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GPT-3 frente a GPT-4 : ¿Cuáles son las diferencias?

La reciente introducción de GPT-4 , la versión más avanzada del modelo de lenguaje grande GPT creado por OpenAI, ha llamado la atención sobre las diferencias significativas entre esta nueva iteración y su predecesor, GPT-3. El ascenso de GPT-3 a la fama se produjo en la forma del popular chatbot de texto generativo avanzado ChatGPT .

Sus impresionantes respuestas humanas y su comprensión matizada fueron tan revolucionarios que es difícil imaginar una mejora tan rápida en esta hazaña tecnológica y, sin embargo, GPT-4 promete capacidades aún mayores y mejores. La batalla entre GPT3 y GPT4 sigue siendo competitiva, ya que ambos modelos son hazañas monumentales en la tecnología de IA generativa.

Pruebe estas dos versiones de GPT usted mismo

Puede probar instantáneamente nuestro cuadro de chat a continuación y examinar GPT-4 frente a GPT-3 para obtener una comprensión más profunda de en qué se diferencian exactamente estos modelos OpenAI.

¿Qué son GPT-3 y GPT-4 ?

GPT, o Transformadores Generativos Preentrenados, son modelos de redes neuronales o modelos de aprendizaje automático que han demostrado ser cruciales para el avance moderno de la inteligencia artificial. Estos modelos y la tecnología conectiva en la que se basan son los que dan a herramientas como ChatGPT su comprensión del contexto y sus capacidades de conversación similares a las humanas, permitiéndoles captar los matices del lenguaje humano y utilizarlos en las respuestas de la herramienta a los usuarios.

Estos modelos se entrenan utilizando cantidades masivas de datos, como contenido web y libros, antes de su lanzamiento al público. Así es como se les enseña a captar el contexto, el tono y la semántica.

GPT-3 y GPT-4 son los desarrollos más recientes de este tipo de tecnología. El equipo de OpenAI, el laboratorio de investigación responsable de crear estos modelos, ha estado trabajando para avanzar en sus modelos de lenguaje grande (LLM) desde que se lanzó la primera iteración de GPT en 2018.

Si bien GPT-1 era bastante rudimentario en su capacidad para responder preguntas y proporcionar información, los modelos han avanzado mucho en cinco cortos años.

GPT-3, una gran mejora con respecto a su predecesor inmediato, se lanzó en 2020 y era diez veces más grande que GPT-2. Contaba con la impresionante cantidad de 175 mil millones de parámetros, que son variables que los desarrolladores ajustan cuando entrenan el modelo para mejorar su rendimiento en función de nueva información.

Para poner este número en perspectiva, el modelo Turing Natural Language Generation (NLG) de Microsoft, que sólo tenía 10 mil millones de parámetros, era el modelo de lenguaje mejor entrenado antes del lanzamiento de GPT-3.

Las actualizaciones más notables que introdujo GPT-3 en comparación con los modelos GPT anteriores fueron la capacidad de escribir código de programación funcional, ofrecer un lenguaje aún más sofisticado y matizado y crear arte de IA. Su capacidad para elaborar respuestas similares a las humanas y comprender el contexto fue revolucionaria en las herramientas de lenguaje de inteligencia artificial y fue una de las principales razones por las que ChatGPT se convirtió en una sensación inmediata.

Entonces, ¿qué pasa con GPT-4 ? En 2023, se presentó al público la versión más reciente de la serie GPT, GPT-4 . Esta nueva versión ciertamente contribuye en gran medida a perfeccionar las fortalezas existentes de GPT-3, así como a resolver algunas de sus restricciones.

Uno de los logros más impresionantes de GPT-4 es su capacidad para tratar una entrada de imagen como un mensaje de texto y responder en consecuencia. Si bien este modelo solo está disponible para usuarios ChatGPT Plus, está disponible de forma gratuita mediante Microsoft Bing Chat.

¿Qué son los modelos de lenguaje grande (LLM)?

