La investigación corre a cargo de Dan
Lo que antes estaba confinado a las páginas de las novelas de ciencia ficción y a las pantallas de cine se ha convertido en una realidad cotidiana. Cada día que pasa, la IA sigue evolucionando y dando forma a nuestras vidas de una manera sin precedentes, y todo gracias a la creación de modelos lingüísticos.
Justo en 2020, Silicon Valley se hizo eco de una extraordinaria inteligencia artificial conocida como GPT-3. Desarrollada por la renombrada organización OpenAIcon sede en San Francisco, GPT-3 se convirtió rápidamente en la comidilla de la ciudad.
¿Cómo lo ha conseguido? Al devorar un vasto corpus de miles de millones de palabras extraídas de libros, artículos y páginas web, GPT-3 adquirió una comprensión sin igual del lenguaje humano.
Este extraordinario "gran modelo lingüístico", que representa la cúspide de las capacidades de la IA, tenía la asombrosa capacidad de generar textos coherentes y fluidos.
¿Qué es un modelo lingüístico?
Un modelo lingüístico es un modelo de aprendizaje automático diseñado específicamente para representar y comprender los entresijos del lenguaje humano. Sirve de base para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
En esencia, un modelo lingüístico se entrena para estimar la distribución de probabilidad de las palabras. En pocas palabras, trata de predecir la palabra más adecuada para completar la parte que falta en una frase u oración basándose en el contexto del texto.
Por ejemplo:
Frase: El gato es ____
Este modelo deducirá que la siguiente palabra para rellenar el espacio en blanco es "dormir".
Así pues, un modelo lingüístico trata de captar cómo utilizamos las palabras al escribir, no sólo de ceñirse a las reglas gramaticales. De este modo, el modelo puede generar un lenguaje que se parezca más a cómo hablan y entienden los humanos.
La siguiente pregunta sería: ¿qué sitúa a GPT a la cabeza de otros modelos lingüísticos avanzados?
¿Qué es GPT?
GPT, abreviatura de "Generative Pre-trained Transformer", es un innovador modelo lingüístico. Ha revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural gracias a su capacidad para generar textos coherentes y contextualmente relevantes.
Mediante una combinación de preentrenamiento y ajuste, GPT aprende de grandes cantidades de datos y adquiere una amplia base de conocimientos. Esto le permite realizar una amplia gama de tareas de lenguaje natural. La extraordinaria capacidad de GPT para generar textos similares a los humanos ha suscitado tanto asombro como preocupación, lo que ha dado lugar a continuos esfuerzos para garantizar un uso responsable y ético.

9 Procesamiento del lenguaje natural que puede hacer GPT
Como modelador del lenguaje creado por OpenAI, GPT es capaz de realizar varias tareas de procesamiento del lenguaje natural. Aquí tienes nueve tareas que GPT puede realizar:
Traducción de idiomas
GPT genera traducciones de alta calidad en distintos idiomas, lo que facilita la comunicación multilingüe y los esfuerzos de localización.
Completar texto
GPT puede generar texto sugiriendo continuaciones coherentes y adecuadas al contexto, proporcionando ayuda en la escritura, generación de contenidos y funciones de autocompletado.
Resumir textos
GPT condensa documentos extensos en resúmenes concisos, conservando la información clave, lo que resulta valioso para la agregación de noticias y el análisis de documentos.
Respuesta a preguntas
GPT entiende y responde a las preguntas, lo que permite dar respuestas precisas e informativas a los asistentes virtuales y los sistemas de recuperación de información.
Análisis del sentimiento
GPT discierne el sentimiento positivo o negativo en el texto, lo que ayuda a comprender y analizar las emociones en las opiniones de los usuarios o en las publicaciones de las redes sociales.
Generación de diálogos
GPT genera secuencias de palabras que son a la vez contextualmente relevantes y realistas, lo que la convierte en una herramienta inestimable para desarrollar agentes conversacionales o chatbots.
Clasificación de textos
GPT clasifica el texto en clases o categorías predefinidas, lo que ayuda en tareas como el filtrado de contenidos, la detección de spam o el etiquetado de temas.
Reconocimiento de entidades con nombre
GPT identifica y extrae entidades con nombre (por ejemplo, nombres de personas, ubicaciones) de un texto, lo que resulta útil para la extracción de información y el análisis de datos.
Análisis semántico
GPT también es un modelo lingüístico diseñado para comprender la estructura y el significado de las consultas en lenguaje natural, lo que permite convertir las consultas de los usuarios en representaciones legibles por máquina para la recuperación de información o las consultas a bases de datos.
Estas capacidades demuestran la versatilidad y utilidad de GPT en diversas tareas de PNL, lo que pone de manifiesto su potencial para automatizar y mejorar los procesos relacionados con el lenguaje.
Comparación de modelos lingüísticos
En este blog, nos centraremos en tres modelos lingüísticos: OpenAI Embeddings, PrivateGPT y GPT-Neo.
Cada uno de ellos tiene sus puntos fuertes como modelo lingüístico, y le mostraremos cómo implementarlos en sus aplicaciones.
