¿Qué es OpenAI?
OpenAI es una organización de investigación cuyo objetivo es crear sistemas de inteligencia artificial (IA) que puedan realizar una amplia gama de tareas en diferentes ámbitos. La empresa fue fundada por Elon Musk, Sam Altman y otros en 2015 y tiene su sede en San Francisco.
OpenAI lleva a cabo investigaciones sobre IA con la intención declarada de promover y desarrollar una IA amigable. Los sistemas de OpenAI funcionan en el quinto superordenador más potente del mundo.
Modelos abiertos AI
Una de las principales formas en que OpenAI muestra sus capacidades de IA es a través de sus modelos, que son programas que pueden procesar varios tipos de entradas (como texto, imágenes, audio, etc.) y producir salidas (como texto, imágenes, audio, etc.) basándose en cierta lógica o reglas.
OpenAI ha desarrollado y lanzado varios modelos a lo largo de los años, cada uno con diferentes características y aplicaciones. En esta publicación de blog, exploraremos cuántos modelos OpenAI están disponibles, qué pueden hacer y cómo acceder a ellos.
A continuación se presentan sos de los 17 modelos más OpenAI disponibles en la actualidad:
GPT-4
GPT 4 es tl último y más avanzado modelo de OpenAI, que puede comprender y generar lenguaje natural o código, así como aceptar entradas de imagen y emitir salidas de texto.
GPT-4 es un modelo multimodal de gran tamaño que muestra un rendimiento de nivel humano en diversos parámetros profesionales y académicos, como aprobar un examen simulado de abogacía o resolver problemas matemáticos.
GPT-4 se encuentra actualmente en fase beta limitada y sólo es accesible para aquellos a los que se ha concedido acceso.
GPT-4 tiene cuatro variantes:
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GPT-4
El modelo base gpt-4 tiene una longitud de contexto de 8.192 tokens y se actualiza con la última iteración del modelo.
GPT-4-0314
El modelo gpt-4-0314 es una instantánea de gpt-4 del 14 de marzo de 2023 y sólo será compatible durante un periodo de tres meses que finalizará el 14 de junio de 2023.
GPT-4-32k
El modelo gpt-4-32k tiene las mismas capacidades que el modelo base gpt-4 pero con una longitud de contexto 4 veces mayor (32.768 tokens).
GPT-4-32k-0314
El modelo gpt-4-32k-0314 es una instantánea de gpt-4-32k del 14 de marzo de 2023 y también sólo recibirá soporte durante un periodo de tres meses que finalizará el 14 de junio de 2023.
GPT-3.5
Conjunto de modelos capaces de comprender y generar lenguaje natural o código, con un rendimiento y una rentabilidad mejorados en comparación con GPT-3. El modelo más capaz de esta familia es gpt-3.5-turbo, que se ha optimizado para el chat pero también funciona bien para tareas de compleción tradicionales.
GPT-3.5 tiene cinco variantes:
GPT-3.5-turbo
El modelo base gpt-3.5-turbo está optimizado para el chat, pero también funciona bien para las tareas de compleción tradicionales. Tiene una longitud de contexto de 2.048 tokens y se actualiza con la última iteración del modelo.
Los otros cuatro modelos son versiones perfeccionadas de gpt-3.5-turbo para ámbitos específicos.
GPT-3.5-turbo-codex
Codex se basa en GPT-3 y se ha puesto a punto a partir de un amplio corpus de código fuente de varios lenguajes de programación. Es un sistema capaz de generar y ejecutar código a partir de órdenes en lenguaje natural. También puede responder a preguntas sobre código, explicar fragmentos de código, corregir errores y sugerir mejoras.
Códice para la generación y comprensión de código. Codex puede utilizarse para tareas como la creación de sitios web, aplicaciones, juegos o scripts.
El Codex se publicó en agosto de 2021 y cuenta con 12.000 millones de parámetros.