En su forma más básica, un modelo de lenguaje grande (LLM) es un algoritmo de texto predictivo que procesa entradas de lenguaje natural y proporciona la siguiente palabra en una cadena de palabras en función de los datos que ya se le han presentado. Estos modelos están altamente capacitados utilizando enormes cantidades de texto, como libros, artículos, páginas de destino, publicaciones en redes sociales, mensajes de texto y más.

Los modelos utilizan estos materiales para aprender secuencias de lenguaje y predecir patrones de texto, que forman la base de chatbots interactivos como ChatGPT , así como otras herramientas de inteligencia artificial.

Sin embargo, esta práctica no es fácil ni económica. Se utilizan enormes y costosas granjas de servidores que actúan como supercomputadoras para ingerir estos materiales de texto y luego “decidir” los textos predictivos en función de las secuencias que han encontrado. Además, los desarrolladores deben ser selectivos con el material que aportan al LLM.

Si el material es parcial, inexacto o incompleto, entonces el texto responsivo generado por el LLM será igualmente indeseable.

¿Qué es OpenAI?

OpenAI, fundada en 2015 por un grupo de líderes tecnológicos en San Francisco, comenzó como una organización sin fines de lucro. El multimillonario director ejecutivo de SpaceX y Tesla, Elon Musk, es solo uno de los nombres destacados responsables de la fundación inicial de la empresa, junto con Peter Thiel, Reid Hoffman, el actual director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, y otros.

El principal objetivo de la organización era promover el desarrollo de la inteligencia artificial general antes de que grandes empresas tecnológicas como Google o Apple pudieran monopolizar su potencial. En nombre de la creación de una IA transparente y ética que fuera ampliamente accesible al público, la pequeña empresa pudo ganar importantes fondos de inversores de Silicon Valley como Infosys y Amazon Web Services.

No pasó mucho tiempo para que el alto costo de los esfuerzos de la empresa hiciera casi imposible funcionar como una organización sin fines de lucro. En 2019, pasó a convertirse en una empresa con fines de lucro, y fue entonces cuando Sam Altman tomó las riendas como director ejecutivo. Una asociación de mil millones de dólares con Microsoft garantizó que parte de la tecnología de OpenAI fuera comercializada y autorizada por el gigante tecnológico.

Sin embargo, el modelo de ganancias limitadas de OpenAI aseguró que los inversores solo pudieran recuperar 100 veces su inversión inicial, creando una especie de híbrido entre organizaciones sin fines de lucro y con fines de lucro, con la intención de priorizar su misión de “impacto humano positivo”.

En noviembre de 2022, la empresa se convirtió en un nombre familiar aparentemente de la noche a la mañana después de lanzar su primer chatbot con el que se podía interactuar libremente, ChatGPT . Las respuestas humanas de la herramienta, su conocimiento aparentemente infinito y su capacidad para mostrar la creatividad no se parecían a nada que el mundo hubiera visto antes en un chatbot.

Su popularidad también llevó a las empresas tecnológicas globales a correr para lanzar sus propias versiones de la herramienta en un intento de rivalizar o emular lo que ChatGPT ha logrado, y algunas incluso lograron superarlo, como HIX Chat de HIX.AI

Desde el lanzamiento de GPT-1 en 2018, la organización ha seguido avanzando a pasos agigantados en tecnología de IA y sigue siendo uno de los principales actores en herramientas de IA generativa.

Historia del desarrollo

En febrero de 2018, OpenAI lanzó el primer modelo GPT, GPT-1. Con 117 millones de parámetros, el método de entrenamiento utilizado para desarrollar este modelo no fue supervisado en gran medida y se centró en enseñar al modelo a predecir la siguiente palabra en una oración, sin ninguna tarea específica prescrita.

Si bien todavía era una forma temprana de texto de IA generativa, el modelo todavía era notable para su época porque podía generar oraciones comprensibles e incluso párrafos de texto desde cero.

Al año siguiente, OpenAI mejoró su invención con GPT-2. Los 1.500 millones de parámetros de este modelo crearon un sistema más sofisticado y ligeramente más avanzado que pudo ofrecer respuestas más largas y coherentes a consultas e indicaciones. Se mejoraron las capacidades lingüísticas del modelo, pero además de eso, la segunda iteración tuvo pocos logros notables.

