Un ejemplo de inteligencia artificial generativa lo tenemos en los modelos GPT y ChatGPT, chatbots que han impulsado decididamente la IA desde 2022 en todo el mundo. Shawar y Atwell definen un chatbot como un sistema de conversación de máquinas que interactúan con usuarios  humanos a través de un lenguaje de conversación natural¹. 

El éxito del modelo se debe a que ofrece un marco de interactuación escrito-hablado  prácticamente humano, superando con éxito, añade el prof. Gonzalez-Alcaide, exámenes u otras  pruebas de evaluación². 

La razón de su popularidad reside en la creación de un contexto diferente a los convencionales  de búsqueda y acceso a la información. Posee un carácter conversacional interactivo, contextual  y generativo frente a los modos tradicionales³, basados en el uso de conceptos o palabras clave  y en las que el usuario debe tomar las decisiones e impulsar el proceso. 

Tres dimensiones concurren en esta tecnología: 

Una dimensión interactiva. Mediante el establecimiento de una relación dinámica entre el  chatbot y el usuario humano, una interactuación simétrica, al mismo nivel. 

Una dimensión contextual determinada por el acierto y precisión de la información que ofrece  el chatbot que emplea el contexto generado por las preguntas para lograr una mayor eficiencia  en la información que ofrece la máquina. Crea un contexto coherente y cohesivo. 

Una dimensión generativa, porque los chatbots ofrecen unos resultados elaborados, diseñados  para la pregunta hecha y no una enumeración descriptiva de las fuentes encontradas. 

Por el impacto social y empresarial de los modelos GPT exponemos la evolución del producto: 

GPT-1 (Generative Pre-Trained Transformer) fue un prototipo de chatbot de inteligencia artificial  desarrollado en junio de 2018 por la empresa OpenAI fundada por Elon Musk y Sam Altman. Incorporaba 110 mll de parámetros. 

GPT-2 fue la segunda versión de esta aplicación lingüística, fue presentada en febrero de 2019,  incorporaba 1.500 mll de parámetros. 

GPT-3 fue lanzada en junio de 2020, incorporaba 175.000 mll de parámetros.  

GPT 3.5 fue una versión mejorada de GPT-3 , fue lanzada en marzo de 2022, optimizó el  potencial del modelo anterior. Es muy eficiente en la generación de respuestas, escritura de  contenido y procesamiento de datos, sin embargo, esta tecnología es accesible para pocos dado  su precio. 

La versión más económica es CHATGPT, una aplicación específica para aquellos que buscan  tecnología de procesamiento de lenguaje natural, aunque no es tan avanzada como GPT-3⁴. 

GPT-4, fue presentado en marzo de 2023, incorpora 1 billón de parámetros y ofrece una gran  funcionabilidad y precisión. 

GPT-4o, ha sido presentado el 13 de mayo de 2024.Supera a GPT-4. Puede procesar visión y ha  incrementado la rapidez de sus respuestas. Ha sido entrenada hasta octubre de 2023 y a  diferencia de GPT-4 no tiene función de acceso web. 

Todas estas aplicaciones han sido construidas sobre un modelo de inteligencia artificial  generativa, entrenada para interactuar por medio de voz o texto mediante el procesamiento de  una gran cantidad de datos. En su construcción se emplea bloques de la arquitectura  transformer, red neuronal que aprende contextos y por ello ofrece datos secuenciales basados  en relaciones. 

Como alternativa a los modelos GPT, la empresa xAI, de Elon Musk, pretende incrementar diez  veces la supercomputadora COLOSSUS, incorporando mas de un millón de unidades de  procesamiento gráfico. La computadora dará cobertura al chatbot de su empresa llamado  GROK-2. Su intención es superar a CLAUDE 3.5 de la empresa Anthropic Sonnet y a Google  GEMINI, desarrollado por Google. 

La competitividad entre las grandes empresas tecnológicas, las conocidas como Big Tech , es  un hecho en plena efervescencia. 

Por Juan B. Lorenzo de Membiela

1 Shawar , A. y Atwell, E., « Using corpora in machine-learning chatbots systems» , International Journal  of Corpus Linguistics, 10 , 4, 2005, pp. 489-516. 

2 Gonzalez-Alcaide, G., «Inteligencia Artificial generativa: Un contexto disruptivo en el acceso a la  información» , Infonomy, v. 2, 1, 2024, p.1. 

3 Kim, T. W., « Application of artificial intelligence chatbot, including ChatGPT in education, scholarly  work, programming, and content generation and its prospects: a narrative review » , Journal o  Educational Evaluation for Health Professions, 2023, 20, 38. Website:  https://doi.org/10.3352/jeehp.2023.20.38

4 Pérez, L.., «Descubre la diferencia entre ChatGPT y GPT-3 » ,4 de julio de 2023, en Website:  https://neuroflash.com/es/blog/descubre-la-diferencia-entre-chatgpt-y-gpt3/ [Consulta 12 de diciembre  de 204].

Fuente