{"id":5813,"date":"2022-06-01T11:24:27","date_gmt":"2022-06-01T09:24:27","guid":{"rendered":"https:\/\/web.cidai.eu\/aplicaciones-beneficios-y-riesgos-de-gpt-3\/"},"modified":"2025-12-01T17:51:14","modified_gmt":"2025-12-01T16:51:14","slug":"aplicaciones-beneficios-y-riesgos-de-gpt-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cidai.eu\/es\/aplicaciones-beneficios-y-riesgos-de-gpt-3\/","title":{"rendered":"Aplicaciones, beneficios y riesgos de GPT-3"},"content":{"rendered":"

GPT-3 (acr\u00f3nimo del ingl\u00e9s Generative Pre-trained Transformer) es un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza aprendizaje profundo para producir texto realista de una calidad propia al escrito por un humano a partir de un contexto previo<\/strong>. Fue creado en el a\u00f1o 2020 por OpenAI<\/a>, un laboratorio de investigaci\u00f3n de IA fundado con el objetivo de promover y desarrollar una IA beneficiosa para la humanidad. El modelo GPT-3 se ha entrenado con cantidades masivas de datos rastreados de Internet, como por ejemplo libros, art\u00edculos o noticias y tiene m\u00e1s de 175.000 millones de par\u00e1metros (es dos \u00f3rdenes de magnitud mayor que su predecesor, GPT-2).<\/p>\n

Algunas de las aplicaciones pr\u00e1cticas que se pueden crear con GPT-3 son: completar un texto similar al que har\u00eda un humano, clasificar un texto, o responder a preguntas formuladas en lenguaje natural<\/strong>. En este enlace<\/a> puede encontrar un art\u00edculo de La Vanguardia que ejemplifica a la perfecci\u00f3n el impresionante comportamiento de GPT-3, el cual, habiendo visto s\u00f3lo un p\u00e1rrafo introductorio, es capaz de generar todo un art\u00edculo sobre la IA.<\/p>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, la popularidad de GPT-3 y OpenAI ha aumentado debido a la amplia cobertura medi\u00e1tica que ha recibido el lanzamiento de varios modelos que utilizan GPT-3 como base como Codex y DALL-E<\/strong>. El primero, Codex<\/a>, es un modelo entrenado con millones de repositorios de c\u00f3digo p\u00fablico de GitHub y es capaz de crear un c\u00f3digo funcional de una calidad impresionante en m\u00e1s de una docena de lenguajes de programaci\u00f3n. El segundo, DALL-E<\/a>, consiste en una aplicaci\u00f3n que, a partir de descripciones textuales, crea im\u00e1genes con un nivel de realidad y abstracci\u00f3n que ha impactado en el mundo entero.<\/p>\n

Unos meses despu\u00e9s de su creaci\u00f3n, en Noviembre de 2021, OpenAI puso a disposici\u00f3n de los usuarios el acceso a los modelos GPT-3 mediante elliberaci\u00f3n de una API<\/a>. Sin embargo, los usuarios finales no tienen acceso al modelo subyacente y OpenAI requiere que las aplicaciones API pasen por una breve revisi\u00f3n para asegurarse de que cumplan sus pol\u00edticas y requisitos de seguridad.<\/p>\n

GPT-3 es un modelo de lenguaje pre-entrenado, que significa que entiende el lenguaje natural hasta una cierta capacidad. Los desarrolladores pueden tomar el modelo b\u00e1sico de GPT-3 y ajustarlo para resolver tareas espec\u00edficas. <\/strong>Justamente, la potencia de GPT-3 radica en su forma de especializarlo. Los modelos tradicionales de aprendizaje autom\u00e1tico que se utilizan en problemas de NLP (del ingl\u00e9s Natural Language Processing) requieren grandes cantidades de datos para conseguir niveles aceptables de precisi\u00f3n. Por el contrario, las soluciones basadas en GPT-3 requieren una peque\u00f1a cantidad de datos para conseguir una precisi\u00f3n muy alta en muchas tareas de NLP. Adem\u00e1s, ajustar un modelo de GPT-3 es sencillo y no requiere de conocimientos avanzados de aprendizaje autom\u00e1tico. Esto reduce la barrera de entrada para desarrolladores y empresas que desean crear soluciones de NLP sofisticadas. GPT-3 y otros productos similares se han convertido en una palanca para el desarrollo r\u00e1pido y f\u00e1cil de una amplia gama de soluciones de IA.<\/p>\n

A nivel local, mientras que los datos de entrenamiento de GPT-2 estaban s\u00f3lo en ingl\u00e9s, GPT-3 ampli\u00f3 el alcance de su conjunto de datos de entrenamiento para incluir la representaci\u00f3n de otros idiomas, aunque \u00e9stos s\u00f3lo representan un 7% del total de datos. A pesar de este porcentaje limitado de datos no ingleses, GPT-3 funciona de forma sorprendente en idiomas no globales como el catal\u00e1n, dando resultados destacados como los siguientes:<\/p>\n