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En las próximas secciones, proporcionaremos una descripción general extensa de varios modelos de GPT..

• GPT-4

GPT-4 es un modelo multimodal integral que acepta entrada de texto y produce salida de texto. Las futuras ampliaciones también deberían permitir el procesamiento de entradas de imágenes. Para muchas tareas básicas, la diferencia entre los modelos GPT-4 y GPT-3.5 no es significativa. Sin embargo, en situaciones de razonamiento más complejas, GPT-4 es mucho más potente que cualquiera de los modelos anteriores. Al igual que su predecesor GPT-3.5-Turbo, GPT-4 está optimizado para chatear.

• GPT-4: Este es el modelo base de GPT-4 y es más potente que cualquier modelo GPT-3.5. Está optimizado para chatear y puede manejar tareas complejas. Se ha actualizado con las últimas iteraciones del modelo y puede manejar hasta 8192 tokens. Fue entrenado con datos hasta septiembre de 2021.
• GPT-4-0314: Esta variante es una instantánea del GPT-4 al 14 de marzo de 2023. A diferencia del GPT-4 básico, este modelo no recibirá actualizaciones y dejará de fabricarse 3 meses después del lanzamiento de una nueva versión. Puede manejar hasta 8192 tokens y fue entrenado con datos hasta septiembre de 2021.
• GPT-4-32k: Al igual que el GPT-4 básico, este modelo está optimizado para el chat y puede manejar un contexto más extendido. Proporciona una longitud de contexto 4 veces mayor, lo que le permite manejar hasta 32,768 tokens. Al igual que el modelo base, fue entrenado con datos hasta septiembre de 2021.
• GPT-4-32k-0314: Esta es una instantánea del GPT-4-32k al 14 de marzo de 2023. Al igual que el GPT-4-0314, este modelo no recibirá actualizaciones y dejará de fabricarse 3 meses después del lanzamiento de una nueva versión. Puede manejar hasta 32,768 tokens y fue entrenado con datos hasta septiembre de 2021.

• GPT-3

GPT-3, o Transformador generativo preentrenado 3, es un modelo de lenguaje de última generación desarrollado por OpenAI. Representa uno de los ejemplos más avanzados de tecnología de procesamiento del lenguaje natural (NLP) desde mi última actualización de conocimientos en septiembre de 2021. Aquí hay algunos detalles clave sobre GPT-3.:

• davinci: Esta fue una de las variantes más grandes y poderosas de GPT-3, con 175 mil millones de parámetros. Era capaz de manejar una amplia gama de tareas de generación y comprensión del lenguaje natural.
• curie: Curie era otro modelo de tamaño, más pequeño que Davinci pero aún muy capaz. Tenía un menor número de parámetros, lo que lo hacía más rentable para determinadas aplicaciones.
• babbage: Babbage era una variante de modelo más pequeña de GPT-3, adecuada para aplicaciones más preocupadas por el presupuesto o aquellas con requisitos de procesamiento del lenguaje menos exigentes.
• gpt-3.5-turbo: El GPT-3.5-turbo era un modelo versátil con 175 mil millones de parámetros, diseñado para una amplia gama de tareas. Era conocido por su capacidad para desempeñarse bien en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.
• Modelos multilingües: OpenAI también lanzó modelos GPT-3 optimizados para idiomas o familias de idiomas específicos, como español, chino y más. Estos modelos se adaptaron para un mejor rendimiento en sus respectivos idiomas.
• Modelos ajustados: Además de los modelos básicos, los desarrolladores y las organizaciones tuvieron la opción de ajustar los modelos GPT-3 para aplicaciones específicas. Esto permitió la personalización para tareas que iban desde la generación de contenido hasta el desarrollo de chatbot.