría avanzar significativamente la capacidad de procesar y analizar el lenguaje humano.
GPT-4 es mucho más grande que GPT-3, ya que GPT-4 tiene 10 billones de parámetros en comparación con los 175 mil millones de parámetros de GPT-3. GPT-4 puede procesar y analizar más información, lo que lleva a respuestas más precisas.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
