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Cómo será ChatGPT-4, la inteligencia artificial más avanzada de OpenAI

La herramienta será capaz de generar textos, resúmenes, traducciones automáticas, respuestas a preguntas complejas y mucho más.

Desde 1950, el mundo ha explorado las posibilidades de la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, en la última década, la sensación por la IA avanza a pasos agigantados nunca antes vistos, y uno de los responsables de esta realidad es el chatbot conversaciones de OpenAI, ChatGPT.


De acuerdo con el medio digital Xataka, la herramienta pionera de esto fue el GPT-3.5, uno de los modelos de lenguaje más avanzado que existe en la actualidad. Dentro de sus capacidades se destaca la posibilidad de mantener conversaciones en lenguaje natural, entender el contexto y generar textos de todo tipo.


Si no se sorprendieron con el GPT-3.5, la nueva evolución de este lenguaje promete dar un salto dramático en sus capacidades y está pronta a ser estrenada. El GPT-4 es el supuesto nombre del próximo modelo de lenguaje pre entrenado de OpenAI.



Las capacidades de esta innovación están directamente relacionadas al lenguaje, ya que se espera que sea capaz de realizar tareas como la generación de texto, resúmenes, traducción automática, respuestas a preguntas complejas y mucho más. Sin embargo, el cambio más asombroso es la capacidad de responder con si fuera un humano, puesto que sus interacciones serán más precisas y coherentes.


El GPT-4, al igual que los modelos anteriores, por sí mismo es un lenguaje con potencial para ser explotado en diferentes sistemas. Un ejemplo de esto es el GPT-3, el cual ha sido implementado en aplicaciones comerciales como los procesadores de texto Jasper y Canva Docs.


A nivel interno, GPT-4 será entrenado con grandes cantidades de datos que le servirán para aprender y generar lenguaje similar al que manejamos los humanos. Detrás del modelo se encuentra una técnica de procesamiento conocida como “Transformer”.


Dicha arquitectura fue presentada en 2017 por Google y tiene como objetivo innovar en la implementación de capas que permiten adaptar el modelo para que sea eficaz y eficiente en diversas tareas.


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