Tanto GPT-1 como GPT-2 enfrentaron limitaciones en términos de sus capacidades y los conjuntos de datos con los que fueron entrenados. Esto cambiaría drásticamente con el lanzamiento de GPT-3 en 2020.

Con su enorme salto en la cantidad de parámetros en comparación con GPT-2, GPT-3 es el primero de su tipo en lograr texto generado por IA que es prácticamente idéntico a la escritura humana. Entrenado utilizando una cantidad monumental de contenido escrito, ha roto el molde del texto escrito por IA y se ha utilizado para mejorar las capacidades del procesamiento del lenguaje natural (PLN), así como el funcionamiento del chatbot.

Estas capacidades se perfeccionaron aún más y se hicieron accesibles al público con el lanzamiento de GPT-3.5 en noviembre de 2022. Este es el modelo sobre el que se creó ChatGPT , que arrasó en el mundo y arrojó una luz muy pública sobre los rápidos cambios. Habilidades de los chatbots y el texto generado por IA.

GPT-3.5 atrajo la atención mundial sobre los esfuerzos de OpenAI para mejorar la inteligencia artificial general e impresionó incluso a aquellos en industrias no tecnológicas con su diversa gama de productos, que incluyen historias cortas, correos electrónicos, poemas, guiones, canciones, mensajes de texto, contenido de redes sociales, y mucho, mucho más.

Si bien tanto los líderes en tecnología como las personas comunes y corrientes que interactuaron con el modelo quedaron enormemente impresionados con sus capacidades, Sam Altman aseguró a las masas que GPT-3 y GPT-3.5 todavía eran solo una muestra temprana del verdadero potencial y los logros futuros de la inteligencia artificial y la informática. aprendizaje de idiomas.

Efectivamente, menos de seis meses después, en marzo de 2023, se lanzó GPT-4 . Prometiendo ser más creativos y colaborativos que nunca, los desarrolladores de la versión más reciente de GPT han prestado mayor atención a brindar respuestas más seguras, más detalladas y más útiles a las consultas de los usuarios y a las indicaciones de texto.

Un mayor conocimiento general, debido a sus alucinantes 1,76 billones de parámetros y un conjunto de entrenamiento de datos aún mayor, significa que este modelo ha mejorado las capacidades de resolución de problemas y puede proporcionar textos más largos con un contexto general más sólido.

Hacer que los modelos sean accesibles al público también ha ayudado a OpenAI en su misión, ya que las limitaciones y los puntos débiles de cada modelo se aclaran muy rápidamente a través del uso masivo y las pruebas continuas en todas las industrias.

¿Qué diferencia a GPT-3 y GPT-4 de OpenAI?

En primer lugar, los números hablan por sí solos. El hecho de que el nuevo y mejorado GPT-4 funcione en más de 100 billones de parámetros, en comparación con los 175 mil millones de GPT-3, dice todo lo que necesita saber sobre su aprendizaje de idiomas, velocidad y rendimiento general mejorados.

El límite de tokens, o la cantidad de tokens que un LLM puede procesar en una sola interacción, también ha mejorado enormemente entre GPT-3 y 4. El límite de tokens GPT-4 ha aumentado a 32,000, lo que significa que puede acomodar entradas de cuatro. veces más largo que el de GPT-3.

GPT-4 se entrenó utilizando un conjunto de datos sustancialmente más grande, exponiendo el modelo a contextos más amplios y a un tono y lenguaje aún más matizados de los cuales podía aprender y adaptar sus respuestas. Debido a estos factores, GPT-4 puede ofrecer pronósticos financieros más precisos, diseñar estrategias de inversión más influyentes y considerar una mayor precisión fáctica.

El rendimiento real en sí mismo es una gran mejora que hace que GPT-4 sea un gran paso adelante para todos sus usuarios, ya que significa que el contenido generado por este modelo es más confiable y menos propenso a cometer errores costosos.

