GPT-3 frente a GPT-4: ¿Cuál es la diferencia?

La evolución de los modelos de lenguaje de IA ha sido notable y cada iteración aporta mejoras significativas. GPT-3 y GPT-4 comparten los mismos marcos fundamentales y ambos se someten a una capacitación previa exhaustiva en vastos conjuntos de datos y a ajustes para reducir las respuestas dañinas, incorrectas o indeseables. Sin embargo, las diferencias en el tamaño del conjunto de datos y la potencia de procesamiento conducen a distinciones importantes en sus capacidades.

Este artículo profundiza en los avances y diferencias entre GPT-3 y GPT-4, destacando cómo estos modelos han evolucionado para ofrecer rendimiento y versatilidad mejorados.

Un resumen rápido de GPT-3 y GPT-4

Antes de pasar a las diferencias clave entre GPT-3 y GPT-4, echemos un vistazo rápido a cómo surgieron estos modelos.

GPT-3

GPT-3, lanzado en junio de 2020, es la tercera versión de la serie GPT desarrollada por OpenAI. Tiene 175 mil millones de parámetros y fue entrenado previamente en más de 1 billón de palabras de una amplia gama de fuentes de Internet, lo que lo convierte en uno de los modelos de lenguaje más poderosos en el momento de su lanzamiento. GPT-3 puede realizar una amplia gama de tareas, desde la generación de código hasta la traducción de idiomas, con una formación específica mínima.

GPT-4

GPT-4, lanzado en marzo de 2023, se basa en las bases establecidas por GPT-3 con mejoras significativas. Introduce capacidades multimodales, lo que le permite procesar texto e imágenes y tiene una ventana de contexto más larga, manejando hasta 128.000 tokens en su variante Turbo. Si bien el número exacto de parámetros para GPT-4 aún no se ha revelado, se supone que es significativamente mayor que el de GPT-3, lo que le permite resolver problemas más complejos con mayor precisión y eficiencia. En mayo de 2024, OpenAI presentó GPT-4o, su último modelo, mejorando aún más las capacidades de la serie GPT.

Diferencias entre GPT-3 y GPT-4

Las diferencias clave entre GPT-3 y GPT-4 resaltan avances significativos en la tecnología de IA. Estos avances se pueden entender mejor examinando varios factores, como el tamaño del modelo, el rendimiento, las capacidades, los sesgos y los precios.

Tamaño del modelo

Los modelos de IA suelen medirse por su tamaño. Este tamaño está determinado por la cantidad de datos utilizados para el entrenamiento previo y la cantidad de parámetros en la arquitectura del modelo.

Durante la fase de preentrenamiento, el modelo procesa y aprende patrones de un corpus masivo de datos de texto. Como se mencionó anteriormente, GPT-3 fue entrenado previamente en más de 1 billón de palabras de sitios web y libros. El tamaño de los datos de entrenamiento del GPT-4 aún no se ha revelado, pero se supone que es mayor que el del GPT-3 debido a las capacidades mejoradas del modelo.

El número de parámetros se refiere a los valores totales, o pesos, del modelo que se actualizan durante el proceso de entrenamiento para optimizar su rendimiento en las tareas lingüísticas. Una mayor cantidad de parámetros a menudo significa que es un modelo más complejo que puede manejar tareas complejas y generar texto matizado. GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros, mientras que se rumorea que GPT-4 tiene muchos más, posiblemente llegando a billones, aunque el recuento exacto sigue sin revelarse.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que más parámetros por sí solos no necesariamente se traducen en un rendimiento más potente. El tamaño del modelo es un factor, pero la calidad de los datos de entrenamiento, la arquitectura del modelo y los procedimientos de entrenamiento también impactan significativamente las capacidades del mundo real de un modelo.

