GPT-4: Guía completa para entender sus funcionalidades

GPT-4 es una herramienta tremendamente útil para empresas y desarrolladores de software debido a su capacidad para mejorar el procesamiento del lenguaje natural y la generación de código.

Analizamos sus beneficios, casos de uso, últimas actualizaciones y te damos consejos sobre cómo sacar el máximo partido en tu negocio.

¿Qué es GPT-4?

GPT-4 es el modelo más reciente de la familia GPT (Generative Pre-trained Transformer). Y, ¿qué es un GPT? Es un LLM (Large Languahe Model), es decir, un tipo de inteligencia artificial que utiliza Deep Learning para intentar imitar el leguaje humano. El objetivo es poder generar datos significativos. ¿Cómo? Prediciendo la siguiente palabra que seguirá a la anterior en un texto.

Son una forma nueva de crear una versión personalizada de ChatGPT para facilitar la vida de sus usuarios. No se requiere codificación para crear fácilmente un GPT propio. De hecho, crear uno es tan fácil como iniciar una conversación, darle instrucciones y conocimientos adicionales y elegir qué puede hacer.

Presenta una mayor capacidad de aprendizaje gracias a la inclusión de más volumen de datos para su entrenamiento y una arquitectura con mayor número de parámetros. El modelo puede componer canciones, escribir guiones, desarrollar software o aprender el estilo de escritura del usuario con mucha más precisión y calidad que las versiones anteriores. Además, gracias a su naturaleza multimodal, también acepta imágenes como entrada, lo que amplía mucho sus capacidades.

¿Cómo funciona GPT-4?

GPT-4 es un LLM que procesa imágenes y textos como entrada y genera textos como salida. Utiliza una arquitectura basada en Transformer, un modelo que consiste en bloques de decoders apilaros que utilizan diferentes redes neuronales e incorporan el mecanismo de atención.

El proceso de entrenamiento y alineación del modelo consta de dos pasos:

1. El modelo se entrena con una gran cantidad de datos multimodales que incluyen imágenes y textos de diferentes dominios y fuentes. Estos datos se obtienes de varios repositorios públicos y el objetivo es predecir el siguiente token en un documento dada una secuencia de tokens anteriores e imágenes opcionales.
2. Después del entrenamiento, el modelo se alinea con un conjunto de datos etiquetados manualmente que contienen hechos verificables y comportamientos deseados. Estos datos se obtienen de fuentes confiables, como enciclopedias, libros de texto y guías profesionales. El objetivo de esta alineación es ajustar los parámetros del modelo para que sus salidas sean más factuales y adherentes a los comportamientos deseados.

GPT-3 vs. GPT-4 | Diferencias

La principal diferencia entre una versión y otra es que GPT-4 es un modelo que procesa imágenes y textos como entrada, algo que las anteriores solo se podía hacer con texto.

También, con la nueva versión se han pasado de enviar 4096 tokens a la API a 32.000 tokens. Esto supone un gran avance, pues se facilita la creación de textos y conversaciones cada vez más complejas y especializadas.

GPT-4 tiene un mayor volumen de conjunto de entrenamiento que GPT-3, pasando de un entrenamiento con 17 GB de datos a 45GB.

Además, se ha mejorado la capacidad de resolución de problemas ofreciendo una mayor capacidad de respuesta con soluciones y generación de texto que imita el estilo y el tono del contexto.

Actualizaciones GPT-4

GPT-4V

Se trata de un modelo LVM (Large-scale Visual linguistic Model) que permite al usuario cargar una imagen como entrada y entablar una conversación con el modelo. Se pueden dar instrucciones o preguntas para dirigir al modelo y que pueda realizar tareas basadas en la información proporcionada en forma de imagen.

Se basa en las capacidades existentes de GPT-4 y ofrece análisis visual, además de las funciones de interacción de texto ya existentes.

Sus capacidades principales son:

• Entradas visuales: acepta contenido visual como fotografías, capturas de pantalla y documentos.
• Detección y análisis de objetos: puede identificar y proporcionar información sobre objetos dentro de imágenes.
• Análisis de datos: domina la interpretación y el análisis de datos presentados en formatos visuales como gráficos, tablas y otras visualizaciones de datos.
• Descifrado de texto: es capaz de leer e interpretar notas escritas a mano y texto dentro de imágenes.

Es un modelo que se puede aplicar a numerosos casos de uso, como en la investigación académica en la que entran en juego manuscritos históricos, donde se requiere de mucho tiempo en su descifrado por parte de paleógrafos e historiadores expertos.

También es muy útil a la hora de escribir código para un sitio web a partir de una imagen con el diseño requerido. Incluso, se puede aplicar para la interpretación de datos a través de imágenes de gráficas, de las que puede extraer los datos subyacentes y aportar información clave.

GPT-4 Turbo

Con GPT-4 Turbo se da un paso más en la IA generativa por varios motivos:

• Nuevo límite de conocimiento: el mensaje de que la información recogida por ChatGPT tiene fecha límite a septiembre de 2021 llega a su fin. El nuevo modelo incluye información hasta abril de 2023, lo que supone un contexto mucho más actual para las consultas.
• Indicaciones más largas: ya no habrá problema con las indicaciones largas y detalladas, pues ahora admite hasta 128.000 tokens de contexto. Esto correspondería a unas 300 páginas de un libro, lo que abre aún más el paradigma.
• Mejor seguimiento de instrucciones: este modelo funciona mejor que los anteriores en tareas que requieren el seguimiento cuidadoso de instrucciones, como generar formatos específicos.
• Múltiples herramientas en un chat: el chatbot actualizado de GPT-4 elige las herramientas adecuadas del menú desplegable.

¿Cómo sacar el máximo partido a GPT-4?

Una de las principales ventajas de GPT-4 y ChatGPT es que el modelo ya está entrenado, por lo que te ayuda a buscar información en los documentos empresariales y sistemas de forma ágil y eficiente. Esto se traduce en reducción de costes, menor tiempo invertido en la búsqueda de información de diferentes documentos o la mejora de la eficiencia de los procesos y de la productividad de los empleados.

Sin embargo, hay determinados casos de uso más complejos que necesitarán realizar un fine tunning del modelo que implique entrenamiento, donde deberá entrar en acción un partner especializado. En Plain Concepts ponemos a tu disposición una solución única de adopción de OpenAI, donde accederás a un programa que te ayudará a incorporar y aprovechar los beneficios de la IA generativa en tu organización.

Desde formación, ideación, desarrollo y despliegue de casos de uso basados en los modelos GPT, te ayudaremos a diseñar e implementar la estrategia y el roadmap de casos de uso que aporten valor a tu negocio y estén alineados con tus objetivos. Si quieres explotar todo el potencial de la IA generativa en tu negocio, ¡no esperes más para contactar con nosotros!