GPT-3.5-turbo-davinci
Davinci sirve para comprender y generar lenguaje natural. Davinci se basa en una red neuronal profunda que puede procesar grandes cantidades de datos de lenguaje natural y generar textos coherentes y diversos sobre diversos temas y dominios. Davinci también puede responder preguntas, resumir textos, escribir ensayos, crear historias y realizar muchas otras tareas de lenguaje natural. Davinci es uno de los modelos de inteligencia artificial más avanzados y versátiles de la actualidad.
GPT-3.5-turbo-curie
Curie para resumir textos y responder preguntas. Puede generar textos de alta calidad para diversas tareas, como resúmenes, respuestas a preguntas, traducciones, etc. Curie se basa en la arquitectura GPT-3, pero se ha perfeccionado en un amplio corpus de textos web para mejorar su rendimiento y precisión. Curie también puede trabajar con múltiples dominios e idiomas, lo que la convierte en una herramienta versátil y flexible para la generación de lenguaje natural.
GPT-3.5-turbo-babbage
Babbage para la clasificación de textos y el análisis de opiniones. Babbage puede tomar datos como tablas, cuadros, gráficos u hojas de cálculo y producir descripciones concisas y precisas de las principales ideas o tendencias. Babbage está diseñado para ayudar a los analistas de datos, investigadores, periodistas y cualquier persona que trabaje con datos a comunicar sus hallazgos de forma más eficaz y eficiente.
DALL-E
DALL-E es un modelo generativo que puede crear imágenes a partir de descripciones de texto. También puede manipular imágenes existentes a partir de textos. DALL-E es una combinación de GPT-3 y un autoencoder variacional (VAE), un tipo de red neuronal que puede aprender a comprimir y reconstruir datos. DALL-E se lanzó en enero de 2021 y tiene 12.000 millones de parámetros.
Se trata de un modelo capaz de generar y editar imágenes a partir de una instrucción en lenguaje natural, como "dos gatos besándose delante de la Torre Eiffel en pintura" o "un cuadro de un paisaje al estilo de Van Gogh". DALL-E también puede combinar varios conceptos o atributos en una sola imagen, como "un caracol hecho de arpa" o "una jirafa con gafas y pajarita".
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Incrustaciones
Modelo OpenAI Las incrustaciones son una forma de representar el lenguaje natural en un formato numérico que pueden utilizar los modelos de aprendizaje automático. Las incrustaciones capturan el significado y el contexto de palabras y frases, y permiten a los modelos realizar tareas como la clasificación de textos, el análisis de sentimientos, la respuesta a preguntas, etc.
Susurro
Un modelo que puede convertir audio en texto, como transcribir voz o música. Whisper también puede realizar tareas como resumir clips de audio, extraer palabras clave o generar subtítulos.
Moderación
Un modelo afinado que puede detectar si un texto puede ser sensible o inseguro, por ejemplo, si contiene blasfemias, incitación al odio, información personal o spam. La moderación puede utilizarse para filtrar contenidos inapropiados o señalar posibles problemas.
Modelos de código abierto OpenAI
Además de estos modelos, OpenAI también ha publicado modelos de código abierto como Point-E, Jukebox y CLIP, que han aparecido en sus documentos de investigación. Estos modelos tienen capacidades y limitaciones distintas de las disponibles a través de la API de OpenAI.
Punto-E
Point-E es un nuevo modelo desarrollado por OpenAI que puede extraer y resumir los puntos principales de cualquier texto. Utiliza una combinación de redes de autoatención y de punteros para identificar las frases y oraciones más relevantes de un documento y generar un resumen conciso. Point-E puede aplicarse a diversos ámbitos, como artículos de noticias, documentos científicos, reseñas, correos electrónicos, etc. Point-E es rápido, preciso y fácil de usar. Puedes probarlo en OpenAI Playground o leer más sobre él en el blog de OpenAI.
Jukebox
Un modelo generativo que puede crear música con letra y voz. También puede remezclar canciones existentes, cambiar el estilo o el género de la música y generar canciones desde cero basándose en nombres de artistas o géneros. Jukebox se basa en un modelo transformador que se entrena con un gran conjunto de datos de música de varios géneros y artistas. Jukebox se lanzó en abril de 2020 y cuenta con 5.000 millones de parámetros.
