El primer GPT fue presentado en 2018 por OpenAI . [9] OpenAI ha publicado importantes modelos básicos de GPT que se han numerado secuencialmente para formar su serie "GPT- n ". [10] Cada uno de ellos era significativamente más capaz que el anterior, debido al mayor tamaño (número de parámetros entrenables) y al entrenamiento. El más reciente de ellos, GPT-4 , se publicó en marzo de 2023. [11] Dichos modelos han sido la base de sus sistemas GPT más específicos para tareas, incluidos modelos ajustados para seguir instrucciones , que a su vez impulsan el servicio de chatbot ChatGPT . [1]
El término "GPT" también se utiliza en los nombres y descripciones de dichos modelos desarrollados por otros. Por ejemplo, otros modelos básicos de GPT incluyen una serie de modelos creados por EleutherAI [ 12] y siete modelos creados por Cerebras en 2023 [13]. Además, empresas de diferentes industrias han desarrollado GPT específicos para tareas en sus respectivos campos, como "EinsteinGPT" de Salesforce (para CRM ) [14] y "BloombergGPT" de Bloomberg (para finanzas). [15]
Historia
Desarrollos iniciales
El preentrenamiento generativo (GP) fue un concepto establecido desde hace mucho tiempo en aplicaciones de aprendizaje automático. [16] [17] [18] Originalmente se utilizó como una forma de aprendizaje semisupervisado , ya que el modelo se entrena primero en un conjunto de datos sin etiquetar ( paso de preentrenamiento ) aprendiendo a generar puntos de datos en el conjunto de datos, y luego se entrena para clasificar un conjunto de datos etiquetado. [19]
Si bien el transformador lineal no normalizado se remonta a 1992, [20] [21] [22] la arquitectura de transformador moderna no estuvo disponible hasta 2017 cuando fue publicada por investigadores de Google en un artículo " Attention Is All You Need ". [23] Ese desarrollo condujo a la aparición de grandes modelos de lenguaje como BERT en 2018 [24] que era un transformador pre-entrenado (PT) pero no diseñado para ser generativo (BERT era un modelo " solo codificador "). [25] También en esa época, en 2018, OpenAI publicó su artículo titulado "Mejora de la comprensión del lenguaje mediante pre-entrenamiento generativo", en el que presentó el primer sistema de transformador pre-entrenado generativo (GPT) (" GPT-1 "). [26]
Antes de las arquitecturas basadas en transformadores, los modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP ) neuronal de mejor rendimiento empleaban comúnmente el aprendizaje supervisado a partir de grandes cantidades de datos etiquetados manualmente. La dependencia del aprendizaje supervisado limitaba su uso en conjuntos de datos que no estaban bien anotados y también hacía que entrenar modelos de lenguaje extremadamente grandes fuera prohibitivamente costoso y demandara mucho tiempo. [26]
El enfoque semisupervisado que empleó OpenAI para crear un sistema generativo a gran escala (y fue el primero en hacerlo con un modelo de transformador) implicó dos etapas: una etapa de "preentrenamiento" generativo no supervisado para establecer parámetros iniciales utilizando un objetivo de modelado del lenguaje, y una etapa de " ajuste fino " discriminativo supervisado para adaptar estos parámetros a una tarea objetivo. [26]
Desarrollos posteriores
En cuanto a los modelos de base GPT más recientes, OpenAI publicó sus primeras versiones de GPT-3 en julio de 2020. Había tres modelos, con parámetros 1B, 6.7B y 175B, denominados respectivamente Babbage, Curie y Davinci (con las iniciales B, C y D). [ cita requerida ]
En julio de 2021, OpenAI publicó Codex , un modelo GPT específico para tareas destinado a aplicaciones de programación. Este se desarrolló mediante el ajuste fino de una versión de 12B de parámetros de GPT-3 (diferente de los modelos GPT-3 anteriores) utilizando código de GitHub . [27]
En marzo de 2022, OpenAI publicó dos versiones de GPT-3 que se ajustaron para seguir instrucciones (instruction-tuned), llamadas davinci-instruct-beta (175B) y text-davinci-001 , [28] y luego comenzó la prueba beta de code-davinci-002 . [29] text-davinci-002 se ajustó a las instrucciones a partir de code-davinci-002 . Tanto text-davinci-003 como ChatGPT se lanzaron en noviembre de 2022, y ambos se basaron en text-davinci-002 a través del aprendizaje de refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). text-davinci-003 está entrenado para seguir instrucciones (como sus predecesores), mientras que ChatGPT está entrenado además para la interacción conversacional con un usuario humano. [30] [31]
El modelo base GPT más reciente de OpenAI, GPT-4 , se lanzó el 14 de marzo de 2023. Los usuarios pueden acceder a él directamente a través de una versión premium de ChatGPT, y está disponible para que los desarrolladores lo incorporen a otros productos y servicios a través de la API de OpenAI . Otros productores de modelos base GPT incluyen EleutherAI (con una serie de modelos a partir de marzo de 2021) [12] y Cerebras (con siete modelos lanzados en marzo de 2023). [13]
Modelos fundacionales
Un modelo fundamental es un modelo de IA entrenado con datos amplios a escala, de modo que pueda adaptarse a una amplia gama de tareas posteriores. [32] [33]
Hasta ahora, los modelos básicos de GPT más notables han sido los de la serie GPT-n de OpenAI . El más reciente de ellos es GPT-4 , para el cual OpenAI se negó a publicar el tamaño o los detalles de entrenamiento (citando "el panorama competitivo y las implicaciones de seguridad de los modelos a gran escala"). [34]
Otros modelos similares incluyen PaLM de Google , un modelo de base amplia que se ha comparado con GPT-3 y que recientemente se ha puesto a disposición de los desarrolladores a través de una API , [41] [42] y GPT-JT de Together , que se ha informado como la alternativa de código abierto de rendimiento más cercano a GPT-3 (y se deriva de GPT de código abierto anteriores ). [43] Meta AI (anteriormente Facebook ) también tiene un modelo de lenguaje grande fundacional basado en transformadores generativos, conocido como LLaMA . [44]
Los GPT básicos también pueden emplear modalidades distintas del texto para la entrada y/o salida. GPT-4 es un LLM multimodal que es capaz de procesar texto e imágenes como entrada (aunque su salida está limitada a texto). [45] Con respecto a la salida multimodal , algunos modelos basados en transformadores generativos se utilizan para tecnologías de texto a imagen como la difusión [46] y la decodificación paralela. [47] Este tipo de modelos pueden servir como modelos de base visual (VFM) para desarrollar sistemas posteriores que puedan trabajar con imágenes. [48]
Modelos específicos de tareas
Un modelo GPT básico puede adaptarse aún más para producir sistemas más específicos dirigidos a tareas específicas y/o dominios temáticos. Los métodos para dicha adaptación pueden incluir un ajuste fino adicional (más allá del realizado para el modelo básico) así como ciertas formas de ingeniería rápida . [49]
Un ejemplo importante de esto es el ajuste fino de los modelos para que sigan instrucciones , que es, por supuesto, una tarea bastante amplia pero más específica que un modelo básico. En enero de 2022, OpenAI presentó "InstructGPT", una serie de modelos que se ajustaron para seguir instrucciones utilizando una combinación de entrenamiento supervisado y aprendizaje de refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) en modelos de lenguaje GPT-3 básicos. [50] [51] Las ventajas que esto tenía sobre los modelos básicos básicos incluían una mayor precisión, menos sentimientos negativos/tóxicos y, en general, una mejor alineación con las necesidades del usuario. Por lo tanto, OpenAI comenzó a utilizar esto como base para sus ofertas de servicios API . [52] Otros modelos ajustados a las instrucciones han sido lanzados por otros, incluida una versión completamente abierta. [53] [54]
Otro tipo (relacionado) de modelos específicos de tareas son los chatbots , que participan en conversaciones similares a las humanas. En noviembre de 2022, OpenAI lanzó ChatGPT , una interfaz de chat en línea impulsada por un modelo de lenguaje ajustado a instrucciones entrenado de manera similar a InstructGPT. [55] Entrenaron este modelo utilizando RLHF, con entrenadores de IA humanos que proporcionaban conversaciones en las que interpretaban tanto al usuario como a la IA, y mezclaron este nuevo conjunto de datos de diálogo con el conjunto de datos InstructGPT para obtener un formato conversacional adecuado para un chatbot. Otros chatbots importantes actualmente incluyen Bing Chat de Microsoft , que utiliza GPT-4 de OpenAI (como parte de una colaboración estrecha más amplia entre OpenAI y Microsoft), [56] y el chatbot competidor de Google Bard (inicialmente basado en su familia LaMDA de modelos de lenguaje entrenados por conversación, con planes de cambiar a PaLM ). [57]
Otro tipo de tarea para la que se puede utilizar un GPT es la metatarea de generar sus propias instrucciones, como desarrollar una serie de indicaciones para "sí mismo" para poder llevar a cabo un objetivo más general dado por un usuario humano. [58] Esto se conoce como un agente de IA , y más específicamente como un agente recursivo porque utiliza los resultados de sus autoinstrucciones anteriores para ayudarlo a formar sus indicaciones posteriores; el primer ejemplo importante de esto fue Auto-GPT (que utiliza los modelos GPT de OpenAI), y desde entonces también se han desarrollado otros. [59]
Multimodalidad
Los sistemas basados en transformadores generativos también pueden utilizarse para tareas que impliquen modalidades más allá del texto. Por ejemplo, "Visual ChatGPT" de Microsoft combina ChatGPT con modelos de base visual (VFM) para permitir la entrada o salida que incluya imágenes y texto. [60] Además, los avances en la tecnología de conversión de texto a voz ofrecen herramientas para la creación de contenido de audio cuando se utilizan junto con los modelos de lenguaje GPT básicos. [61]
Especificidad de dominio
Los sistemas GPT pueden estar orientados a campos o dominios específicos. Algunos ejemplos de estos modelos y aplicaciones son los siguientes:
EinsteinGPT: para dominios de ventas y marketing, para ayudar con la gestión de relaciones con los clientes (usa GPT-3.5 ) [62] [63]
BloombergGPT – para el ámbito financiero, para ayudar con noticias e información financiera (utiliza métodos de IA "libremente disponibles", combinados con sus datos patentados) [64]
Khanmigo: descrito como una versión GPT para tutoría en el ámbito educativo, ayuda a los estudiantes a usar Khan Academy guiándolos a través de sus estudios sin brindarles respuestas directamente (desarrollado por GPT-4 ) [65] [66]
BioGPT: para el dominio biomédico, para ayudar con la generación y extracción de textos de literatura biomédica (usa GPT-2 ) [68]
A veces, la especificidad de dominio se logra a través de complementos o extensiones de software . Por ejemplo, varias empresas diferentes han desarrollado complementos particulares que interactúan directamente con la interfaz ChatGPT de OpenAI , [69] [70] y Google Workspace tiene complementos disponibles como "GPT para hojas de cálculo y documentos", que se informa que facilita el uso de la funcionalidad de hoja de cálculo en Google Sheets . [71] [72]
En noviembre de 2023, OpenAI anunció que permitiría a los suscriptores de ChatGPT Plus crear versiones personalizadas de ChatGPT (llamadas GPT ). [73] Estas se pueden adaptar a dominios específicos a través de ingeniería rápida, conjuntos de datos seleccionados y/o interacción dirigida con herramientas externas. Los usuarios que se registran como desarrolladores verificados pueden publicar sus GPT personalizados para otros usuarios, con potencial de monetización. (Esto es notablemente distinto del servicio API de OpenAI, ya que este se basa internamente en la plataforma de OpenAI).
Problemas de marca
OpenAI , que creó el primer transformador preentrenado generativo (GPT) en 2018, ha afirmado recientemente que "GPT" debe considerarse una marca de OpenAI. [74] En abril de 2023, OpenAI revisó las pautas de marca en sus términos de servicio para indicar que otras empresas que usen su API para ejecutar sus servicios de inteligencia artificial (IA) ya no podrían incluir "GPT" en dichos nombres o marcas. [75] En mayo de 2023, OpenAI contrató un servicio de gestión de marca para notificar a sus clientes de API sobre esta política, aunque estas notificaciones no llegaron a hacer reclamos legales abiertos (como acusaciones de infracción de marca registrada o demandas de cese y desistimiento ). [74] A partir de noviembre de 2023, OpenAI todavía prohíbe a sus licenciatarios de API nombrar sus propios productos con "GPT", [76] pero ha comenzado a permitir que sus suscriptores de ChatGPT Plus hagan "versiones personalizadas de ChatGPT" que se denominan GPT en el sitio de OpenAI. [77] Los términos de servicio de OpenAI establecen que sus suscriptores pueden usar "GPT" en los nombres de estos, aunque "no se recomienda". [76]
En relación con esto, OpenAI ha solicitado a la Oficina de Patentes y Marcas de los Estados Unidos (USPTO) el registro de marca nacional para el término "GPT" en el campo de la IA. [74] OpenAI intentó acelerar la tramitación de su solicitud, pero la USPTO rechazó esa solicitud en abril de 2023. [78] En mayo de 2023, la USPTO respondió a la solicitud con una determinación de que "GPT" era tanto descriptivo como genérico. [79] A fecha de noviembre de 2023, OpenAI sigue con su argumento a través de los procesos disponibles. De todos modos, el hecho de no obtener una marca registrada en los Estados Unidos no impide cierto nivel de derechos de marca en el derecho consuetudinario en los Estados Unidos, [80] y/o derechos de marca en otros países. [81]
Para cualquier tipo o alcance de protección de marca registrada en los EE. UU., OpenAI tendría que demostrar que el término es realmente " distintivo " de sus ofertas específicas, además de ser un término técnico más amplio para el tipo de tecnología. Algunos informes de los medios sugirieron que OpenAI podría obtener el registro de marca registrada basándose indirectamente en la fama de su producto de chatbot basado en GPT, ChatGPT , [78] [82] para el cual OpenAI ha buscado protección por separado (y que ha buscado hacer cumplir con más fuerza). [83] Otros informes han indicado que parece poco probable que se conceda el registro para el término simple "GPT", [74] [84] ya que se usa con frecuencia como un término común para referirse simplemente a sistemas de IA que involucran transformadores generativos preentrenados. [3] [85] [86] [87] En cualquier caso, en la medida en que puedan existir derechos exclusivos sobre el término en los EE. UU., otros tendrían que evitar usarlo para productos o servicios similares de formas que puedan causar confusión. [84] [88] Si tales derechos llegaran a ser lo suficientemente amplios como para implicar otros usos bien establecidos en el campo, la doctrina de marca registrada del uso justo descriptivo aún podría continuar con el uso no relacionado con la marca. [89]
Bibliografía seleccionada
En esta sección se enumeran las principales publicaciones oficiales de OpenAI y Microsoft sobre sus modelos GPT.
GPT-1: informe, [9] lanzamiento de GitHub. [90]
GPT-2: anuncio de blog, [91] informe sobre su decisión de "lanzamiento por etapas", [92] lanzamiento en GitHub. [93]
GPT-3: informe. [37] No se publicará código en GitHub ni en ninguna otra forma a partir de entonces.
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