Cuando se trata de escritura, se ha demostrado que GPT-4 brinda a los usuarios más control sobre el tono, la entrega, el estilo y la voz del texto que se genera. En comparación, GPT-3 solo podía alterar el tipo de texto generado con un reentrenamiento significativo. Por ejemplo, las empresas ahora pueden usar GPT-4 para diseñar correos electrónicos profesionales en un tono diferente al de los mensajes publicitarios irónicos o los atractivos subtítulos de las redes sociales.

Los mensajes también se pueden adaptar a audiencias objetivo de diferentes edades, comportamientos de compra y ubicaciones geográficas porque el modelo más nuevo puede considerar estas pistas contextuales y adaptar el lenguaje en consecuencia.

Las habilidades lingüísticas superiores y el pensamiento crítico también son sustancialmente más prominentes en GPT-4 , lo que le permite resolver problemas de marca complicados, realizar evaluaciones de riesgos y ayudar con la generación de ideas creativas. De hecho, GPT-4 obtuvo resultados impresionantemente altos en múltiples exámenes profesionales y académicos, como el examen uniforme de la barra, el LSAT, el GRE, los exámenes AP, los exámenes AMC e incluso los exámenes de sommelier.

Otro aspecto en el que GPT-4 supera a su anterior es el multilingüismo. En 24 de los 26 idiomas probados, GPT-4 superó tanto GPT-3.5 como a otros LLM contemporáneos basados en el punto de referencia MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Sin embargo, una de las actualizaciones más llamativas introducidas con GPT-4 es su capacidad para tratar las entradas de imágenes como mensajes de texto.

Así es: los usuarios ahora pueden ingresar texto e imágenes para especificar una tarea relacionada con imágenes o lenguaje, lo que será de gran ayuda para las empresas y profesionales que trabajan principalmente con gráficos o contenido multimedia.

También hay una diferencia en los precios de los dos modelos. Si bien GPT-3 es esencialmente de uso gratuito a través de OpenAI Playground, donde los usuarios pueden experimentar con 12 variaciones diferentes del modelo, GPT-4 tiene un costo financiero. Los planes de precios comienzan en $0.03 por 1000 tokens de aviso, o puedes acceder a la variante de chatbot del modelo con ChatGPT Plus por $20 por mes.

¿Cómo pueden los usuarios beneficiarse del GPT-4 avanzado?

GPT-4 promete ser un catalizador de cambios importantes en múltiples industrias, impactando a empresas, autónomos, profesionales y estudiantes de muchas maneras valiosas. A continuación se detallan solo algunos de los métodos en los que el modelo de lenguaje GPT más nuevo puede ayudar a mejorar las prácticas comerciales y aumentar la productividad y la eficiencia.

Las empresas que buscan proteger sus datos, activos y empleados de ataques cibernéticos pueden utilizar GPT-4 para monitorear operaciones, rastrear el acceso a información confidencial, analizar e informar sobre patrones y responder a posibles amenazas a la seguridad cibernética. Esto mejorará la confianza de los consumidores en las organizaciones, especialmente aquellas que manejan datos personales valiosos, como bancos y empresas de seguridad privada.

Estas organizaciones también pueden utilizar este modelo avanzado para detectar actividades fraudulentas desde el principio, ahorrando mucho tiempo, dinero y recursos en la recuperación de dichos incidentes una vez que ocurren. El comportamiento irregular del comprador y el acceso inusual a la cuenta son solo algunas de las actividades que GPT-4 puede detectar y utilizar para alertar al personal pertinente sobre un posible fraude.

Los departamentos de ventas pueden utilizar GPT-4 para pronosticar la demanda y la oferta de productos y servicios específicos mediante el seguimiento de información sobre el comportamiento del comprador y datos de ventas anteriores. Esto puede ayudar a las empresas a gestionar mejor su inventario, planificar sus modelos de precios, hacer publicidad eficaz y asignar dinero y recursos.