Incrustaciones de OpenAI
Las incrustaciones de OpenAI son modelos lingüísticos preentrenados que pueden representar palabras, frases o documentos como vectores numéricos, a menudo llamados incrustaciones. Estas incrustaciones capturan el significado semántico y la información contextual del texto.
OpenAI ha publicado varias versiones de modelos lingüísticos, como GPT-3, que ofrecen potentes incrustaciones contextuales. Estas incrustaciones han encontrado aplicaciones en la comprensión del lenguaje natural, el análisis de sentimientos, la clasificación de textos, etc.
Medidas de aplicación:
- Recoge datos de sitios web para crear un conjunto de datos.
- Seleccione un modelo de lenguaje compatible como davinci-003 o davinci-002 de OpenAI.
- Prepara y envía el conjunto de datos a la API de OpenAI.
- Recibir la respuesta del APIque contiene los resultados analizados.
Ejemplo de salida:
PrivadoGPT
Estos modelos lingüísticos suelen trabajar con datos de entrenamiento que no están a disposición del público. PrivateGPT, por ejemplo, utiliza datos de los documentos internos de la empresa para afinar el modelo.
Por lo tanto, si necesita dar prioridad a la privacidad del usuario, PrivateGPT es el modelo lingüístico que debe utilizar.
OpenAI reconoce la importancia de la privacidad y pretende ofrecer opciones que permitan a los usuarios aprovechar las ventajas de los modelos lingüísticos manteniendo la confidencialidad de sus datos. De este modo, PrivateGPT pretende alcanzar un equilibrio entre la utilidad del modelo y las preocupaciones de privacidad asociadas al tratamiento de información sensible.
Medidas de aplicación:
- Recoge datos de sitios web para crear un conjunto de datos.
- Seleccione un modelo de lenguaje compatible como ggml-gpt4all-j-v1.3-groovy o ggml-gpt4all-j-v1.3-jazzy.
- Prepara el conjunto de datos.
- Procese el conjunto de datos utilizando privateGPT.
Ejemplo de salida:
GPT-Neo
Otro modelo lingüístico es GPT-Neo. Se trata de un proyecto de código abierto que pretende replicar el éxito de la serie de modelos GPT utilizando arquitecturas a menor escala. Está desarrollado por EleutherAI, una organización de investigación impulsada por la comunidad.
Los modelos GPT-Neo están diseñados para ser más accesibles, eficientes desde el punto de vista computacional y más fáciles de entrenar que sus homólogos de mayor tamaño. Los modelos GPT-Neo ofrecen capacidades similares a las de los modelos GPT pero con menores requisitos computacionales, lo que los hace adecuados para una gama más amplia de usuarios y aplicaciones.
Nota: No se proporciona la implementación debido a la naturaleza intensiva en recursos de la puesta a punto de este modelo con un conjunto de datos personalizado.
Ejemplo de salida:
Nota: Debido a restricciones de implementación, este conjunto de datos no puede crearse raspando un sitio web. Los resultados del ejemplo se basan en el conjunto de datos modelo.
Limitaciones y retos de los modelos lingüísticos
A pesar de las notables capacidades de los modelos neurales del lenguaje, es importante reconocer sus limitaciones.
Aunque muchos modelos lingüísticos se han sometido a un entrenamiento exhaustivo con grandes cantidades de datos textuales, lo que les permite comprender el lenguaje natural y producir textos similares a los humanos, se quedan cortos en tareas que exigen razonamiento e inteligencia general.
Ni siquiera un buen modelo lingüístico puede realizar tareas que impliquen:
- conocimientos de sentido común,
- captar lo esencial de las ideas abstractas, y
- hacer conjeturas a partir de información incompleta.
Si ha utilizado LLM antes, verá avisos que dicen que los resultados pueden no ser tan precisos o que este modo de lenguaje puede cometer errores. Esto se debe a que los modelos GPT y otros LLM se basan únicamente en modelos lingüísticos estadísticos de los datos sin comprender realmente los conceptos subyacentes.
Además, los grandes modelos lingüísticos también carecen de la capacidad de comprender el mundo como lo hacen los humanos. Así que, por sí solos, no pueden tomar decisiones ni emprender acciones en el ámbito físico.
Conclusión

En conclusión, OpenAI Embeddings, PrivateGPT y GPT-Neo son tres notables modelos lingüísticos que contribuyen al campo del procesamiento del lenguaje natural de diferentes maneras.
Cada uno de estos modelos lingüísticos contribuye al avance de la investigación y las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural, atendiendo a diferentes prioridades y necesidades. OpenAI Embeddings destaca en incrustaciones contextuales, PrivateGPT prioriza la privacidad del usuario y GPT-Neo ofrece accesibilidad y eficiencia.
Los investigadores y profesionales pueden elegir el modelo más adecuado en función de sus necesidades específicas, teniendo en cuenta factores como el rendimiento, las consideraciones de privacidad, las limitaciones de recursos y el nivel deseado de personalización del modelo.
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