Gpt 3 generador de texto
Demostración en línea de Gpt-3
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Ante cualquier pregunta de texto, la API le devolverá un texto completado que intentará coincidir con el patrón que le haya proporcionado. Puede “programarla” mostrándole sólo algunos ejemplos de lo que le gustaría que hiciera; su éxito suele variar en función de la complejidad de la tarea. La API también le permite perfeccionar el rendimiento en tareas específicas entrenándose con un conjunto de datos (pequeño o grande) de ejemplos que usted le proporcione, o aprendiendo de los comentarios de usuarios o etiquetadores.
Hemos diseñado la API para que sea fácil de usar para cualquiera, pero también lo suficientemente flexible como para que los equipos de aprendizaje automático sean más productivos. De hecho, muchos de nuestros equipos utilizan ahora la API para poder centrarse en la investigación del aprendizaje automático en lugar de en los problemas de los sistemas distribuidos. En la actualidad, la API ejecuta modelos con pesos de la familia GPT-3 con muchas mejoras de velocidad y rendimiento. El aprendizaje automático avanza muy deprisa y nosotros actualizamos constantemente nuestra tecnología para que nuestros usuarios estén al día.
El ritmo al que avanza este campo hace que con frecuencia surjan nuevas y sorprendentes aplicaciones de la IA, tanto positivas como negativas. Impediremos el acceso a la API en casos de uso claramente perjudicial, como el acoso, el spam, la radicalización o el astroturfing. Pero también sabemos que no podemos anticipar todas las posibles consecuencias de esta tecnología, por lo que hoy lanzamos una versión beta privada en lugar de la disponibilidad general, creamos herramientas para ayudar a los usuarios a controlar mejor el contenido que devuelve nuestra API e investigamos aspectos de la tecnología lingüística relevantes para la seguridad (como analizar, mitigar e intervenir en sesgos perjudiciales). Compartiremos lo que aprendamos para que nuestros usuarios y la comunidad en general puedan crear sistemas de IA más humanos.
Demostración del generador de texto Gpt-3
Si estás familiarizado con ChatGPT, la API de GPT-3 funciona de forma similar a esa aplicación: le das un trozo de texto y te devuelve un trozo de texto como respuesta. Esto se debe a que ChatGPT está relacionado con GPT-3, pero presenta su salida en una aplicación de chat en lugar de a través de llamadas directas a la API.
Nota: Este artículo está fuertemente inspirado en parte de la excelente charla de Scott Showalter sobre la construcción de un asistente personal en CodeMash 2023 y le debo el crédito por mostrarme lo sencillo que era llamar a la API de OpenAI desde Python.
Antes de profundizar, debo decir que GPT-3 es más antiguo que ChatGPT y es un precursor de esa tecnología. Dadas estas cosas, una pregunta natural que surge es “¿por qué iba a usar la forma antigua de hacer las cosas?”.
La respuesta es bastante sencilla: ChatGPT está construido como una aplicación de chat interactiva que se enfrenta directamente al usuario. GPT-3, por otro lado, es una API completa a la que se le pueden dar las indicaciones que quieras.
Por ejemplo, si necesita redactar rápidamente un correo electrónico para que un cliente lo revise, puede darle a GPT-3 una instrucción del tipo “Genere una respuesta educada a esta pregunta del cliente (pregunta del cliente aquí) que le ofrezca una visión general de alto nivel del tema”.
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El auge de la inteligencia artificial en nuestras vidas ha repercutido en todos los sectores y campos, desde la banca y el periodismo hasta la medicina y el derecho. Uno de los avances más interesantes de la IA es la capacidad de generar texto, que puede utilizarse para crear contenido único e interesante.
En este artículo, explicaré cómo podemos utilizar el modelo GPT-3 de OpenAI, que es uno de los modelos lingüísticos más sofisticados hasta la fecha, para crear una aplicación de generación de texto y hablaré de las formas en que puedes utilizarlo tú mismo para crear tu propia aplicación. También hablaré de algunas de las limitaciones de la generación de texto y de cómo superarlas para generar contenidos que sigan siendo atractivos y humanos.
En realidad, el Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) no es un único modelo, sino una familia de modelos. Cada modelo de la familia tiene un número diferente de parámetros entrenables (y diferentes capacidades).
Se trata de la tercera generación de modelos de predicción lingüística de la serie GPT-n creada por OpenAI. La característica más impresionante de GPT-3 es que es un metaaprendizaje; ha aprendido a aprender. Puedes pedirle en lenguaje natural que realice una nueva tarea y “entiende” lo que tiene que hacer, de forma análoga a como lo haría un humano. Cada modelo de la familia GPT-3 puede realizar un gran número de tareas, como : Traducción de idiomas, respuesta a preguntas, chatbots, generación de códigos, resumen de textos, clasificación de textos, recuperación de información y muchas otras.
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Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) es un modelo de lenguaje autorregresivo lanzado en 2020 que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano. Dado un texto inicial como prompt, producirá texto que continúe el prompt.
La arquitectura es una red de transformadores de solo descodificador con un contexto de 2048 tokens y un tamaño sin precedentes de 175.000 millones de parámetros, que requiere 800 GB para su almacenamiento. El modelo se entrenó mediante preentrenamiento generativo; se entrena para predecir cuál es el siguiente token basándose en los tokens anteriores. Los autores describieron cómo se mejoraron los resultados de comprensión lingüística en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) en GPT-n mediante un proceso de “preentrenamiento generativo de un modelo lingüístico en un corpus diverso de texto sin etiquetar, seguido de un ajuste fino discriminativo en cada tarea específica”. Esto elimina la necesidad de supervisión humana y de etiquetado manual, que requiere mucho tiempo[2].
Es el modelo de predicción lingüística de tercera generación de la serie GPT, sucesora de GPT-2 creada por OpenAI, un laboratorio de investigación de inteligencia artificial con sede en San Francisco[3]. GPT-3, que se presentó en mayo de 2020 y estaba en fase de pruebas beta en julio de 2020[4], forma parte de una tendencia en los sistemas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) de representaciones lingüísticas preentrenadas[1].