Generación automática de texto a partir de técnicas de IA. GPT un caso práctico. (A3C31C1D01)

La generación automática de texto ha experimentado avances significativos gracias al desarrollo de técnicas de inteligencia artificial (IA). Estas técnicas permiten a las máquinas comprender y producir texto de manera coherente y contextualmente relevante, en algunos casos, de forma muy similar a como lo haría un humano. En este texto, exploraremos algunas de las técnicas que se han empleado para desarrollar estas IAs y pondremos algunos ejemplos con GPT, probablemente la IA más empleada para generar texto.

Existen diferentes aproximaciones a la hora de conseguir que una IA genere texto, lógicamente, cada una de ellas propone el uso de una serie de herramientas y produce un texto de unas determinadas características. A continuación, enumeramos algunas de ellas y después pasaremos a hablar más específicamente del modelo GPT.

• Modelos basados en reglas: estos modelos emplean algoritmos predefinidos y reglas específicas para generar texto. Aunque pueden producir resultados aceptables en escenarios simples, su capacidad para adaptarse a contextos más complejos es limitada. Un tipo de tecnología basada en reglas es ChatScript, que se diseñó inicialmente para crear chatbots.
  
  
• Modelos de lenguaje estadísticos: estos modelos emplean técnicas estadísticas para analizar patrones y estructuras en grandes conjuntos de datos textuales. A través del aprendizaje automático, estos modelos generan texto basándose en la probabilidad de ocurrencia de palabras y secuencias. Spacy, una librería de software para procesamiento de lenguajes naturales, pertenece a este tipo de modelos.
  
  
• Redes neuronales recurrentes (RNN): las RNN son modelos de IA que tienen en cuenta la secuencia y el contexto del texto. Estas redes neuronales procesan la información de manera secuencial, lo que les permite capturar dependencias a largo plazo y generar texto coherente y fluido. Por ejemplo, TensorFlow ofrece una amplia gama de funcionalidades para el entrenamiento y despliegue de modelos de RNN, lo que facilita la generación de texto secuencial y contextualmente coherente.

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) es una de las últimas incorporaciones en el campo de la generación automática de texto. Este modelo se basa en la arquitectura Transformer, que ha demostrado su eficacia en una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural.

GPT-4 utiliza técnicas de aprendizaje automático para predecir la siguiente palabra o frase en función del contexto proporcionado. A través de un entrenamiento intensivo en grandes conjuntos de datos, GPT-4 ha adquirido un conocimiento profundo del lenguaje y puede generar texto coherente y relevante en diversos dominios. A diferencia de las RNN, los modelos basados en Transformer utilizan una arquitectura que permite capturar relaciones a largo plazo en el texto sin depender exclusivamente del orden de las palabras.

Dos aclaraciones importantes a la hora de usar GPT-4 de manera efectiva. Por un lado, es importante destacar que es necesario proporcionar al sistema una serie de instrucciones, que estudiaremos en el siguiente nivel, que nos van a permitir optimizar el resultado. Por otro lado, no debemos olvidar que este sistema tiene algunas limitaciones si accedemos a él desde ChatGPT, la más destacada es que las bases de datos que se usaron para su entrenamiento son anteriores a 2021, por lo que su conocimiento del mundo es limitado a partir de ese año. No obstante, en su versión de pago es posible incorporar plugins con conectividad a internet o también podemos recurrir al chat de Bing, que está conectado a internet.

¿Qué se puede hacer con GPT-4?

Esta herramienta nos va a proporcionar un sinfín de posibilidades, incluso si solo la usamos como generador de texto. Lo más sencillo es pedirle que nos explique cualquier cosa: un hecho histórico, cómo funciona un dispositivo tecnológico, cómo se prepara una receta, etc. Pero también podemos obtener textos más complejos como canciones o poemas.

En relación con los temas que hemos trabajado en esta competencia, GPT-4 nos puede ayudar a generar mucho contenido multimedia, por ejemplo, le podemos pedir que nos indique cómo aplicar una máscara de capa en una imagen, cómo aplicar efectos sobre un texto o cómo generar una web usando WordPress.