El 2023 ha empezado fuerte con la inteligencia artificial. Todo el mundo habla de ello. Más en concreto de CHAT GPT, una plataforma que puede ayudarte, no sólo a encontrar cualquier información anterior a 2021 (fecha de la última actualización de sus datos), sino a reescribir, resumir o darte ideas para que escribas tu propio contenido, basándote en esta IA.
Una promesa hecha realidad
La inteligencia artificial ha sido siempre una promesa, pero ha habido algo que impedía que miles de millones de personas la usaran con éxito: una lucha para que los humanos y las máquinas se entendieran entre sí en lenguaje natural.
Hoy la inteligencia artificial (IA) y los humanos pueden entenderse entre sí creando un lenguaje común y un entendimiento compartido. Esto se puede lograr a través del uso del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y otros formas de sistemas de comunicación impulsados por la IA. Además, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático que puedan entender las emociones y los pensamientos humanos también puede ayudar a construir el puente entre la IA y la comprensión humana. Igualmente, la colaboración entre expertos humanos y de IA en diversos campos puede conducir a una mejor comprensión de las capacidades y limitaciones de cada uno, resultando en una asociación más eficiente y efectiva. En conclusión, la IA y los seres humanos pueden entenderse trabajando juntos activamente, utilizando tecnologías existentes y mejorando continuamente los sistemas de comunicación.
En la actualidad las cosas están cambiando, gracias a la llegada de grandes modelos de lenguaje impulsados por arquitecturas de transformadores, uno de los avances más importantes de IA en los últimos 20 años.
La arquitectura de transformadores
La arquitectura de transformadores es una forma de diseñar redes neuronales para el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Fue introducida por Vaswani et al. en 2017 y ha revolucionado el campo de la NLP. La arquitectura de transformadores consiste en una red neuronal que utiliza mecanismos de atención para procesar secuencias de entrada y producir una secuencia de salida. La atención permite a la red concentrarse en las partes más relevantes de la entrada para producir la salida deseada. Esto se logra a través de la utilización de múltiples capas de atención, que se ajustan dinámicamente a la entrada en tiempo real. La arquitectura de transformadores ha demostrado ser muy efectiva en tareas como la traducción automática, la respuesta a preguntas y la generación de texto.
¿Qué son los transformadores?
Los transformadores son redes neuronales diseñadas para modelar datos secuenciales y generar una predicción de lo que debería suceder a continuación en una serie. El núcleo de su éxito es la idea de “atención”, que permite que el transformador “preste atención” a las características más destacadas de una entrada en lugar de tratar de procesar todo.
Estos nuevos modelos han brindado mejoras significativas a las aplicaciones que utilizan lenguaje natural, como traducción de idiomas, resumen, recuperación de información y, lo que es más importante, generación de texto. En el pasado, cada uno requería arquitecturas a medida. Ahora, los transformadores ofrecen resultados de última generación en todos los ámbitos.
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Chat GPT de OpenAI
Aunque Google fue pionero en la arquitectura de transformadores, OpenAI se convirtió en el primero en demostrar su poder a escala, en 2020, con el lanzamiento de GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3). En este momento, es el modelo de lenguaje más grande jamás creado.
La capacidad de GPT-3 para producir texto similar al humano generó una ola de entusiasmo. Fue solo el comienzo. Los modelos de lenguaje grande ahora están mejorando a un ritmo verdaderamente impresionante.
El “recuento de parámetros” generalmente se acepta como un indicador aproximado de las capacidades de un modelo. Hasta ahora, hemos visto que los modelos funcionan mejor en una amplia gama de tareas a medida que aumenta el número de parámetros. Los modelos han estado creciendo en casi un orden de magnitud cada año durante los últimos cinco años, por lo que no sorprende que los resultados hayan sido impresionantes. Sin embargo, estos modelos muy grandes son caros de mantener en producción.
Lo que es realmente notable es que, en el último año, se han vuelto más pequeños y dramáticamente más eficientes. Ahora estamos viendo un rendimiento impresionante de modelos pequeños que son mucho más baratos de operar. Muchos son de código abierto, lo que reduce aún más las barreras para experimentar e implementar estos nuevos modelos de IA. Esto, por supuesto, significa que se integrarán más ampliamente en las aplicaciones y servicios que usará todos los días.
Cada vez podrán generar contenido de texto, imágenes, audio y video de muy alta calidad. Esta nueva ola de IA redefinirá lo que los ordenadores pueden hacer por sus usuarios, liberando un torrente de capacidades avanzadas en productos existentes y radicalmente nuevos.
El área del lenguaje
El área que más me emociona es el lenguaje. A lo largo de la historia de la computación, los humanos han tenido que ingresar minuciosamente sus pensamientos utilizando interfaces diseñadas para la tecnología, no para los humanos. Con esta ola de avances, en 2023 comenzaremos a chatear con máquinas en nuestro idioma, de manera instantánea y completa. Eventualmente, tendremos interacciones conversacionales verdaderamente fluidas con todos nuestros dispositivos. Esto promete redefinir fundamentalmente la interacción hombre-máquina.
Durante las últimas décadas, nos hemos centrado correctamente en enseñar a las personas a codificar, en efecto, es enseñar el lenguaje de los ordenadores. Eso seguirá siendo importante. Pero en 2023, comenzaremos a cambiar ese guion y las computadoras hablarán nuestro idioma. Eso ampliará enormemente el acceso a herramientas para la creatividad, el aprendizaje y el juego.
A medida que la IA finalmente emerge en una era de utilidad, las oportunidades para nuevos productos de IA son inmensas.
Pronto viviremos en un mundo donde, independientemente de tus habilidades de programación, las principales limitaciones son simplemente la curiosidad y la imaginación.
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Fuentes: