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GPT-3

Generative Pre-trained Transformer 3 ( GPT-3 ) es un gran modelo de lenguaje lanzado por OpenAI en 2020.

Al igual que su predecesor, GPT-2 , es un modelo transformador de red neuronal profunda basado únicamente en decodificadores [2] , que reemplaza las arquitecturas basadas en recurrencia y convolución con una técnica conocida como " atención ". [3] Este mecanismo de atención permite que el modelo se centre selectivamente en segmentos de texto de entrada que predice que serán más relevantes. [4] GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros , cada uno con precisión de 16 bits, que requieren 350 GB de almacenamiento ya que cada parámetro ocupa 2 bytes. Tiene un tamaño de ventana de contexto de 2048 tokens y ha demostrado fuertes capacidades de aprendizaje de " cero disparos " y " pocos disparos " en muchas tareas. [2]

El 22 de septiembre de 2020, Microsoft anunció que había otorgado la licencia exclusiva de GPT-3. Otros aún pueden recibir resultados de su API pública, pero solo Microsoft tiene acceso al modelo subyacente. [5]

Fondo

Según The Economist , los algoritmos mejorados, las computadoras más potentes y un aumento reciente en la cantidad de material digitalizado han impulsado una revolución en el aprendizaje automático . Las nuevas técnicas en la década de 2010 dieron como resultado "rápidas mejoras en las tareas", incluida la manipulación del lenguaje. [6]

Los modelos de software se entrenan para aprender mediante el uso de miles o millones de ejemplos en una "estructura  ... basada libremente en la arquitectura neuronal del cerebro". [6] Una arquitectura utilizada en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una red neuronal basada en un modelo de aprendizaje profundo que se introdujo en 2017: la arquitectura del transformador . [7] Hay varios sistemas de PLN capaces de procesar, extraer, organizar, conectar y contrastar entradas textuales, así como de responder correctamente a preguntas. [8]

El 11 de junio de 2018, los investigadores e ingenieros de OpenAI publicaron un artículo en el que presentaban el primer transformador generativo preentrenado (GPT), un tipo de modelo generativo de lenguaje grande que se entrena previamente con un corpus de texto enorme y diverso en conjuntos de datos , seguido de un ajuste fino discriminativo para centrarse en una tarea específica. Los modelos GPT son arquitecturas de redes neuronales de aprendizaje profundo basadas en transformadores. Anteriormente, los modelos de NLP neuronales de mejor rendimiento empleaban comúnmente el aprendizaje supervisado a partir de grandes cantidades de datos etiquetados manualmente, lo que hacía que entrenar modelos de lenguaje extremadamente grandes fuera prohibitivamente costoso y llevara mucho tiempo. [2] El primer modelo GPT se conocía como "GPT-1" y fue seguido por "GPT-2" en febrero de 2019. Creado como una ampliación directa de su predecesor, GPT-2 tuvo tanto su recuento de parámetros como el tamaño del conjunto de datos aumentados en un factor de 10. Tenía 1.500 millones de parámetros y se entrenó en un conjunto de datos de 8 millones de páginas web. [9]

En febrero de 2020, Microsoft presentó su modelo de generación de lenguaje natural Turing (T-NLG), que según afirmaron era "el modelo de lenguaje más grande jamás publicado con 17 mil millones de parámetros". [10] Funcionó mejor que cualquier otro modelo de lenguaje en una variedad de tareas, incluido resumir textos y responder preguntas .

Formación y capacidades

Ejemplo de ensayo estudiantil sobre pedagogía escrito por GPT-3

El concepto de "estilos de aprendizaje" es problemático porque no tiene en cuenta los procesos mediante los cuales se configuran los estilos de aprendizaje. Algunos estudiantes pueden desarrollar un estilo de aprendizaje particular porque han tenido experiencias particulares. Otros pueden desarrollar un estilo de aprendizaje particular al intentar adaptarse a un entorno de aprendizaje que no se adaptaba bien a sus necesidades de aprendizaje. En última instancia, necesitamos comprender las interacciones entre los estilos de aprendizaje y los factores ambientales y personales, y cómo estos configuran la manera en que aprendemos y los tipos de aprendizaje que experimentamos.

– Texto generado por Mike Sharples [11]

El 28 de mayo de 2020, un grupo de 31 ingenieros e investigadores de OpenAI describió en una preimpresión de arXiv el logro y desarrollo de GPT-3, un "modelo de lenguaje de última generación" de tercera generación. [1] [12] El equipo aumentó la capacidad de GPT-3 en más de dos órdenes de magnitud con respecto a su predecesor, GPT-2, [13] convirtiendo a GPT-3 en el modelo de lenguaje no disperso más grande hasta la fecha. [1] :  14  [14] Debido a que GPT-3 es estructuralmente similar a sus predecesores, [1] su mayor precisión se atribuye a su mayor capacidad y mayor número de parámetros. [15] La capacidad de GPT-3 es diez veces mayor que la de Turing NLG de Microsoft, el siguiente modelo de NLP más grande conocido en ese momento. [12]

Lambdalabs estimó un costo hipotético de alrededor de 4,6 millones de dólares estadounidenses y 355 años para entrenar GPT-3 en una sola GPU en 2020, [16] con un tiempo de entrenamiento real menor al usar más GPU en paralelo.

El sesenta por ciento del conjunto de datos de preentrenamiento ponderado para GPT-3 proviene de una versión filtrada de Common Crawl que consta de 410 mil millones de tokens codificados por pares de bytes . La deduplicación difusa utilizó MinHash LSH de Apache Spark . [1] : 9  Otras fuentes son 19 mil millones de tokens de WebText2 que representan el 22% del total ponderado, 12 mil millones de tokens de Books1 que representan el 8%, 55 mil millones de tokens de Books2 que representan el 8% y 3 mil millones de tokens de Wikipedia que representan el 3%. [1] : 9  GPT-3 se entrenó con cientos de miles de millones de palabras y también es capaz de codificar en CSS , JSX y Python , entre otros. [ cita requerida ]

Dado que los datos de entrenamiento de GPT-3 lo abarcaban todo, no requiere entrenamiento adicional para tareas lingüísticas específicas. [ cita requerida ] Los datos de entrenamiento contienen lenguaje tóxico ocasional y GPT-3 ocasionalmente genera lenguaje tóxico como resultado de imitar sus datos de entrenamiento. Un estudio de la Universidad de Washington descubrió que GPT-3 producía lenguaje tóxico a un nivel de toxicidad comparable a los modelos de procesamiento de lenguaje natural similares de GPT-2 y CTRL. OpenAI ha implementado varias estrategias para limitar la cantidad de lenguaje tóxico generado por GPT-3. Como resultado, GPT-3 produjo menos lenguaje tóxico en comparación con su modelo predecesor, GPT-1, aunque produjo más generaciones y una mayor toxicidad de lenguaje tóxico en comparación con CTRL Wiki, un modelo de lenguaje entrenado completamente con datos de Wikipedia. [17]

El 11 de junio de 2020, OpenAI anunció que los usuarios podían solicitar acceso a su API GPT-3 fácil de usar (un "conjunto de herramientas de aprendizaje automático") para ayudar a OpenAI a "explorar las fortalezas y los límites" de esta nueva tecnología. [18] [19] La invitación describía cómo esta API tenía una interfaz de "entrada de texto, salida de texto" de propósito general que puede completar casi "cualquier tarea en inglés", en lugar del caso de uso único habitual. [18] Según un usuario, que tuvo acceso a una versión anticipada privada de la API GPT-3 de OpenAI, GPT-3 era "inquietantemente bueno" para escribir "texto sorprendentemente coherente" con solo unas pocas indicaciones simples. [20] En un experimento inicial, se pidió a 80 sujetos estadounidenses que juzgaran si los artículos cortos de ~200 palabras estaban escritos por humanos o GPT-3. Los participantes juzgaron correctamente el 52% del tiempo, lo que les fue solo un poco mejor que adivinar al azar. [1]

