Transformers, la clave del éxito de GPT-4

Transformers son la clave del éxito de sistemas como Chat-GPT, DALL-E y otros basados en GPT. Los transformers son la “T” de GPT-4 (Transformers Generativos Preentrenados v4) y su desarrollo ha permitido a las máquinas entender el lenguaje con un nivel de precisión sin precedentes.

Para entender la arquitectura de transformers, primero hay que comprender las limitaciones de sus predecesores, las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM). Estos métodos procesan cada palabra de forma secuencial, lo que hace que la capacitación tome mucho tiempo y no se pueda paralelizar, lo que afecta la comprensión del lenguaje.

Los transformers resuelven estos problemas al permitir el procesamiento paralelo y el almacenamiento de la información contextual de cada palabra en lugar de depender del procesamiento secuencial. Esto mejora la comprensión del lenguaje y los resultados en la capacitación.

La arquitectura de transformers codifica el contexto de una oración en la codificación de cada palabra, lo que permite que cada palabra se procese de forma aislada. De esta manera, el proceso de entrenamiento puede paralelizarse, lo que permite la capacitación en grandes cantidades de datos y mejora drásticamente los resultados.

En resumen, los transformers son la clave del éxito de GPT-4, permitiendo a las máquinas entender el lenguaje con un nivel sin precedentes de precisión y comprensión.