No obstante, el aumento sustancial en los datos de entrenamiento y los parámetros del modelo para GPT-4 representa una ampliación notable que ha mejorado el rendimiento en comparación con GPT-3 en muchos puntos de referencia. Y aunque no tendremos detalles específicos sobre el tamaño del modelo GPT-4o, se espera que sea incluso más avanzado que GPT-3 y GPT-4.

Actuación

OpenAI probó GPT-4 en varios puntos de referencia y descubrió que superaba significativamente a GPT-3.5. Estos puntos de referencia incluían puntuaciones de pruebas como el examen de la abogacía y el SAT y evaluaciones realizadas específicamente para modelos de aprendizaje automático.

Veamos los factores que impulsan un mejor rendimiento de GPT-4.

Mayores niveles de precisión

El modelo más grande del GPT-4 significa que puede responder con mayor precisión que el GPT-3. Según OpenAI, obtuvo una puntuación un 40 por ciento más alta que GPT-3.5 en una evaluación de precisión. También es mejor para diferenciar entre declaraciones veraces e incorrectas.

Mejor comprensión del contexto

En comparación con GPT-3, GPT-4 tiene una ventana de contexto más grande. Este es el umbral de la cantidad de información que el modelo puede procesar antes de perder contexto. Esa información se mide en tokens. Cuando ingresa un mensaje, el modelo lo divide en fragmentos de texto llamados tokens para procesarlo. La ventana de contexto de GPT-4 sube a 128.000 tokens (si usas Turbo), mientras que GPT-3.5 alcanza un máximo de 16.385 tokens.

Mejor comprensión de los matices

GPT-4 supera a GPT-3 en la comprensión de emociones y estilos de comunicación individuales, lo que lo hace más accesible y capaz de crear contenido más auténtico. GPT-4o amplía aún más estas capacidades. Puede procesar texto, sonido, imágenes y vídeos, lo que le permite comprender y responder a una gama más amplia de información. Esto hace que las interacciones con las computadoras sean más naturales e intuitivas para los usuarios.

Adaptabilidad

GPT-4 es más adaptable que GPT-3. Esta cualidad, que OpenAI llama direccionabilidad, le permite modificar el estilo de salida del modelo. Los modelos GPT anteriores se ajustaron para generar respuestas con una voz y un tono particulares. GPT-4 le brinda un mayor control al permitirle definir atributos como el tono, el estilo y el nivel de especificidad que desee. Puede proporcionar plantillas de respuesta personalizadas para indicarle a GPT-4 cómo responder a sus indicaciones.

Por ejemplo, un desarrollador que crea una aplicación impulsada por GPT-4 para bufetes de abogados puede indicarle al modelo que "responda con un tono formal apropiado para la documentación legal". O un usuario individual en ChatGPT (con GPT-4 seleccionado) puede pedirle consejo al modelo con la instrucción de "responder como un entrenador de vida comprensivo que evita críticas duras". GPT-4 se ajustará a estos estilos deseados y le brindará mejores respuestas.

Capacidades y aplicaciones

Generalmente, los modelos GPT son muy flexibles y pueden impulsar muchos casos de uso. Lo que distingue a GPT-4 es su rendimiento, adaptabilidad y capacidades de carga de imágenes. Así es como esos factores permiten que GPT-4 supere a GPT-3 en aplicaciones comunes.

Multimodalidad

Una de las diferencias más significativas entre GPT-3 y GPT-4 es la multimodalidad. Si bien GPT-3 es unimodal y solo puede procesar y generar texto, GPT-4 introdujo la capacidad de procesar tanto texto como imágenes. El último modelo, GPT-4o, amplía aún más estas capacidades multimodales:

• Modalidades de entrada: GPT-4o puede aceptar entradas en formatos de texto, audio, imagen y video.
• Modalidades de salida: Puede generar salidas de texto, audio e imágenes.

