En lo que se refiere a la generación de texto, estos modelos son accesibles, en formato experimental, desde hace un tiempo, pero comenzaron a generar interés a mediados de 2020 cuando Open AI
, una organización dedicada a la investigación en el campo de la inteligencia artificial general , publicó el acceso a su modelo de lenguaje GPT-3 a través de una API .
La arquitectura de GPT-3 está compuesta por 175.000 millones de parámetros, mientras que la de su antecesor GPT-2 era de 1.500 millones de parámetros, esto es, más de 100 veces más. GPT-3 representa por tanto un cambio de escala enorme ya que además fue entrenado con un corpus de datos mucho mayor y un tamaño de los tokens mucho más grande, lo que le permitió adquirir una comprensión más profunda y compleja del lenguaje humano.
A pesar de que fue en 2022 cuando OpenAI anunció la apertura de chatGPT que permite dotar de una interfaz conversacional a un modelo de lenguaje basado en una versión mejorada de GPT-3, no ha sido hasta los últimos dos meses cuando la noticia ha llamado masivamente la atención del público, gracias a la amplia cobertura mediática que trata de dar respuesta al incipiente interés general.
Y es que, ChatGPT no sólo es capaz de generar texto a partir de un conjunto de caracteres ( prompt ) como GPT-3, sino que responde a preguntas en lenguaje natural en varios idiomas que incluyen inglés, español, francés, alemán, italiano o portugués. Es precisamente este cambio en la interfaz de acceso, pasando de ser una API a un chatbot, lo que lo ha convertido a la IA en accesible para cualquier tipo de usuario.
Tanto es así que más de un millón de personas se registraron para usarlo en tan solo cinco días, lo que ha motivado la multiplicación de ejemplos en los que chatGPT produce código de software, ensayos de nivel universitario, poemas e incluso chistes. Eso sin tener en cuenta que ha sido capaz de sacar adelante un examen de selectividad de Historia o de aprobar el examen final del MBA de la prestigiosa Wharton School .
Todo esto ha puesto a la IA generativa en el centro de una nueva ola de innovación tecnológica que promete revolucionar la forma en que nos relacionamos con internet y la web a través de búsquedas vitaminadas por IA o navegadores capaces de resumir el resultado de estas búsquedas.
Los datos abiertos
GPT-3, al igual que otros modelos que han sido generados con las técnicas descritas en la publicación científica original de GTP-3 , es un modelo de lenguaje pre-entrenado, lo que significa que ha sido entrenado con un gran conjunto de datos, en total unos 45 terabytes de datos de texto. Según este paper, el conjunto de datos de entrenamiento estaba compuesto en un 60% por datos obtenidos directamente de internet en los que están contenidos millones de documentos de todo tipo, un 22% del corpus WebText2 construido a partir de Reddit, y el resto con una combinación de libros (16%) y Wikipedia (3%).
Sin embargo, no se sabe cuántos datos abiertos utiliza GPT-3 exactamente, ya que OpenAI no proporciona detalles más específicos sobre el conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo. Lo que sí podemos hacer son algunas preguntas al propio chatGPT que nos ayuden a extraer interesantes conclusiones sobre el uso que hace de los datos abiertos.
Se están realizando pruebas en el chatGPT y vemos cómo los datos abiertos sí pueden contribuir a la evolución tecnológica y, por ende, a mejorar el funcionamiento de la inteligencia artificial de Open AI. Sin embargo, dado el estado de madurez actual de la misma, aún es pronto para ver un empleo óptimo de estos, a la hora de dar respuesta a preguntas más complejas. (veáse ejemplos en la fuente original de la noticia).
Por lo tanto, para que un modelo de inteligencia artificial generativa sea eficaz, es necesario que cuente con una gran cantidad de datos de alta calidad y diversidad, y los datos abiertos son una fuente de conocimiento valiosa para este fin.
Probablemente, en futuras versiones del modelo, podamos ver cómo los datos abiertos ya adquieren un peso mucho más importante en la composición del corpus de entrenamiento, logrando conseguir una mejora importante en la calidad de las respuestas de tipo factual.
Inteligencia artificial generativa
Fuente original de la noticia
