GPT-4 llegará la semana que viene según Microsoft, esta semana cuatro ingenieros de Microsoft en su división de Alemania organizaron un evento dedicado a la revolución que los LLM (Large Language Models) como GPT plantean en la empresa. Como parte de esa conferencia, dieron por sorpresa detalles de la esperada nueva versión del modelo de OpenAI.
GPT-4. Cuando GPT-3 apareció en 2020 lo hizo en forma de beta privada. Eso evitó que aquel modelo pudiera demostrar su capacidad, pero en 2022 la aparición de ChatGPT —basado en una iteración de GPT-3— lo cambió todo. Hace meses que se habla de lo que nos espera con GPT-4, y el CTO de Microsoft en Alemania, Andreas Braun, afirmó según Heise Online que este motor llegará la próxima semana.
Kosmos-1. La llegada de GPT-4 parecía especialmente cercana tras el anuncio de Microsoft a principios de marzo del lanzamiento de Kosmos-1, un Multimodal Large Language Model (MLLM) que no solo responde a prompts de texto, sino también a imágenes. Eso hace que en cierta forma se comporte como Google Lens y sea capaz de extraer información y contexto a partir de una imagen.
Más grande, mejor. Una de las características claras que se esperan de GPT-4 es que disponga de un mayor tamaño que GPT-3. Mientras que este dispone de 175.000 millones de parámetros, se habla de que GPT-4 tendrá 100 trillones de parámetros, algo que Sam Altman, CEO de AI, explicaba que «es una completa estupidez». Aún así lo que es seguro es que será más grande, y eso permitirá que sea capaz de responder a situaciones más complejas y generar respuestas aún más «humanas».
¿Multimodal? Esa es una de las grandes novedades —si es que no es la mayor— de GPT-4, un modelo multimodal que como ya se perfilaba en Kosmos-1 permitirá que la entrada sea de diversos fuentes o «modalidades» como texto —lo que se usa en ChatGPT—, imágenes, vídeo, voz hablada u otros formatos.
Dadme datos, que ya los analizo yo. Estos modelos usan aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural para entender las relaciones y correlaciones entre esos distintos tipos de datos. Al combinar múltiples «modalidades», el modelo de inteligencia artificial puede mejorar su precisión y proporcionar un análisis de datos complejos.
Conoce más aquí
