GPT-4 es la última versión del modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Esta actualización muy esperada ha sido entrenada con un conjunto de datos diez veces más amplio que su predecesora y exhibe un rendimiento a nivel humano en algunas tareas profesionales y académicas. Una de las posibilidades más emocionantes de GPT-4 es su capacidad para seguir instrucciones detalladas de manera más natural. Esto permite realizar tareas complejas con múltiples pasos en una sola conversación. Por ejemplo, puedes pedirle que resuma la obra Don Quijote de la Mancha pero que, en el propio resumen, cada palabra comience secuencialmente con la siguiente letra del abecedario.
Otra posibilidad positiva es su capacidad para producir respuestas fácticas. GPT-4 tiene un 82 % menos de probabilidad de responder a solicitudes de contenido no permitido y un 40 % más de probabilidad de producir respuestas fácticas. Esto significa que es mucho menos probable que invente hechos o mienta al usuario.
Además, GPT-4 también contará con un modelo multimodal el cual admite tanto texto como imágenes para la introducción de información. Esto significa que además de desplegar respuestas más precisas incluso para problemas más complejos, en breve también podrán formularse cuestiones sobre imágenes que el usuario haya subido a la plataforma.
Pero eso no es todo. GPT-4 también ha demostrado ser capaz de lograr resultados impresionantes en exámenes estándar simulados. Ha logrado situarse en el percentil 90 en un examen Uniform Bar Examination (examen para abogados), en el percentil 93 en un examen SAT (prueba universitaria) y el percentil 89 en el examen SAT matemático.
Esto demuestra la capacidad impresionante del modelo para comprender y procesar información compleja y producir resultados precisos y confiables.
Pero ¿cómo funciona exactamente GPT-4? La tecnología detrás del modelo se llama Generative Pre-trained Transformer (Transformador Generativo Preentrenado). Utiliza redes neuronales artificiales para escribir como un humano.
El proceso comienza con una gran cantidad de datos textuales que se utilizan para entrenar al modelo. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes como libros, artículos, páginas web e incluso publicaciones en redes sociales y registros de chat.
Una vez entrenado, el modelo puede generar texto similar al habla humana utilizando técnicas avanzadas como la atención y las redes neuronales recurrentes.
Pero ¿qué hace a GPT-4 diferente a sus predecesores? La respuesta está en su conjunto de datos diez veces más amplio y su capacidad mejorada para seguir instrucciones detalladas y producir respuestas fácticas. Esto lo convierte en una herramienta valiosa no solo para profesionales y académicos sino también para cualquier persona que busque obtener información precisa y confiable o realizar tareas complejas con múltiples pasos.
En resumen, GPT-4 ofrece una amplia gama de posibilidades positivas para mejorar nuestra capacidad para comunicarnos y obtener información precisa y confiable. Su capacidad mejorada para seguir instrucciones detalladas, producir respuestas fácticas e incluso procesar imágenes lo convierte en una herramienta valiosa e imprescindible.