Las capacidades de audio del GPT-4o son particularmente avanzadas. Puede procesar y responder a entradas de audio con una velocidad notable, generando respuestas en tan solo 232 milisegundos, con un tiempo de respuesta promedio de 320 milisegundos. A modo de comparación, el tiempo medio de respuesta humana en una conversación es de unos 200-300 milisegundos. Esto significa que GPT-4o puede entablar conversaciones de audio a un ritmo que imita fielmente el habla humana natural, lo que representa un paso significativo hacia conversaciones en tiempo real con herramientas de inteligencia artificial.

Actualmente, las funciones multimodales avanzadas (por ejemplo, el uso de vídeo como entrada) de GPT-4o no están ampliamente disponibles para el público. Están disponibles principalmente a través de colaboraciones selectivas y pruebas beta con un conjunto limitado de socios. Se anticipa un acceso más amplio a medida que OpenAI continúa perfeccionando e implementando estas capacidades.

Además de sus capacidades multimodales, GPT-4 puede realizar tareas que GPT-3 no puede, como:

• Extraer puntos de datos clave y tendencias de un conjunto de gráficos o tablas.
• Crear descripciones de imágenes, incluido lo que las hace interesantes, divertidas o tristes.
• Transcribir fotografías de texto, como cartas escritas a mano o documentos históricos.
• Escribir código para un diseño de sitio web básico cargando una maqueta de diseño.
• Proporcionar más contexto sobre indicaciones más allá de lo que se puede transmitir únicamente a través del texto.

Creando contenido

GPT-3 y GPT-4 pueden crear contenido original basado en texto para comunicaciones personales, documentos comerciales y esfuerzos creativos. GPT-4 no solo es mejor para generar texto en su estilo específico, sino que también puede mantener la coherencia de sus respuestas por más tiempo. Puede utilizar estas capacidades para ayudar a escribir historias cortas completas, por ejemplo, o para generar de manera eficiente una serie de correos electrónicos de bienvenida para los clientes de una pequeña empresa.

Si bien los modelos GPT tienen capacidades impresionantes de creación de contenido, explorar otras herramientas de escritura de IA, como Grammarly, es una buena idea para encontrar la opción adecuada. Con Grammarly, no es necesario saltar de una pestaña a otra para obtener contenido generado por IA. La extensión Grammarly funciona en su navegador web y en programas como Microsoft Word, por lo que puede obtener fácilmente soporte para la creación de contenido dentro de las herramientas que ya utiliza.

Ayudando con el código

Si bien tanto GPT-3 como GPT-4 funcionan bien al escribir código, explicar fragmentos de código y sugerir mejoras, GPT-4 exhibe un rendimiento superior en este dominio. Opera con mayor eficacia y precisión al manejar tareas de codificación. Además, GPT-4 puede completar tareas de codificación más largas con mayor facilidad.

Impulsando chatbots

GPT-3 y GPT-4 sirven como base para los chatbots que interactúan con las personas de forma natural y conversacional, como ChatGPT. Dado que GPT-4 comprende mejor los matices, las conversaciones con los chatbots GPT-4 tienden a parecer más naturales y genuinas. Puede responder con más sensibilidad a las emociones y detectar mejor las sutilezas humanas como modismos, referencias culturales y figuras retóricas.

GPT-4 también hace que los chatbots sean más accesibles, ya que funciona mejor que GPT-3.5 en varios idiomas.

Apoyo a las tareas académicas.

Los educadores pueden utilizar modelos GPT para crear cuestionarios personalizados, planes de lecciones y materiales educativos. Los modelos también son capaces de razonar, lo que les permite explicar temas complejos como conceptos matemáticos y cuestiones filosóficas.

GPT-4 supera a GPT-3 en aplicaciones más avanzadas. Por ejemplo, mientras que GPT-3.5 obtuvo un 1 en el examen de Cálculo AP, GPT-4 obtuvo un 4.

