GPT 3 o transformador generativo pre-entrenado incluye procesos de aprendizaje profundo, y puede generar un texto similar al humano como resultado de este modelo de lenguaje. GPT 3 se ha convertido en un muy popular PNL o procesamiento de lenguaje natural que ayuda a producir historias, códigos y poemas distintos al texto.
GPT 3 es una nueva y avanzada tecnología que recientemente salió al mercado en mayo de 2020 por Open AI. GPT 3 ha mejorado y tiene mejores características que GPT 2. Incluye 175 mil millones de parámetros que se pueden entrenar. Cuando comparamos el GPT 3 con otros modelos de idiomas, este modelo es el más grande de todos. A continuación, comprenderemos cómo funciona el GPT 3 y por qué es importante. Este es un modelo de lenguaje masivo que proporciona predicciones de vocabulario si se inserta algún texto de entrada.
Cómo funciona el GPT 3?
La razón por la que GPT 3 es generativo es porque la red neural de este modelo de aprendizaje automático no responde ni positiva ni negativamente. Más bien, genera secuencias largas de texto adecuadas como salida que explica la solución en detalle. Este modelo incluye datos de entrenamiento inicial que los fabricantes insertaron como entrada. Sin embargo, este modelo también puede realizar tareas específicas del dominio sin tener conocimiento del mismo. Por ejemplo, puede traducir las soluciones a idiomas extranjeros.
El GPT 3, como modelo lingüístico, predecirá las posibilidades de una palabra después de comprender el texto ya disponible. El algoritmo calculará la posibilidad de la siguiente palabra. Este fenómeno es la probabilidad condicional de las palabras.
Por ejemplo, si estás escribiendo una frase que comienza como, “Estoy haciendo un batido de plátano, y lo más importante que necesito es __________” puedes escribir cualquier palabra posible en el espacio en blanco, pero la palabra más adecuada y sensata sería plátano. La palabra “plátano” tendrá una mayor posibilidad en este contexto que cualquier otra palabra. El modelo sugerirá que el término banana tiene más posibilidades de estar en esta posición.
Redes neuronales del GPT 3
Mientras se desarrolla la red neuronal de este modelo durante las fases de entrenamiento, el desarrollador inserta extensas oraciones y textos de muestra. La red neuronal convertirá las palabras en diferentes representaciones numéricas llamadas vector de representación. Esto ayuda al modelo a comprimir los datos. Cuando solicite los datos válidos, el programa los desempaquetará. La compresión y descompresión de los datos desarrollará la capacidad precisa del programa para el cálculo de la posibilidad de la palabra.
Después de que el modelo complete el proceso de entrenamiento, puede calcular la palabra posible en el contexto a partir de una extensa colección de palabras en su conjunto de datos. Esto ayudará al algoritmo a predecir la palabra exacta que tiene mayores posibilidades de aparecer. Supongamos que cronometra las palabras; recibirá rápidamente sugerencias sobre las palabras. Esta acción predictiva es una inferencia en el aprendizaje de la máquina.
Consistencia del modelo
El algoritmo del modelo creará un efecto espejo. El modelo también sugerirá el ritmo y la textura de la forma de las tareas que está creando. Por ejemplo, puedes encontrar respuestas a las preguntas. Supongamos que si estás escribiendo una historia, y quieres que suene como Shakespeare, puedes generar un título imaginario y producir una historia que se asemeje a la sintaxis y el ritmo de Shakespeare. Esta consistencia es notable de un modelo que funciona por sí solo.
El GPT produce consistentemente posibles combinaciones de palabras y formas para varias tareas que nunca antes había producido, lo que hace de este modelo una tecnología de lenguaje de “pocas tomas”. A pesar de que el modelo no ha sido sometido a un entrenamiento extensivo e incluye información limitada, puede realizar varias tareas y combinar las posibilidades de las palabras. Además, también realiza nuevas tareas más allá de sus capacidades. Ahora imagina cómo funcionará el programa cuando incluyamos más datos de entrenamiento. La capacidad y el rendimiento del modelo tienen una alta puntuación en los tests de idiomas. Esto muestra lo notable que es el modelo al adoptar un enfoque similar al humano en instalaciones con diferentes idiomas.
Importancia del GPT 3
Los desarrolladores del GPT 3 introdujeron este modelo de lenguaje con la ayuda de datos de capacitación de múltiples idiomas. El GPT 3 también es un modelo exitoso que no sólo realiza tareas de lenguaje sino que también proporciona soluciones a problemas de razonamiento como la aritmética.
Por ejemplo, se puede encontrar un resultado 100% exacto con problemas de resta y suma de dos dígitos. Los modelos de menor complejidad sólo pueden proporcionar un 60% de exactitud ya que contienen menos parámetros. Sin embargo, el GPT 3 puede resolver problemas aritméticos complejos. Esto hace que este modelo sea más complejo que el de la competencia. También ayuda con los problemas más allá de sus capacidades de entrenamiento, ya que incluye un algoritmo de aprendizaje de la máquina.
Esto significa que podemos aumentar la productividad de este modelo de lenguaje incrementando el tamaño del modelo y la entrada del conjunto de datos. En este momento, el rendimiento agregado del modelo es de alrededor de 175B parámetros para realizar varias tareas. Comparando el parámetro aumentado en el GPT 2 con el GPT 3, podemos asumir que el rendimiento del modelo del GPT 4 sería aún mayor.
Conclusión
El GPT 3 es un modelo basado en el lenguaje capaz de generar textos con la ayuda de algoritmos que realizan diversas tareas recogiendo datos de conjuntos de datos de entrenamiento. El GPT 3 puede realizar numerosas actividades que incluyen estructuras lingüísticas como la redacción de ensayos, preguntas y respuestas, traducciones, resumen de textos largos y codificación informática.
El GPT 3 incluye un algoritmo de aprendizaje automático que contiene una red neuronal. Estas redes neuronales recogen los datos de entrenamiento como entrada y generan la posible combinación de palabras como salida en el contexto, haciendo de éste un modelo de predicción del lenguaje. Este modelo es un tipo de aprendizaje automático no supervisado porque no concluye si la respuesta es correcta o incorrecta. El proceso de ponderación de la red neural de este modelo hace que esta sea una de las mejores y enormes tecnologías que alguien haya creado como modelo de lenguaje. Actualmente, el modelo se encuentra en un formato de lanzamiento beta y una API plug and play. Esto significa que una vez que el modelo se libera al público, puede manejar varios desafíos importantes para nuestro uso organizacional.