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GPT-1

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El modelo de aprendizaje automático, GPT-1 o Generative Pre-training Transformer 1, es una creación de OpenAI, específicamente diseñada para la comprensión y generación de tareas de lenguaje humano. Presenta una estructura de transformador de 12 capas, sólo decodificador, equipada con doce cabezas de autoatención enmascaradas con estados de 64 dimensiones. La optimización del rendimiento de GPT-1 se consigue mediante la optimización Adam algoritmo^[1]que presenta una tasa de aprendizaje linealmente creciente. Con nada menos que 117 millones de parámetros, GPT-1 hace gala de su intrincado diseño. A pesar de su avanzada estructura, requiere ajustes mínimos cuando se utiliza para distintas tareas. Su destreza es especialmente evidente en el lenguaje natural. inferencia^[2] tareas de respuesta a preguntas, razonamiento de sentido común y similitud semántica. Un recurso clave para este modelo es el conjunto de datos BookCorpus, elegido por sus extensos pasajes que facilitan la gestión de información de largo alcance.

Definición de términos

1. ↑ algoritmo. Se conoce como algoritmo a un conjunto de instrucciones o reglas claramente definidas que ofrecen una solución a un problema o tarea específicos. Los algoritmos, cuyas raíces se remontan a las civilizaciones antiguas, han evolucionado durante siglos y hoy desempeñan un papel fundamental en la informática contemporánea. En su creación se utilizan técnicas como el divide y vencerás, y su eficiencia se evalúa mediante métricas como la notación big O. Los algoritmos pueden representarse de múltiples formas, como pseudocódigo, diagramas de flujo o lenguajes de programación. Para ejecutarlos, se traducen a un lenguaje comprensible para los ordenadores, y la velocidad de ejecución depende del conjunto de instrucciones utilizado. Dependiendo de su diseño o paradigma de implementación, los algoritmos pueden clasificarse de forma diferente, y su nivel de eficiencia puede afectar en gran medida al tiempo de procesamiento. En campos como la informática y la inteligencia artificial, la comprensión y aplicación eficaz de los algoritmos es vital.

2. ↑ inferencia. La inferencia es un proceso mental que consiste en extraer conclusiones a partir de las pruebas existentes y del razonamiento lógico. Es un aspecto integral del pensamiento crítico y la resolución de problemas, con amplias aplicaciones en áreas como la investigación científica, el análisis literario y la inteligencia artificial. Existen varias formas de inferencia, como la deductiva, la inductiva, la abductiva, la estadística y la causal, cada una con su método y propósito distintivos. Por ejemplo, la inferencia deductiva se centra en llegar a conclusiones específicas a partir de principios generales, mientras que la inferencia inductiva genera conclusiones generales a partir de casos específicos. A la inversa, la inferencia abductiva implica hacer suposiciones fundamentadas basadas en pruebas accesibles, mientras que las inferencias estadísticas y causales giran en torno a la interpretación de los datos para sacar conclusiones sobre un grupo o establecer conexiones causa-efecto. No obstante, la precisión de las inferencias puede verse afectada por sesgos, nociones preconcebidas y malas interpretaciones. A pesar de estos posibles obstáculos, es posible mejorar las capacidades de inferencia mediante la práctica constante, las actividades de pensamiento crítico y la exposición a diversos materiales de lectura.

GPT-1 (Wikipedia)

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Transformador generativo preentrenado 1 (GPT-1) fue el primero de OpenAI's grandes modelos lingüísticos siguiente GoogleLa invención del transformador arquitectura en 2017. En junio de 2018, OpenAI publicaron un artículo titulado "Improving Language Understanding by Generative Pre-Training", en el que presentaban ese modelo inicial junto con el concepto general de un transformador generativo preentrenado.

Transformador Generativo Preentrenado 1 (GPT-1)
Autor(es) original(es)	OpenAI
Lanzamiento inicial	Junio de 2018Hace 5 años (Junio de 2018)
Repositorio	github.com/openai/finetune-transformador-lm
Sucesor	GPT-2
Tipo	Gran modelo lingüístico Transformador generativo preentrenado
Licencia	MIT
Página web	openai.com/blog/lengua-sin-supervisión/

Hasta ese momento, los modelos neuronales de PNL con mejores resultados empleaban principalmente aprendizaje supervisado a partir de grandes cantidades de datos etiquetados manualmente. Esta dependencia del aprendizaje supervisado limitaba su uso de conjuntos de datos que no estuvieran bien anotados, además de hacer que entrenar modelos extremadamente grandes resultara prohibitivamente caro y llevara mucho tiempo. Swahili o Criollo haitiano) son difíciles de traducir e interpretar mediante este tipo de modelos debido a la falta de textos disponibles para la creación de corpus. En cambio, el enfoque "semisupervisado" de GPT consta de dos etapas: una no supervisada y otra no supervisada. generativo etapa de "preentrenamiento" en la que se utilizó un objetivo de modelización lingüística para fijar los parámetros iniciales, y una etapa supervisada de discriminativo etapa de "ajuste fino" en la que estos parámetros se adaptaron a una tarea objetivo.

El uso de un transformador a diferencia de las técnicas anteriores que utilizaban RNN aumentadas por la atención. GPT modelos con una memoria más estructurada de lo que podría lograrse mediante mecanismos recurrentes; esto dio lugar a un "sólido rendimiento de transferencia a través de diversas tareas".

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