En las últimas horas, OpenAI ha anunciado GPT-4, la cuarta versión de su famoso bot chat basado en inteligencia artificial que lleva sorprendiendo a todo el mundo desde hace meses. Se trata de un salto de gigante en sus capacidades de aprendizaje profundo a la hora de dar respuestas acertadas y con más precisión a las preguntas que se le hacen. Veamos, por tanto, qué secretos guarda esta nueva versión y por qué va a cambiar la forma con la que interactuamos en internet.
Poco a poco la IA está cambiando la forma en la que interactuamos por internet, pero lo más importante es la forma con la que nos da la información. Si en algo han destacado las versiones anteriores GPT-4 es que han sido capaces de dar respuestas aparentemente coherentes, pero no del todo correctas, y es por ello que se ha hecho necesario la creación de la nueva versión. Al fin y al cabo, para muchos usuarios, la IA se ha vuelto una especie de oráculo al que preguntar y cualquier desinformación puede tener consecuencias nefastas no solo a nivel individual, sino también para la sociedad.
¿Qué trae de nuevo GPT-4 y por qué es revolucionario?
Hemos de partir del hecho de que nos encontramos ante una aplicación que se basa en un modelo de aprendizaje, el cual han tenido que rehacer desde cero. Teniendo en cuenta la ingente cantidad de información que ha de procesar para obtener un algoritmo de inferencia con la capacidad de generar conversaciones coherentes, inteligentes y con información fidedigna para que multitud de aplicaciones puedan usar GPT-4 e integrar, por tanto, su tecnología. Queda claro que un ordenador corriente no lo puede ejecutar.
Es más debido a que requiere tal capacidad de potencia, para usarlo es necesario pasar por caja, ya que estamos alquilando la potencia de un ordenador remoto. Otro tema distinto será en grandes empresas y administraciones públicas, donde tendrán la infraestructura necesaria para dar una serie de servicios de cara al público y también para uso interno. Por lo que aún queda mucho tiempo para la democratización material de este tipo de aplicaciones y que se puedan ejecutar más allá de centros de datos y servidores.
¿Qué puede hacer?
Es capaz de leer textos enteros y realizar resúmenes en una o pocas líneas con condicionantes. Esto es importante a la hora de entrenar la IA, ya que nos ayuda a saber si GPT-4 «entiende» el texto que le hemos escrito. Incluso, nos puede servir para saber si nuestro escrito se entiende en el sentido que queremos darle y no en otro distinto.
Tiene ahora la capacidad de leer desde diferentes artículos y extraer ideas de ambos para dar una respuesta comparada de ambos.
Entre las capacidades que destacan en GPT-4 está el hecho de que puede responder a tiempo real, esto es ideal para crear sistemas de asistencia al cliente en varios tipos de negocios de forma automatizada.
Otra de las funciones a destacar es de cara a realizar traducciones más precisas de textos, por las diferencias gramaticales, los traductores convencionales dan resultados horrendos. GPT-4 generará textos naturales en el idioma traducido e incluso facilitará la internacionalización de textos y de obras.
Para terminar, GPT-4 tiene la capacidad de poder hacer estudios de mercado a través de la minería de opiniones para calibrar el sentimiento del público sobre un producto o un servicio.
Como veis, hay razones de sobra para pensar que va a cambiar el mundo y que se trata de una tecnología revolucionaría. En todo caso hemos de tener en cuenta que no se trata de una fuente experta y su funcionamiento depende de las conclusiones de los expertos en diferentes campos, por lo que GPT-4 no se ha de ver jamás como un reemplazo a un profesional en ningún ámbito
No está disponible para los usuarios de a pie
La capacidad de procesamiento que requiere GPT-4 para funcionar es tan alta que solo está disponible para grandes empresas y la administración pública. Es más, debido al uso que tiene de las librerías CUDA de NVIDIA, la marca de verde ve en GPT-4 la oportunidad de colocar sus tarjetas gráficas que han ido derivando a ser hardware también para Deep Learning en los últimos años. Sin embargo, no son los únicos que se van a aprovechar, ya que no podemos olvidar las mejoras de cara a este aspecto que se han integrado en las CPU de la compañía, en especial las unidades XMX y los núcleos Sapphire Rapids con memoria HBM.
Fuente: https://hardzone.es
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