El 18 de noviembre de 2021, OpenAI anunció que se habían implementado suficientes salvaguardas para que el acceso a su API no tuviera restricciones. [21] OpenAI proporcionó a los desarrolladores una herramienta de moderación de contenido que los ayuda a cumplir con la política de contenido de OpenAI. [22] El 27 de enero de 2022, OpenAI anunció que sus modelos de lenguaje GPT-3 más nuevos (denominados colectivamente InstructGPT) eran ahora el modelo de lenguaje predeterminado utilizado en su API . Según OpenAI, InstructGPT producía contenido que se alineaba mejor con las intenciones del usuario al seguir mejor las instrucciones, generar menos hechos inventados y producir contenido algo menos tóxico. [23]

Debido a que GPT-3 puede "generar artículos de noticias que los evaluadores humanos tienen dificultades para distinguir de los artículos escritos por humanos", [12] GPT-3 tiene el "potencial de promover tanto las aplicaciones beneficiosas como las dañinas de los modelos de lenguaje". [1] : 34  En su artículo del 28 de mayo de 2020, los investigadores describieron en detalle los posibles "efectos nocivos de GPT-3" [12] que incluyen "desinformación, spam , phishing , abuso de procesos legales y gubernamentales , redacción fraudulenta de ensayos académicos y pretextos de ingeniería social ". [1] Los autores llaman la atención sobre estos peligros para pedir que se investigue sobre la mitigación de riesgos . [1] : 34 

GPT-3 es capaz de realizar aprendizaje de cero disparos y de pocos disparos (incluido el de un solo disparo). [1]

En junio de 2022, Almira Osmanovic Thunström escribió que GPT-3 era el autor principal de un artículo sobre sí mismo, que lo habían enviado para su publicación [24] y que se había publicado previamente mientras se esperaba que se completara su revisión. [25]

Modelos GPT-3

Hay muchos modelos en la familia GPT-3, algunos de los cuales cumplen distintas funciones que otros. En el artículo de investigación inicial publicado por OpenAI, se mencionaron ocho tamaños diferentes del modelo principal GPT-3:

La mitad de los modelos son accesibles a través de la API, a saber, GPT-3-medium, GPT-3-xl, GPT-3-6.7B y GPT-3-175b, a los que se hace referencia como ada, babbage, curie y davinci respectivamente. Si bien OpenAI no reveló originalmente el tamaño de los modelos de la API, EleutherAI anunció la correlación entre los tamaños de los modelos y los nombres de las API en mayo de 2021. [26] Estos tamaños de modelos fueron confirmados posteriormente por OpenAI, [27] pero no se han revelado los tamaños de los modelos posteriores.

GPT-3.5

Generative Pre-trained Transformer 3.5 ( GPT-3.5 ) es una subclase de modelos GPT-3 creados por OpenAI en 2022.

El 15 de marzo de 2022, OpenAI puso a disposición nuevas versiones de GPT-3 y Codex en su API con capacidades de edición e inserción bajo los nombres "text-davinci-002" y "code-davinci-002". [28] Estos modelos fueron descritos como más capaces que las versiones anteriores y fueron entrenados con datos hasta junio de 2021. [29] El 28 de noviembre de 2022, OpenAI presentó text-davinci-003. [30] El 30 de noviembre de 2022, OpenAI comenzó a referirse a estos modelos como pertenecientes a la serie "GPT-3.5", [29] y lanzó ChatGPT , que fue perfeccionado a partir de un modelo de la serie GPT-3.5. [31] OpenAI no incluye GPT-3.5 en GPT-3. [32]

Modelos

Hay tres modelos: [33]

GPT-3.5 con navegación

El 10 de abril de 2023, OpenAI presentó una nueva variante de su modelo de la serie GPT-3.5, conocida como GPT-3.5 con navegación (ALPHA). [34] Este modelo actualizado se describió para aprovechar las capacidades de sus predecesores "text-davinci-002" y "code-davinci-002". [35] El modelo GPT-3.5 con navegación (ALPHA) incorporó la capacidad de acceder y explorar información en línea. Esto ha dado lugar a respuestas más precisas y actualizadas a las consultas de los usuarios. [34]

