La Inteligencia General Generativa (IAG) se ha colado en nuestro día a día, transformando la manera en que aprendemos, trabajamos, buscamos información y generamos contenido. Es importante añadir que hablamos de la IA generativa porque hay otros tipos de IA. Pero detrás de los ChatGPT, Gemini, Copilot, Sora, Dall-E, Nano Banana se esconde una tecnología fundamental: la arquitectura Transformer.
¿Qué significa GPT?
Las siglas GPT corresponden a Generative Pre-trained Transformer, que describe con precisión los tres pilares fundamentales de esta tecnología. Analicemos cada componente:
Generative (Generativo)
Se refiere a la capacidad del modelo para crear contenido completamente nuevo a partir de patrones aprendidos. A diferencia de los sistemas tradicionales que simplemente clasifican o analizan información existente, los modelos generativos pueden producir texto, imágenes, código o incluso música que nunca han visto antes. Es como si hubieran aprendido las reglas del lenguaje tan profundamente que pueden inventar nuevas combinaciones de palabras que mantienen coherencia y sentido.
Pre-trained (Pre-entrenado)
El término pre-entrenado describe el proceso mediante el cual estos modelos adquieren su conocimiento. Antes de poder conversar contigo, GPT ha sido «educado» con cantidades masivas de texto de internet: libros, artículos, sitios web, enciclopedias y prácticamente todo el conocimiento humano digitalizado. Este entrenamiento previo le permite comprender contextos, reconocer patrones lingüísticos y desarrollar una comprensión general del mundo que luego puede aplicar a tareas específicas.
Transformer (Transformador)
El Transformer es la arquitectura de red neuronal que hace posible todo esto. Es el motor que procesa y comprende el lenguaje de manera extraordinariamente eficaz. Esta arquitectura, desarrollada en 2017, representó un salto tan significativo en el procesamiento del lenguaje natural ya que prácticamente todos los avances posteriores en inteligencia artificial se han basado en ella.
El Transformer: el paper que lo cambió todo.
Para comprender la magnitud de la revolución que supusieron los Transformers, debemos retroceder al mundo de la inteligencia artificial antes de 2017. Antes de 2017, el procesamiento del lenguaje natural dependía principalmente de arquitecturas llamadas Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y su versión mejorada, las Long Short-Term Memory (LSTM). Estas tecnologías tenían un problema fundamental: procesaban el texto palabra por palabra, de manera secuencial, como si estuvieran leyendo letra a letra sin poder ver el contexto completo.
Imagina intentar entender una novela leyendo una sola palabra cada día, sin poder recordar claramente las palabras anteriores, pues esto es lo que sucedía antes de la aparición del Transformer. Esto limitaba severamente la capacidad de estos modelos para comprender contextos largos y relaciones complejas en el texto. Además, este procesamiento secuencial hacía que el entrenamiento fuera extremadamente lento, ya que cada palabra debía procesarse después de la anterior.
En junio de 2017, un equipo de investigadores de Google Brain (actualmente Google Deepmind) liderado por Ashish Vaswani, publicó un paper científico con un título provocativo: «Attention Is All You Need» (La Atención es Todo lo que Necesitas). Este trabajo, que inicialmente parecía una investigación académica más, introdujo la arquitectura Transformer y cambió para siempre el panorama de la inteligencia artificial.
Su propuesta era radical: abandonar completamente las redes recurrentes y basarse únicamente en un mecanismo llamado «atención».
¿Cómo funciona la arquitectura Transformer?
Para entender cómo funciona un Transformer, imaginemos que estás leyendo la frase: «El gato que vive en la casa azul de la esquina duerme en el sofá». Mientras tu cerebro humano puede entender instantáneamente que «duerme» se refiere al «gato», incluso con varias palabras en el medio, las arquitecturas anteriores tenían dificultades con estas conexiones a larga distancia.
El corazón de los Transformers es el mecanismo de atención. Este sistema permite que cada palabra en una oración «observe» y «preste atención» a todas las demás palabras, calculando qué tan relevante es cada una para entender su significado en contexto.
Cuando el modelo procesa la palabra «duerme» en nuestro ejemplo, el mecanismo de atención:
- Examina todas las palabras anteriores en la oración
- Calcula un «peso de atención» para cada una
- Determina que «gato» es la palabra más relevante (alto peso)
- Asigna pesos menores a palabras como «casa», «azul», «esquina»
- Prácticamente ignora palabras funcionales como «que», «en», «la»
De los Transformers a los GPT
OpenAI, que empezó como un laboratorio de investigación en inteligencia artificial y que se ha convertido en la empresa más importante del sector, fue la primera en aplicar la arquitectura Transformer a gran escala para generar texto. Así nacieron los modelos GPT de ChatGPT.
- GPT (2018): la primera versión demostró que un modelo entrenado con texto general podía escribir con cierta coherencia.
- GPT-2 (2019): sorprendió al mundo por su capacidad para redactar párrafos completos, aunque OpenAI decidió no publicarlo por razones de seguridad.