GPT-4 promete cambiar el rostro de la educación moderna en todos los niveles al brindar experiencias de aprendizaje personalizadas que pueden adaptarse a estudiantes individuales. Utilizando datos como las calificaciones de los estudiantes, los registros de asistencia y la inclinación técnica, GPT-4 puede adaptar los planes de lecciones para satisfacer las necesidades y habilidades individuales para crear una experiencia de aprendizaje más atractiva y personalizada para estudiantes de todas las edades.

Si bien las cookies virtuales y el seguimiento de datos actualmente ayudan a mejorar la experiencia de compra virtual, GPT-4 puede promover estos esfuerzos al considerar compras pasadas, el historial del navegador web, las preferencias personales y más para adaptar individualmente la experiencia de compra en línea en un grado aún mayor. Esto no sólo aumenta las ventas y la lealtad a la marca para los minoristas, sino que también mejora la experiencia de compra general y crea mayor facilidad y conveniencia para los consumidores.

Dentro del sector sanitario, GPT-4 ha logrado algo que ningún otro modelo GPT puede presumir: mediante el análisis de historiales médicos y el uso de imágenes clínicas, ha podido sugerir con éxito diagnósticos relevantes para pacientes que experimentan problemas de atención médica, así como recomendar cursos de tratamiento adecuados. . Esto puede ayudar enormemente a los profesionales médicos a brindar la atención necesaria, especialmente en áreas de bajos ingresos donde las instalaciones no cuentan con suficiente personal.

En industrias como la fabricación y la logística, GPT-4 puede ayudar a predecir cuándo será necesario realizar mantenimiento en los equipos en el futuro utilizando datos de sensores. Esto puede ayudar a estas empresas a evitar costosos tiempos de inactividad y reparaciones costosas al detectar problemas funcionales desde el principio, lo que les permitirá mejorar la productividad y operar de manera más eficiente.

Los especialistas en marketing, administradores de redes sociales y creadores de contenido pueden aprovechar el potencial de GPT-4 utilizando tanto su conocimiento como sus habilidades lingüísticas para elaborar estrategias de marketing efectivas, expresar propuestas de valor, escribir subtítulos en las redes sociales y desarrollar artículos extensos y publicaciones de blog. que suenan naturales y humanos en su legibilidad.

Los campos del periodismo, el entretenimiento y las artes también pueden verse significativamente afectados por las características y capacidades de GPT-4 . Generar nuevas ideas, ofrecer perspectivas alternativas y analizar prácticas pasadas son formas en que este nuevo modelo GPT puede ayudar a mejorar esos medios de vida sin hacerlos completamente redundantes.

Si bien GPT-3 y GPT-3.5 también podrían ayudar a los usuarios en algunas de las formas anteriores, sus funciones se han mejorado y perfeccionado notablemente en el modelo más reciente. Las mejoras en el rendimiento, el aprendizaje de idiomas, el seguimiento de datos, la consideración del contexto y la precisión objetiva han hecho que la utilidad general del modelo sea más accesible y relevante para una gama más amplia de profesiones y funciones comerciales.

Limitaciones de GPT-3 frente a GPT-4

Si bien sus listas de habilidades son largas e impresionantes, GPT-3 e incluso GPT-4 todavía están restringidos por ciertas limitaciones tecnológicas. Por ejemplo, las barreras creadas por humanos destinadas a evitar el uso indebido y la creación de contenido ofensivo son útiles y necesarias, pero pueden obstaculizar la capacidad de GPT para responder preguntas válidas.

Esta es una cuestión que es relevante para ambos modelos. Ninguno de los modelos tiene la capacidad de proporcionar información en tiempo real, algo que otras herramientas de texto generadas por IA han podido lograr.

Si analizamos el multilingüismo en GPT 3.5 frente a GPT 4, ambos modelos todavía están limitados en términos de los servicios que pueden brindar en idiomas distintos del inglés. Tanto la precisión de la traducción como la variedad de idiomas atendidos pueden considerarse limitaciones en este sentido, y esto sigue siendo un obstáculo para ambos modelos.

