En el contexto de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, un modelo es un conjunto de algoritmos y estadísticas que se entrenan con datos para aprender patrones y realizar tareas específicas, como la clasificación de textos o la generación de lenguaje natural.
En términos más simples, podemos pensar en un modelo como una “caja negra” que toma una entrada (por ejemplo, una oración en inglés) y produce una salida (por ejemplo, una traducción al español). El entrenamiento del modelo implica ajustar los parámetros internos de la “caja negra” para que produzca la salida correcta en función de las entradas que recibe y los resultados esperados. Una vez que se ha entrenado un modelo, se puede usar para hacer predicciones o tomar decisiones en nuevos datos que nunca antes había visto.
Modelos disponibles en la API de OpenAI.
| MODELO | DESCRIPCIÓN |
|---|---|
| GPT-4 | Beta limitada: Un conjunto de modelos que mejoran a GPT-3.5 y pueden entender y generar lenguaje natural o código. |
| GPT-3.5 | Un conjunto de modelos que mejoran a GPT-3 y pueden entender y generar lenguaje natural o código. |
| DALL·E | Beta: Un modelo que puede generar y editar imágenes dado un comando en lenguaje natural. |
| Whisper | Beta: Un modelo que puede convertir audio en texto. |
| Embeddings | Un conjunto de modelos que pueden convertir texto en una forma numérica. |
| Moderación | Un modelo ajustado que puede detectar si un texto puede ser sensible o inseguro. |
| GPT-3 | Un conjunto de modelos que pueden entender y generar lenguaje natural. |
| Codex | (Obsoleto) Un conjunto de modelos que pueden entender y generar código, incluyendo la traducción de lenguaje natural a código. |
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