Actualizado por última vez el 22 de marzo de 2023
Es hora de un enfrentamiento clásico”TNGD”: esta vez es la batalla de dos modelos de IA, GPT-3 vs. GPT-2.
GPT, o transformadores preentrenados generativos, se ha convertido en un tema muy candente, especialmente en el mundo de la tecnología. Esto se debe a que estos programas son cada vez más capaces de resolver problemas humanos y aliviar la carga de la multitarea. Dos de sus modelos exitosos, GPT-3 y GPT-2, fueron apreciados en todo el mundo, tanto en tecnología como en no tecnología.
Entonces, si no lo eres familiarizado con ellos o no sabe qué modelo es mejor, no se preocupe. Lo tenemos cubierto, con toda la información clave a continuación.
¿Qué es GPT-2?
OpenAI lanzó GPT-2 en 2019 como un modelo de lenguaje de IA. Era un modelo de IA de código abierto, entrenado en 1.500 millones de parámetros para predecir la siguiente palabra de cualquier oración.
Además, GPT-2 podría crear texto humano con la ayuda del aprendizaje profundo de algoritmos. Esto le permite aprender todo el contexto necesario para generar su texto. Desde entonces, se ha utilizado en entornos corporativos, educativos y gubernamentales para ayudar a redactar tareas que de otro modo habrían sido difíciles de administrar.
¿Qué es GPT-3?
GPT-3 es un programa web de inteligencia artificial que todavía está ganando mucha atención en todo el mundo. OpenAI también desarrolló GPT-3. Fue ampliamente considerado mucho mejor que sus predecesores debido a su tamaño y escala. Hasta el lanzamiento reciente de GPT-4, era el modelo NLP de código abierto más avanzado y poderoso que el mundo había visto.
En comparación con 1500 millones de GPT-2, tiene 175 000 millones de parámetros con 45 GB adicionales de datos. Por lo tanto, puede generar una salida textual similar a la humana, responder consultas o preguntas como lo hacen los humanos, traducir, crear códigos e incluso resumir cosas de una manera simple. A diferencia de su predecesor, los resultados que podía producir eran más precisos y cohesivos con más relevancia.
Diferencia entre GPT-3 y GPT-2
Entonces, ¿cómo se compara GPT-3 vs. ¿GPT-2? El GPT-3 se entrena utilizando una gran cantidad de datos textuales. Es por eso que tiene menos errores que GPT-2. Sin embargo, el tamaño es la principal diferencia entre GPT-2 y GPT-3. El GPT-2 tiene solo 1.500 millones de parámetros, que son 116 veces menos que los 175.000 millones de los que tiene el GPT-3. Es por eso que puede funcionar mucho mejor en términos de precisión, relevancia y cohesión cuando predice las siguientes palabras de una oración.
Funciona excepcionalmente bien contra el GPT-2 al responder preguntas, comprender nuestro lenguaje natural , y resumen de las cosas.
Aparte de eso, lo que es aún más atractivo es la variedad de algunas características nuevas e interesantes que puede ofrecer el GPT-3. Esto incluye el análisis de sentimientos, la vinculación de las entidades e incluso la búsqueda semántica. Todas estas características juntas mejoran su experiencia de usuario en diferentes aplicaciones.
Limitaciones de GPT-3 y GPT-2
Aunque estos dos modelos de lenguaje de IA fueron un gran éxito, aún tenían un pocas limitaciones. Estos GPT necesitaban ser más capaces de manejar formaciones de lenguaje largas y complejas. Suponga que los está utilizando en el contexto de oraciones o palabras que incluyen principalmente palabras de campos especializados como medicina, finanzas o literatura. Ambos modelos solo pueden proporcionar resultados precisos si cuentan con suficiente capacitación de antemano.
Además, dado que ambos modelos tienen miles de millones de parámetros, requerirían una cantidad asombrosa de recursos informáticos. Por lo tanto, podría haber mejores soluciones para que las masas las entrenen o las ejecuten en común.
Conclusión
Es hora de los resultados de GPT-3 Vs GPT-2.
El GPT-2 fue sin duda un éxito en el momento de su lanzamiento. Dado que podía ayudar a muchos usuarios a predecir las palabras requeridas de una oración, su uso incluso se estaba volviendo común a nivel gubernamental. Sin embargo, dado que necesitaba ser más preciso y cohesivo o manejar asuntos complejos, se requería un mejor modelo, que el GPT-3 cumplió a pesar de sus limitaciones.