- GPT-3 (2020): se convirtió en el modelo de lenguaje más potente de su época, capaz de generar ensayos, responder preguntas o escribir código, y fue el primero que todos conocimos ya que se abrió al mundo en noviembre del 2022.
- GPT-4 (2023) y versiones posteriores introdujeron la multimodalidad: la capacidad de comprender y generar no solo texto, sino también imágenes, audio y más.
Esta serie de avances ha marcado un antes y un después en el desarrollo de la inteligencia artificial generativa.
Aplicaciones más allá de la generación de texto
La versatilidad de los Transformers ha llevado su aplicación mucho más allá del procesamiento de lenguaje natural:
–Visión por Computadora: Los Vision Transformers (ViT) han revolucionado el reconocimiento de imágenes, superando a las redes convolucionales tradicionales en muchas tareas.
–Procesamiento de Audio: Modelos como Whisper (reconocimiento de voz) y MusicLM (generación de música) utilizan arquitecturas Transformer.
–Modelos Multimodales: GPT-4, DALL-E, y Midjourney pueden procesar y generar combinaciones de texto, imagen, y otros tipos de datos.
–Código y Programación: GitHub Copilot, basado en GPT, asiste a millones de programadores diariamente.
Hoy en día, prácticamente todos los avances significativos en inteligencia artificial utilizan alguna variante de la arquitectura Transformer. Se ha convertido en el estándar de facto de la IA moderna o generativa.
Los Problemas del Transformer:
Sin embargo, no todo es positivo. Los Transformers tienen desventajas significativas que se están volviendo cada vez más preocupantes a medida que escalamos estos sistemas.
1. Consumo energético astronómico
Este es quizás el problema más grave. Entrenar un modelo Transformer grande consume cantidades masivas de electricidad:
- Entrenamiento de GPT-3: se estima que consumió aproximadamente 1,287 MWh (megavatios-hora) de electricidad, equivalente al consumo anual de unos 120 hogares estadounidenses.
- Modelos más recientes: GPT-4 y otros modelos de escala similar requieren recursos aún mayores. Aunque las cifras exactas suelen ser confidenciales, se estima que pueden consumir el equivalente a varios millones de dólares en costes de computación.
- Huella de carbono: dependiendo de la fuente de energía utilizada, entrenar un único modelo grande puede generar tanto CO₂ como cinco automóviles a lo largo de toda su vida útil, incluida su fabricación.
- Infraestructura necesaria: se requieren centros de datos masivos con miles de GPUs o TPUs funcionando durante semanas o meses.
2. Costes de inferencia elevados
No solo entrenar es caro; usar estos modelos también consume mucha energía:
- Cada vez que haces una pregunta a ChatGPT o Claude, se realizan billones de operaciones matemáticas. Hace unos días, por ejemplo, el CEO de OpenAI, Sam Altman, decía que una sola consulta en ChatGPT consume tanto como un horno en dos segundos o una bombilla LED en dos minutos.
- A escala global, con millones de usuarios, el consumo agregado es enorme.
- Se estima que una consulta a ChatGPT puede consumir 10 veces más energía que una búsqueda tradicional en Google.
3. Complejidad cuadrática
Técnicamente, el mecanismo de atención tiene un problema: su complejidad computacional crece de forma cuadrática con la longitud del texto. Esto significa que si duplicas la longitud del texto, el coste computacional se multiplica por cuatro. Para textos muy largos, esto se vuelve prohibitivo.
4. Falta de razonamiento real y alucinaciones
Los Transformers son excepcionales en reconocer patrones, pero no «razonan» en el sentido humano:
- Pueden generar información falsa con total confianza (alucinaciones).
- No tienen verdadera comprensión causal del mundo.
- Memorizan asociaciones estadísticas, no construyen modelos mentales.
5. Necesidad de datos masivos
Para funcionar bien, estos modelos requieren cantidades ingentes de datos de entrenamiento, lo que plantea cuestiones sobre:
- Privacidad y uso de datos personales.
- Sesgos (prejuicios) presentes en los datos de internet.
- Derechos de autor del contenido utilizado.
6. Centralización y concentración de poder
Solo unas pocas empresas (OpenAI, Google, Meta, Anthropic, etc.) tienen los recursos para entrenar los modelos más avanzados, lo que crea:
- Barreras de entrada enormes para nuevos actores.
- Concentración del poder de la IA en pocas manos.
- Dependencia tecnológica global de unos pocos proveedores.
7. Impacto ambiental creciente
A medida que la IA se integra en más servicios y productos, el impacto ambiental total crece exponencialmente:
- Consumo de agua para refrigeración de centros de datos.
- Uso de materiales raros en chips especializados.
- Obsolescencia rápida de hardware.
- Aumento de la demanda eléctrica global.