El modelo GPT-3.5 con navegación (ALPHA) se ha entrenado con datos hasta septiembre de 2021, lo que le proporciona más información en comparación con los modelos GPT-3.5 anteriores, que se entrenaron con datos hasta junio de 2021. El modelo intentó proporcionar a los desarrolladores y usuarios una herramienta avanzada de procesamiento del lenguaje natural que pueda recuperar y sintetizar información en línea de manera eficaz. [34]

Para habilitar las capacidades de navegación, OpenAI implementó una nueva API que permite que el modelo GPT-3.5 con navegación (ALPHA) acceda a recursos en línea seleccionados durante la operación. [36] Esta característica permite a los usuarios hacer preguntas o solicitar información con la expectativa de que el modelo brindará respuestas actualizadas, precisas y relevantes basadas en las últimas fuentes en línea disponibles.

El 27 de abril de 2023, OpenAI puso a disposición del público el modelo GPT-3.5 con navegación (ALPHA) para los usuarios de GPT Plus. Esto permitió que más personas accedieran a sus nuevas funciones. [36]

InstruirGPT

InstructGPT es una versión optimizada de GPT-3.5 entrenada en un conjunto de datos de instrucciones escritas por humanos. [37]

Recepción

Aplicaciones

Reseñas

Crítica

El constructor de GPT-3, OpenAI , se fundó inicialmente como una organización sin fines de lucro en 2015. [62] En 2019, OpenAI rompió con sus estándares habituales de código abierto al no publicar públicamente el modelo predecesor de GPT-3, citando preocupaciones de que el modelo podría facilitar la propagación de noticias falsas. OpenAI finalmente lanzó una versión de GPT-2 que era el 8% del tamaño del modelo original. [63] En el mismo año, OpenAI se reestructuró para ser una empresa con fines de lucro. [64] En 2020, Microsoft anunció que la compañía tenía licencia exclusiva de GPT-3 para los productos y servicios de Microsoft luego de una inversión multimillonaria en OpenAI. El acuerdo permite a OpenAI ofrecer una API pública de modo que los usuarios puedan enviar texto a GPT-3 para recibir la salida del modelo, pero solo Microsoft tendrá acceso al código fuente de GPT-3. [5]

Los modelos de lenguaje de gran tamaño, como GPT-3, han sido objeto de críticas por parte de algunos investigadores de ética de la IA de Google por el impacto ambiental del entrenamiento y el almacenamiento de los modelos, detallado en un artículo coescrito por Timnit Gebru y Emily M. Bender en 2021. [65]

El uso creciente [ ¿cuándo? ] de tecnologías de escritura automatizada basadas en GPT-3 y otros generadores de lenguaje ha generado inquietudes respecto de la integridad académica [66] y ha elevado los riesgos de cómo las universidades y las escuelas evaluarán qué constituye una mala conducta académica, como el plagio. [67]

La serie GPT de OpenAI se creó con datos del conjunto de datos Common Crawl , [68] un conglomerado de artículos con derechos de autor, publicaciones de Internet, páginas web y libros extraídos de 60 millones de dominios durante un período de 12 años. TechCrunch informa que estos datos de entrenamiento incluyen material con derechos de autor de la BBC, The New York Times , Reddit , el texto completo de libros en línea y más. [69] En su respuesta a una Solicitud de comentarios de 2019 sobre la protección de la propiedad intelectual para la innovación en inteligencia artificial de la Oficina de Patentes y Marcas de los Estados Unidos (USPTO), OpenAI argumentó que "según la ley actual, el entrenamiento de sistemas de IA [como sus modelos GPT] constituye un uso justo ", pero que "dada la falta de jurisprudencia al respecto, OpenAI y otros desarrolladores de IA como nosotros enfrentan una incertidumbre legal sustancial y costos de cumplimiento". [70]

Véase también

Referencias

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