GPT

Familia de modelos transformadores generativos preentrenados: se entrenan primero sobre enormes volúmenes de texto de propósito general y después se ajustan para tareas concretas. Es la línea de modelos de OpenAI que popularizó el uso de la IA generativa y sirve de referencia de precio y capacidad para el resto del mercado.

En el curso

Módulo 1 — traza la escalada de versiones (GPT-2 en 2019, GPT-3 en 2020, GPT-4 en 2024, con voz en tiempo real, entradas visuales y búsqueda) y la usa para el análisis de costes: GPT-4.5 cuesta 150 USD por millón de tókenes de salida frente a los 0,60 USD de GPT-4o mini, 250 veces más barato. De ahí la analogía de la miniván: a gran escala, la mejor solución no es la más avanzada.

Módulo 2 — lo emplea como referencia del modelo cerrado en el debate abierto vs. cerrado, con su tabla de precios frente a alternativas. Codex, presentado en 2021, se describe como descendiente de GPT-3 ajustado para programación y motor original de GitHub Copilot.

Módulo 5 — aparece en los riesgos de la adopción informal (JPMorgan bloqueó ChatGPT mientras revisaba políticas) y en un contrapunto clínico: en un estudio de exactitud diagnóstica, el chatbot por sí solo superó a todos los médicos, incluidos los que lo usaban como apoyo.

Relacionado

LLM · Transformadores · Autoatención · Preentrenamiento · Ajuste fino · Chatbot