Aunque GPT-4 ha introducido la notable capacidad de considerar la entrada de imágenes, todavía no puede considerar audio o video como indicaciones. Con suerte, esta es una capacidad que los desarrolladores podrían considerar en la creación de GPT-5, pero aún no podemos estar seguros.

Herramientas alternativas que utilizan los modelos GPT

Se le perdonará por asumir que ChatGPT es el uso más eficiente y efectivo de los modelos GPT. En realidad, las herramientas creadas por otros competidores tecnológicos que utilizan la misma tecnología no deben subestimarse de ninguna manera. Fácilmente se podría argumentar que algunos de ellos igualan e incluso superan las capacidades de ChatGPT , que tiene una buena cantidad de limitaciones y obstáculos.

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Un competidor digno de mención es HIX Chat de HIX.AI , una herramienta que admite tanto GPT-3.5 como GPT-4 . Este chatbot todo en uno tiene como objetivo mejorar la comunicación, brindar respuestas precisas y humanas a cualquier consulta y generar conversaciones interesantes con los usuarios. A diferencia de ChatGPT y muchos otros contemporáneos, tiene acceso web directo, lo que le permite proporcionar información actualizada en tiempo real sin demoras ni restricciones.

Sorprendentemente, va más allá de las capacidades de ChatGPT al leer archivos PDF y responder preguntas basadas en el contenido, resumir videos YouTube cuando se proporciona un enlace y generar conversaciones contextuales basadas en el contenido de la página web. Se puede acceder a él a través de una aplicación web y de una extensión de navegador que se puede aplicar tanto a Google Chrome como a Microsoft Edge .

Si bien ningún otro chatbot puede presumir de las características anteriores, YouChat, Microsoft Bing Chat y Perplexity Ask son solo algunas de las herramientas de chatbot más capaces que igualan o superan las capacidades de ChatGPT utilizando GPT-3 o GPT-4 .

Evoluciones futuras de GPT

Si bien OpenAI está dedicando actualmente la mayor parte de sus recursos al desarrollo del tan esperado modelo GPT-5, esta creación aún se encuentra en sus primeras etapas y aún no se está entrenando activamente. Dado que es necesario implementar capacitación, pruebas y medidas de seguridad antes de su lanzamiento al público, podemos esperar un tiempo antes de que este modelo vea la luz.

La incorporación de características de video y audio como entrada funcional requeriría el uso de codificación web y medios de video como materiales de capacitación para futuros modelos GPT, a lo que Altman aludió cuando se le preguntó qué podemos esperar de futuras versiones. La capacidad de interpretar otros aportes fuera del texto escrito sería un avance notable para los LLM, ampliando enormemente el alcance de lo que pueden ofrecer y lograr.

Fuera de esta predicción, poco más se puede prever en términos de lo que los modelos futuros podrán lograr. Como la inteligencia artificial general sigue siendo un campo en gran medida experimental, se sabe que surgen nuevas capacidades potenciales e inesperadas aparentemente de la nada, por lo que simplemente no se sabe qué podrán aprender y adaptarse estos dispositivos avanzados en el futuro.

En resumen

Se podría decir sin lugar a dudas que tanto el LLM GPT-3 como GPT-4 han cambiado el panorama de la inteligencia artificial general tal como la conocemos, asegurando que las herramientas de IA se conviertan en un aspecto certificado de la sociedad futura.

El avance de estos modelos ha allanado el camino para plataformas de IA holísticas e innovadoras como HIX.AI , una poderosa 'ventanilla única' que proporciona una variedad de soluciones de escritura de IA que satisfacen innumerables necesidades de los consumidores, todas respaldadas y mejoradas por GPT-3.5 y GPT-4 .

Puede ser fácil subestimar cuán marcadas pueden ser las diferencias, considerando que los dos modelos se lanzaron con menos de tres años de diferencia, pero esto es puramente un testimonio de cuánto han logrado OpenAI y HIX.AI en tan poco tiempo. Solo podemos esperar que GPT-5 y los modelos futuros continúen allanando el camino para el estándar de las herramientas de inteligencia artificial y transformen la forma en que vivimos, trabajamos, creamos y colaboramos.