Ayudando con la investigación

Puede utilizar modelos GPT para aprender sobre muchos temas, explorar nuevos conceptos y obtener respuestas a preguntas comunes. Sin embargo, existen limitaciones sobre cuán oportuna puede ser esa información. GPT-3 fue entrenado con grandes cantidades de datos pero no está actualizado. El límite de conocimientos para GPT-3.5 es enero de 2022. Para GPT-4, el límite de conocimientos puede variar de septiembre de 2021 a diciembre de 2023, según la versión.

Resumir el contenido existente

Tanto GPT-3 como GPT-4 le permiten insertar contenido existente en su mensaje y generar un resumen. Puede adaptar el resumen a sus especificaciones, como el número de palabras, el formato o el nivel de grado. Dado que GPT-4 tiene una ventana contextual más larga, puede utilizarla para resumir fragmentos de texto más largos. También puedes solicitar que el resumen cumpla con requisitos más específicos, como dirigirse a un público específico o incluso generar el texto en otro idioma.

Lluvia de ideas

Los modelos GPT pueden proporcionar ideas para proyectos creativos, eventos y nombres de productos. También pueden ayudarle a generar ideas para resolver problemas complejos. Por ejemplo, pueden ofrecer ideas sobre cómo utilizar la automatización para agilizar un proceso complicado y que requiere mucho tiempo. Debido a su capacidad para captar matices, GPT-4 puede proporcionar una lista de ideas más personalizada que GPT-3. También puede agregar detalles adicionales a su mensaje de lluvia de ideas cargando imágenes.

Sesgo y seguridad

Minimizar las respuestas tóxicas es un problema constante para la IA generativa. GPT-4 es generalmente mejor que GPT-3 para prevenir respuestas sesgadas y discriminatorias y reconocer palabras problemáticas en las indicaciones. Sin embargo, los investigadores han descubierto que, en comparación con GPT-3, es más fácil engañar a GPT-4 para que ignore sus barreras de seguridad y genere respuestas dañinas. Resulta que la función de direccionabilidad que facilita la personalización del GPT-4 según sus necesidades también facilita el jailbreak del modelo.

Precios

La última versión de GPT-3, GPT-3.5, está disponible de forma gratuita a través de ChatGPT. Para acceder a GPT-4, necesita una cuenta ChatGPT Plus, que comienza en $20 por mes. Para los desarrolladores, el acceso a la API GPT-4o es aproximadamente un 50 por ciento más barato que el GPT-4 Turbo y, al mismo tiempo, ofrece límites de velocidad 5 veces más altos.

Capacidades multilingües mejoradas

Debido a que están entrenados con datos de Internet, los modelos GPT anteriores mostraban un sesgo hacia los idiomas que están más ampliamente representados en línea. Sin embargo, GPT-4 demuestra un rendimiento mejorado en una gama más amplia de idiomas en comparación con el rendimiento de GPT-3.5 en inglés. Esto incluye mejores capacidades en idiomas como el suajili y el letón, que tienen una presencia en línea más limitada que el inglés y el francés. GPT-4o continúa esta tendencia y muestra mejoras aún más significativas en idiomas distintos del inglés.

Conclusión

La evolución de los modelos GPT de GPT-3 a GPT4, y ahora GPT-4o, marca avances significativos en el procesamiento del lenguaje de IA. GPT-3 estableció un listón alto con su capacidad para generar texto, explicar conceptos y escribir código. GPT-4 elevó este listón al introducir el procesamiento de imágenes y una mejor comprensión del lenguaje. GPT-4o traspasa los límites con procesamiento de audio y video, respuestas más rápidas, capacidades multilingües mejoradas y rentabilidad.

Estos avances amplían el potencial de la IA en diversas aplicaciones, desde tareas creativas hasta la resolución de problemas complejos. A medida que los modelos GPT sigan evolucionando, ofrecerán capacidades cada vez más sofisticadas que reducirán la barrera de entrada en campos como el diseño, la ingeniería y el análisis de datos. Algunos expertos sostienen que es probable que pasemos a roles en los que administremos nuestros modelos de IA, guiando, refinando y delegando en lugar de realizar tareas desde cero.