CLIP
Un modelo de visión que puede aprender de la supervisión del lenguaje natural. Puede clasificar imágenes en miles de categorías basándose en etiquetas de texto o pies de foto. También puede realizar un aprendizaje sin disparos, lo que significa que puede reconocer objetos o conceptos que nunca ha visto antes. CLIP es un modelo de aprendizaje contrastivo que aprende a asociar imágenes y textos maximizando su concordancia. CLIP se lanzó en enero de 2021 y tiene 400 millones de parámetros.
Según el sitio web de OpenAI, actualmente hay 10 modelos disponibles a través de la API (excluidos los de código abierto), con diferentes precios y niveles de acceso. Sin embargo, este número puede cambiar con el tiempo a medida que OpenAI desarrolle nuevos modelos o actualice los existentes.
Intentaremos mantener este artículo actualizado con las últimas Modelos OpenAI. Para obtener más información sobre cada modelo y cómo utilizarlo, puedes visitar la página de documentación de la API de OpenAI.
¿Es OpenAI de código abierto?
Esto nos lleva a otra pregunta habitual: "¿Es OpenAI de código abierto?
OpenAI se fundó en 2015 como entidad sin ánimo de lucro con un compromiso de más de $1.000 millones de varios donantes, entre ellos Elon Musk, Reid Hoffman, Peter Thiel y otros. Sin embargo, en los últimos años, OpenAI ha cambiado su estructura y estrategia, convirtiéndose en un híbrido de entidad sin ánimo de lucro y entidad con ánimo de lucro.
OpenAI tiene dos entidades: una corporación sin ánimo de lucro (OpenAI Inc.) y otra con ánimo de lucro (OpenAI LP). La entidad sin ánimo de lucro supervisa la visión y la gobernanza de la organización, mientras que la entidad con ánimo de lucro desarrolla y despliega productos y servicios de IA.
Inversiones de Microsoft en OpenAI
En 2019, OpenAI anunció la creación de OpenAI LP, una filial con fines de lucro que le permitiría recaudar más fondos de inversores y atraer a los mejores talentos. Microsoft invirtió $1 mil millones en OpenAI LP y se convirtió en su proveedor de nube exclusivo . En 2021, OpenAI lanzó su brazo comercial, OpenAI Codex, que ofrece acceso a sus potentes modelos y servicios de IA por una tarifa. Microsoft invirtió otros $10 mil millones en OpenAI Codex en 2023 .
Como resultado de estos cambios, OpenAI se ha vuelto menos transparente y más reservada sobre su investigación y sus productos. Por ejemplo, OpenAI no ha publicado el código fuente ni los datos de entrenamiento de su último y más avanzado modelo lingüístico, el GPT-4, capaz de generar textos coherentes y diversos sobre casi cualquier tema.
Como ya ha señalado Motherboard, esto supone un giro de 180 grados con respecto a los principios fundacionales de OpenAI como entidad sin ánimo de lucro y de código abierto. Los investigadores de IA advierten de las posibles consecuencias de ocultar esta información, como la creación de monopolios, la asfixia de la innovación y el aumento de los riesgos de uso indebido y parcial.
Por lo tanto, la respuesta a la pregunta "¿Es OpenAI de código abierto?" no es sencilla. Aunque algunos de sus proyectos y herramientas siguen siendo de código abierto y están disponibles en GitHub, otros son de código cerrado y están patentados. OpenAI afirma que sigue comprometida con su visión original de crear y garantizar el uso seguro de una IA general que pueda superar a los humanos en la mayoría de las tareas, pero también reconoce que se enfrenta a compensaciones y retos a la hora de equilibrar sus objetivos sociales y comerciales .
Reflexiones finales
En resumen, la API OpenAI ofrece actualmente 13 modelos GPT (cuatro modelos GPT-4 y nueve modelos GPT-3.5) y cuatro modelos de características específicas (DALL-E, Whisper, Embeddings y Moderation). Estos modelos tienen diferentes capacidades, longitudes de contexto y estados de disponibilidad, como se ha explicado anteriormente. Puede obtener más información sobre cada modelo y sus precios visitando la documentación de la API de OpenAI o el sitio web de OpenAI.
Una respuesta
gran post