¿Qué es GPT-2?

Es un modelo de lenguaje creado por OpenAI basado en redes neuronales con cerca de 1500 parámetros, entrenado para predecir la o las siguientes palabras, de un texto basándose en el contenido anterior. Genera párrafos coherentes de texto a partir de una palabra, se adapta bien al estilo y al contenido, siguiendo las indicaciones que se le dan (usando los parámetros).

GPT-2 puede generar gran variedad de textos, desde artículos de noticias, hasta relatos de fantasía o ficción, aunque presenta dificultades para escribir textos técnicos. El poder generar texto coherente a partir de una palabra, hace que se vea como un "potencial peligro", recientemente Elon Musk (uno de los principales inversores de OpenAI), opinaba que la inteligencia artificial "supone un riesgo fundamental para la existencia de la civilización humana". Por ahora sólo OpenAI ha decidido no divulgar los parámetros de su modelo más grande (ya que existen actualmente tres versiones) y han lanzado un modelo más pequeño por temor a que pueda ser usado por usuarios maliciosos con turbias intenciones, pudiendo ser usado para la automatización de emails suplantando identidades, o para divulgar artículos o noticias falsas ("fake news").

La Inteligencia Artificial.

La inteligencia artificial, es una rama de la ciencia informática en la que hace posible que las máquina aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como hacen los humanos. Ésta, se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivos, para llevar a cabo la programación Es importante porque es capaz de analizar más datos y de forma más profunda, ésto hace que logre una precisión increíble a través de la redes profundas, sacando mayor provecho a los datos. Para saber más sobre Inteligencia Artificial

 

¿Qué son las Redes Neuronales?

Es el término más importante dentro de la Inteligencia Artificial. Se inspira sobretodo en el comportamiento del cerebro humano (sus neuronas y conexiones) y buscan crear modelos artificiales que solucionen problemas difíciles de resolver mediante los algoritmos convencionales, a través de las llamadas neuronas artificiales conectadas entre sí para transmitirse señales. El aprendizaje de las redes neuronales, es el proceso de presentar los patrones a aprender, a la red y el cambio de los pesos de las conexiones sinápticas usando una regla de aprendizaje.

Tipos de aprendizaje.

  • El modo más intuitivo es el Aprendizaje supervisado, que consiste en que la red dispone de los patrones de entrada y los patrones de salida que deseamos para esa entrada y en función de ellos se modifican los pesos de las sinapsis para ajustar la entrada a esa salida.
  • Aprendizaje no supervisado, consiste en no presentar patrones objetivos, si no solo patrones de entrada, y dejar a la red clasificar dichos patrones en función de las características comunes de los patrones.
  • Aprendizaje reforzado, que usa una formula híbrida, el supervisor no enseña patrones objetivos si no que solo le dice se acierta o falla en su respuesta ante un patrón de entrada. Puedes leer más a través de los siguientes enlaces: - Redes Neuronales - Redes Neuronales y aplicaciones.

Si quieres probar Talk to Transformer puedes entrar en Talk to Transformer. Tan sólo debes introducir un texto, y la aplicación te mostrará un texto aleatorio. Tengo que decir que funciona principalmente con texto en ingles, y bueno, creo que no es muy acertado en el texto. Recordemos que OpenAi ha liberado la versión más pequeña y los resultados son los que son, pero es una pequeña muestra de lo que puede hacer. Si quieres más información sobre OpenAI puedes dirigirte al siguiente enlace.

 

A continuación os dejo una imagen muy curiosa, en la que podéis ver como se entrenan los patrones, en este caso es identificar a un perro o a un muffin. Veréis la imagen y os dará la risa, pero creedme que es capaz de identificar una cosa u otra.