La Transformada Generativa Preentrenada 3 (GPT-3) y la Transformada Generativa Preentrenada 4 (GPT-4) son dos de las últimas tecnologías en inteligencia artificial (IA). El GPT-3 se lanzó en mayo de 2020, y se espera que su sucesor, el GPT-4, se lance a principios de 2023. Con la creciente popularidad de ChatGPT, que fue desarrollado por la misma empresa que GPT-3, se plantea ahora la cuestión de hasta qué punto OpenAI tiene previsto lanzar el modelo de lenguaje GPT-4. Te daremos una visión detallada de lo que puede ser GPT-4 frente a GPT-3.
¿Qué son los Modelos GPT?
Un Transformador Generativo Preentrenado (GPT) es una sofisticada red neuronal utilizada para entrenar grandes modelos lingüísticos. La red utiliza grandes cantidades de texto disponible públicamente en Internet para simular la comunicación humana.
GPT-4 frente a GPT-3: ¿Cómo se mide el rendimiento en comparación?
Para medir el rendimiento de GPT-4 en comparación con GPT-3, se utilizan distintos enfoques. El primer enfoque consiste en medir la precisión y la exactitud. Esto implica comparar los resultados de una tarea con los resultados de otras tareas para determinar cuáles son mejores. Este enfoque puede utilizarse para determinar el rendimiento de GPT-4 frente a GPT-3 en una tarea determinada.
Otro enfoque consiste en medir la capacidad para enfrentarse a un nuevo idioma. En los GPT-4 y GPT-3 se evalúa la capacidad de comprender y procesar palabras y frases nuevas (procesamiento del lenguaje natural). Esto es especialmente importante para los casos de uso en los que el objetivo es identificar y responder a nuevos contextos.
El último enfoque se refiere a la velocidad del modelo. En este caso, pruebas GPT-4 y GPT-3 para ver con qué rapidez pueden responder a las peticiones. Cuanto más rápido responda el modelo, más eficaz será. Este es un factor crítico para muchos casos de uso en IA u otras áreas de la tecnología informática.
En general, estos enfoques proporcionan una imagen clara del rendimiento de GPT-4 frente a GPT-3. Utilizando sus diferentes métodos, los investigadores pueden identificar qué modelo es más adecuado para casos de uso específicos en IA u otras tecnologías. Así pues, medir el rendimiento de la GPT-4 en comparación con la GPT-3 proporciona una base esencial para desarrollar nuevas tecnologías en el futuro.
GPT-4 vs GPT-3: ¿Qué cambiará?
Cuanto más se acerca el lanzamiento de la GPT-4, más se especula sobre las posibles ventajas del nuevo modelo respecto a su predecesor. Como muestra el vídeo anterior, ya se pueden deducir algunas hipótesis probables:
- Mayor Conjunto de Datos: Una de las principales diferencias entre GPT-4 y GPT-3 es que GPT-4 contiene más datos que GPT-3. Mientras que GPT-3 viene con 17 gigabytes de datos, la versión más reciente de OpenAI, GPT-4, contiene 45 gigabytes de datos de entrenamiento. Esto significa que GPT-4 es capaz de proporcionar resultados mucho más precisos que su predecesor.
- Modelo más grande: Otra diferencia significativa es el tamaño del modelo. Mientras que GPT-3 es un modelo de 175.000 millones de parámetros, OpenAI ha ampliado el modelo a 1,6 billones de parámetros con el lanzamiento de GPT-4. Esto significa que el modelo es capaz de resolver tareas mucho más complejas que antes.
- Mejores resultados: Además, tanto GPT-3 como GPT-4 han implementado algoritmos para mejorar la precisión de los resultados. Estos algoritmos pueden utilizarse para aumentar la precisión de los modelos de aprendizaje automático y producir así resultados de mayor calidad.
- La velocidad: GPT-4 será más rápido que GPT-3 porque se basa en GPUs y TPUs más potentes.
