El modelo de lenguaje de IA GPT-3 llega a la educación superior

El modelo de lenguaje de IA GPT-3 llega a la educación superior

Noticias IBL | Nueva York

La llegada del software basado en web GPT-3 como un servicio API para desarrolladores ha comenzado a impactar el panorama de la educación superior. Una de las primeras aplicaciones es escribir documentos a bajo precio. The Chronicle of Higher Ed se pregunta si este tipo del programa de inteligencia artificial matará la escritura universitaria.

“Estos resultados pueden ser asombrosamente espec√≠ficos y personalizados. Cuando se le pide que escriba una canci√≥n que proteste por el trato inhumano hacia los animales al estilo de Bob Dylan, el programa claramente se basa en temas de Dylan”, dice The Chronicle.

El software GPT-3, desarrollado por una organizaci√≥n sin fines de lucro con sede en San Francisco respaldada por Elon Musk llamada OpenAI y presentado en 2020, es una especie de Siri o Alexa omnisciente e inteligente que puede convertir cualquier mensaje en prosa o incluso puede escribir c√≥digo. Hay m√ļltiples ejemplos de experimentos en YouTube con demostraciones de robots de IA que interact√ļan con humanos. [Ejemplo I] [Ejemplo II] [Ejemplo III].

Esta tecnología realiza una amplia variedad de tareas de lenguaje natural, traduciendo el lenguaje natural a código. Actualmente, muchas empresas están creando productos sobre el modelo de lenguaje grande (LLM) insignia de OpenAI.

Adem√°s de los bancos¬†que usan Davinci, el modelo GPT-3 m√°s grande, para su chatbot de servicio al cliente, se espera que este uso de tecnolog√≠a de aprendizaje profundo para producir textos, videos y consejos similares a los humanos se implemente cada vez m√°s en evaluaciones del aprendizaje de los estudiantes. El papel del profesorado, los estudiantes, la investigaci√≥n y las publicaciones se repensar√° con GPT-3 con la llegada de este nivel de interacci√≥n humano-computadora, seg√ļn el analista y escritor Ray Schroeder.

M√°s all√° de los hechos y las perspectivas, las redes neuronales aprenden y ense√Īan habilidades, incluidas matem√°ticas, programaci√≥n inform√°tica, escritura creativa (sin respuestas plagiadas) e incluso poes√≠a, despu√©s de haber absorbido y procesado terabytes de texto y literatura en l√≠nea. GPT-3 ha sido capacitado en la mayor parte de lo que se ha escrito p√ļblicamente, incluidos Wikipedia, libros, art√≠culos cient√≠ficos y art√≠culos de noticias.
El éxito de GPT-3 ha animado a otras empresas a lanzar sus propios proyectos de investigación LLM. Google, Meta, Nvidia y otras grandes corporaciones tecnológicas han acelerado el trabajo en LLM.

Hoy en d√≠a, hay varios LLM que igualan o superan a GPT-3 en tama√Īo o rendimiento de referencia, incluidos Meta’s OPT-175B, DeepMind’s Chinchilla, Google’s PaLM y Nvidia’s Megatron MT-NLG.

Este mes, los investigadores de IA de Amazon presentaron Alexa Teacher Models (AlexaTM 20B), afirmando que supera a GPT-3 en los puntos de referencia de NLP. El modelo a√ļn no se ha hecho p√ļblico. [GitHub repositorio].

GPT-3 también desencadenó el lanzamiento de varios proyectos de código abierto que tenían como objetivo llevar los LLM a una audiencia más amplia. BLOOM de BigScience y GPT-J de EleutherAI son dos ejemplos de LLM de código abierto disponibles de forma gratuita. Además, Cerebras ha creado un enorme procesador de IA que puede entrenar y ejecutar LLM con miles de millones de parámetros a una fracción del costo.

Sin embargo, OpenAI, que recientemente rebaj√≥ el precio de su servicio API GPT-3 hasta en dos tercios este mes, ¬† ya no es la √ļnica empresa que proporciona servicios de API LLM. Hugging Face,¬†Cohere y Humanloop son algunos de los otros jugadores en el campo.

Hugging Face proporciona una gran variedad de transformadores diferentes, todos los cuales están disponibles como modelos de código abierto descargables o mediante llamadas API. Hugging Face lanzó recientemente un nuevo LLM servicio con tecnología de Microsoft Azure, que OpenAI también usa para su API GPT-3.

Muchas organizaciones no pueden manejar los desafíos técnicos de entrenar y ejecutar los modelos, ya que LLM requiere docenas o incluso cientos de GPU: costos de hardware enormes. Esa es una de las razones por las que OpenAI y otras empresas decidieron brindar acceso API a los LLM.

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‚ÄĘ Ray Schoeder: Educaci√≥n superior, conoce a GPT-3: ¬°Nunca seremos los mismos!