El futuro: hacia una IA más eficiente y sostenible
La comunidad científica es consciente de estos problemas y está trabajando activamente en soluciones. Veamos las direcciones más prometedoras:
1. Arquitecturas alternativas y optimizadas
Modelos de estado (State Space Models – SSMs)
Arquitecturas como Mamba están emergiendo como alternativas prometedoras. En lugar del mecanismo de atención cuadrático, utilizan ecuaciones de estado que escalan linealmente con la longitud del texto. Esto significa que procesar un texto el doble de largo solo requiere el doble de computación, no cuatro veces más.
Atención eficiente
Variantes como Linformer, Performer, Flash Attention y otras reducen la complejidad del mecanismo de atención mediante aproximaciones inteligentes, manteniendo la mayor parte del rendimiento pero con mucho menos cómputo.
Redes neuronales híbridas
Combinaciones de Transformers con otros tipos de redes (como RNNs modernos o convoluciones) que aprovechan lo mejor de cada enfoque.
2. Modelos más pequeños y especializados
En lugar de crear modelos gigantescos que lo hacen todo, la tendencia está virando hacia:
- Destilación de conocimiento: crear versiones más pequeñas que aprenden de modelos grandes (como Phi-3 de Microsoft o Gemma de Google).
- Modelos específicos de dominio: entrenados solo para tareas concretas, mucho más eficientes.
- Modelos locales: que pueden ejecutarse en tu teléfono o ordenador sin necesidad de servidores masivos.
3. Técnicas de optimización
Cuantización
Reducir la precisión numérica de los modelos (por ejemplo, de 32 bits a 8 o incluso 4 bits) puede reducir el tamaño y consumo hasta 4-8 veces con pérdida mínima de calidad.
Pruning (poda)
Eliminar conexiones neuronales que no son esenciales, creando modelos más «delgados» pero igualmente capaces.
Low-Rank Adaptation (LoRA)
Técnicas que permiten adaptar modelos grandes a nuevas tareas modificando solo una pequeña fracción de sus parámetros.
4. Hardware especializado
Chips neuromórficos
Inspirados en el cerebro humano, consumen muchísima menos energía para ciertas operaciones.
TPUs y NPUs optimizados
Procesadores diseñados específicamente para IA que son más eficientes que las GPUs generales.
Computación analógica
Experimentos con procesamiento no digital que podría ser órdenes de magnitud más eficiente energéticamente.
5. Nuevos paradigmas de IA
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
En lugar de memorizar todo, los modelos acceden a bases de datos externas cuando necesitan información específica, reduciendo el tamaño necesario del modelo.
Test-time compute
Modelos que pueden «pensar más» cuando el problema es difícil y «pensar menos» cuando es fácil, optimizando recursos.
Aprendizaje continuo
Sistemas que pueden actualizar su conocimiento sin necesidad de reentrenamiento completo, ahorrando enormes cantidades de energía.
6. Infraestructura sostenible
Más allá de los modelos mismos, se está trabajando en:
- Centros de datos con energías renovables: Google y Microsoft han hecho compromisos significativos en este sentido.
- Refrigeración eficiente: sistemas de enfriamiento que usan menos agua y energía.
- Reutilización del calor: aprovechar el calor generado por los servidores para calefacción urbana.
- Optimización de ubicación: construir centros de datos donde la energía renovable es abundante y el clima favorece la refrigeración natural.
El debate sobre el futuro: ¿seguirán los Transformers siendo dominantes?
En la comunidad científica existe un debate activo:
-Los optimistas argumentan que los Transformers seguirán siendo la base, pero cada vez más optimizados, y que los beneficios sociales de la IA superarán sus costes energéticos.
-Los críticos señalan que necesitamos un cambio de paradigma más radical, que la arquitectura Transformer tiene límites fundamentales que no podemos superar solo con optimizaciones, y que el coste ambiental actual es insostenible.
-Los pragmáticos sugieren que probablemente necesitemos un ecosistema diverso de soluciones: Transformers para ciertas tareas, arquitecturas alternativas para otras, y modelos especializados según el caso de uso.
Desde Gana Inteligencia, asesores expertos en IA, pensamos que aunque somos optimistas por naturaleza y pensamos que la IA mejorará sus costes energéticos, somos conscientes que aunque el coste por consulta sea cada vez más eficiente no significa que el consumo de energía vaya a disminuir. Porque como indica la paradoja de Jevons cuando la tecnología mejora la eficiencia en el uso de un recurso, el consumo total de ese recurso aumenta.
Un ejemplo, el consumo de un motor de combustión ha disminuido sustancialmente: desde los coches que a mediados del siglo XX consumían litros y litros de combustible a los 100 km a menos de 10 litros en la actualidad. Pero eso no significa que el consumo de combustible y petróleo haya disminuido porque al ser el automóvil más eficiente y, por tanto asequible, el número de automóviles en la actualidad es abismal comparado con hace 60 años.
Es decir, más vale que encontremos una manera más eficiente de consumir la IA porque, aunque el consumo energético de una consulta disminuya, seguro que con el paso del tiempo toda la humanidad utilizará la IA, como ahora lo hace con Internet, lo que supondrá un consumo brutal e insostenible.