En resumidas cuentas, lo que tienen en común tanto GTP-3 como GTP-4 es la capacidad de generar texto en lenguaje natural a partir de datos existentes. Ambos modelos tienen algoritmos de aprendizaje automático y, por tanto, son capaces de alcanzar altos niveles de precisión en la generación de texto. Aunque existen diferencias, ambos modelos pueden ofrecer resultados excelentes.
GPT-4 vs. GPT-3: ¿Qué modelo es mejor ahora?
Por esta razón, no existe un consenso general sobre qué método es mejor: para tareas sencillas, puede ser útil trabajar con el GTP-3; sin embargo, para problemas más difíciles, a menudo se recomienda utilizar el GTP-4, especialmente cuando la precisión de los resultados es una prioridad. Ambos modelos tienen su lugar en el mundo del aprendizaje automático, pero, en última instancia, la clave es siempre tu preferencia personal a la hora de elegir el enfoque adecuado para tu caso de uso específico.
GPT-4 vs. GPT-3: Aplicaciones de inteligencia artificial con los dos sistemas
En general, ambos sistemas de IA permiten obtener resultados impresionantes en diversas áreas de aplicación de la inteligencia artificial. Aunque GPT-4 es más potente que GPT-3, no ofrece la misma escalabilidad ni flexibilidad. En función de los requisitos específicos de una organización, debe elegirse la mejor aplicación de IA para conseguir el mejor rendimiento posible. Las posibles aplicaciones pueden incluir:
- Creación de contenidos: Desde poemas del siglo XVIII hasta artículos de blogs modernos, los modelos GPT pueden alimentarse con cualquier tipo de prompt y empezar a producir resultados textuales coherentes y similares a los humanos.
- Resumen o reescritura de textos: Al ser capaz de generar un texto fluido, similar al humano, GPT puede reinterpretar cualquier tipo de documento de texto y crear un resumen intuitivo a partir de él. Esto es útil para obtener ideas y analizarlas, o reformularlas.
- Responder preguntas: Una de las principales competencias del software GPT es su capacidad para comprender el lenguaje, incluidas las preguntas. Además, puede proporcionar respuestas precisas o explicaciones detalladas en función de las necesidades del usuario. Esto significa que el servicio de atención al cliente y el soporte técnico pueden mejorarse significativamente mediante soluciones respaldadas por GPT.
- Chat AI: La tecnología Chatbot desarrollada con el software GPT puede llegar a ser increíblemente inteligente, como se ha visto con CHatGPT. Esto puede crear asistentes virtuales con aprendizaje automático que ayuden a los profesionales a completar sus tareas independientemente del sector….
neuroflash como ejemplo para aplicaciones GPT-3
neuroflash es un generador de texto llamado GPT-3 y combina muchas aplicaciones como la creación de contenidos, el chat AI, la respuesta a preguntas y mucho más. De este modo, el neuroflash permite a sus usuarios para que creen diversos textos y documentos a partir de un breve briefing. Con más de 100 tipos de texto diferentes, la IA neuroflash puede generar textos para cualquier propósito. Por ejemplo, si quieres crear una descripción de producto con neuroflash, sólo tienes que describir brevemente tu producto a la IA y el generador hace el resto:
Neuroflash también puede ayudar en tareas más creativas. Si quieres escribir una historia, por ejemplo, también es posible con el generador de texto GPT-3:
Por último, también puedes utilizar neuroflash como alternativa a ChatGPT y comunicarte directamente con nuestra IA. Te mostramos en un breve vídeo cómo funciona:
Además, el neuroflash puede utilizarse para generar algo más que textos. Otras funciones, como un análisis SEO para textos escritos y un generador de imágenes AI ofrecen un valor añadido adicional.
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Conclusión: ¿Qué sistema merece más la pena para las aplicaciones de IA?
La comparación entre GPT-4 y GPT-3 ha demostrado que ambos sistemas tienen sus puntos fuertes y débiles. Ambos ofrecen una potencia de cálculo impresionante, pero quienes realmente quieran beneficiarse de las aplicaciones de IA deben sopesar bien sus necesidades. Es mejor que eches un vistazo a nuestros otros artículos del blog para obtener más información y asegurarte de que estás haciendo la elección correcta.
