Desde el lanzamiento de OpenAI GPT-3 en junio de 2020, está claro que el mundo de la PNL (procesamiento del lenguaje natural) está experimentando un rápido cambio en estos momentos. Las expectativas para el cuarto prototipo(GPT-4) son, por tanto, altas y hay muchas especulaciones y predicciones sobre las posibles características y mejoras. Esta entrada de blog resume los últimos rumores y predicciones sobre los parámetros de la GPT-4.
Visión general de los parámetros del GPT-4: rumores y previsiones
Echemos un vistazo a algunos datos y cifras para comprender lo que debemos esperar de la GPT-4. Uno de los indicadores más importantes de las capacidades potenciales de la GPT-4 es el número de parámetros. Un gráfico del número de parámetros de los modelos de IA en los últimos cinco años muestra una clara línea de tendencia con un crecimiento exponencial. En 2019, Open AI publicó GPT-2 con 1.500 millones de parámetros, y siguió poco más de un año después con GPT-3, que contenía algo más de 100 veces más parámetros. Esto sugiere que la GPT-4 podría oscilar entre 1 billón y 10 billones, quizás incluso 20 billones.
Como cualquier otro servicio online, ChatGPT necesita servidores para su funcionamiento. Dado el elevado volumen de tráfico, tienden a sobrecargarse. Debido al gran volumen de usuarios, los servidores no pueden procesar todas las solicitudes de un usuario de ChatGPT. Pero, ¿qué puedes hacer ante un mensaje de error de este tipo?
Sin embargo, circulan dos rumores sobre el número de parámetros de la GPT-4. Un rumor dice que GPT-4 no es mucho mayor que GPT-3, el otro que tiene 100 billones de parámetros. Es difícil saber qué rumor es cierto, pero basándonos en la línea de tendencia, la GPT-4 debería estar en algún punto por encima del billón.
Rumores y previsiones sobre los parámetros del GPT-4 - ¿Qué hay que tener en cuenta?
OpenAI ha estado trabajando en GPT-4 durante los últimos años y ha seguido recopilando datos con el lanzamiento de ChatGPT, por lo que es posible que se hayan saltado una generación y se estén acercando a una multiplicación por 1000 de los parámetros.
Otro factor a tener en cuenta es el reducido número de parámetros. El cerebro humano está increíblemente poco poblado, y la mayoría de las conexiones son locales. La misma parsimonia se aplica a los modelos de IA, y es posible que GPT-4 sea un modelo disperso con conexiones mayoritariamente locales.
Por lo tanto, es importante tener en cuenta que toda esta información se basa en rumores y predicciones y que no hay ninguna confirmación oficial de OpenAI sobre las capacidades de la GPT-4. Sin embargo, basándonos en la línea de tendencia y en los avances de la tecnología de IA, podemos afirmar que la GPT-4 supondrá una mejora significativa respecto a su predecesora. Tendremos que esperar a ver lo que OpenAI revela oficialmente sobre la GPT-4, pero hasta entonces, podemos especular sobre sus capacidades potenciales.
¿Qué significarían las previsiones de los parámetros GPT-4?
¿Qué significa esto para la GPT-4? Si tomáramos como ciertas las predicciones y los rumores para los parámetros de la GPT-4, entonces resultaría lo siguiente para la GPT-4:
- Si efectivamente tiene un recuento de parámetros de 100 billones, es probable que sea un modelo disperso. Esto lo haría mucho más rápido y requeriría menos memoria, ya que los tensores serían mucho más pequeños. Esto también ayudaría a escalar, ya que un salto de 175.000 millones de parámetros a 100 billones de parámetros no escalaría bien sin utilizar redes dispersas.
- Otra limitación a tener en cuenta son los requisitos de memoria de la GPT-4. GPT-3 requiere actualmente 700 gigabytes de V-RAM, y si GPT-4 tiene mil veces más parámetros, requeriría 700 terabytes de V-RAM. Esto supondría una inversión importante para OpenAI y probablemente requeriría el uso de redes dispersas para reducir la cantidad de memoria necesaria.
- También es posible que la GPT-4 no sea mucho mayor que la GPT-3 y se sitúe en el rango de 1 billón o 10 billones de parámetros. En este caso, aún se beneficiaría del uso de redes dispersas. Esto también puede explicar por qué el GPT-4 tardó dos años o más en desarrollarse, ya que puede haber requerido un cambio de redes densas a dispersas y el desarrollo de nuevos algoritmos de entrenamiento.
- El uso de redes dispersas también podría dar lugar a un cambio de arquitectura, similar a Google Switch, que activa sólo lo necesario. Esto podría significar que la GPT-4 tiene una arquitectura neuromórfica, en la que sólo se activan determinadas partes de la red cuando es necesario. Esto es comparable al funcionamiento del cerebro humano, en el que sólo se iluminan determinadas regiones cuando se realizan determinadas tareas.
En conclusión, aunque sólo podemos especular sobre las capacidades y la arquitectura del GPT-4, es probable que se trate de un modelo disperso con un recuento de parámetros del orden de 1 billón a 10 billones. Utilizar mallas dispersas resolvería el problema de la escala y reduciría la cantidad de memoria necesaria.
GPT-4 frente a GPT-3
Hay varias opiniones de expertos sobre lo que cabe esperar de la GPT-4 en comparación con la GPT-3. Por ejemplo, el Dr. Jochen Kopp, catedrático de Inteligencia Artificial de la Universidad de Tréveris, dice: «La GPT-4 es adecuada para casos de uso que requieran un procesamiento y una comprensión del lenguaje sólidos». Esto es un indicio de la capacidad del GPT-4 para resolver muchas tareas con gran precisión.
Otra característica positiva de la GPT-4 es su capacidad para procesar conjuntos de datos de forma más eficaz que su predecesora y, por tanto, para resolver tareas más complejas. Esto también significa que se pueden procesar conjuntos de datos más grandes con GPT-4 que con GPT-3 y, por tanto, se pueden obtener mejores resultados.
Así que, en conjunto, puede decirse que el nuevo parámetro GPT-4 hace grandes progresos en comparación con su predecesor y, por tanto, tiene una aplicación versátil en el futuro. Sin embargo, que al final sea mejor o no que su predecesor está por ver y depende de la aplicación. ¡Tendremos que esperar y observar la evolución del aprendizaje automático para averiguar qué parámetro traerá más éxito al final!
neuroflash como ejemplo para aplicaciones GPT
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
En resumen, el GPT-4 y otros grandes modelos lingüísticos tienen el potencial de revolucionar el campo de la IA. OpenAI aún no ha confirmado cómo serán exactamente los parámetros de la GPT-4, así que sólo podemos especular. En este contexto, los rumores y las previsiones son temas interesantes, pero hay que tener cuidado al fiarse de ellos. Tienes que tener una mentalidad crítica y reunir información de múltiples fuentes antes de llegar a una conclusión.
