07 ago 2025·8 min
De GPT-1 a GPT-4: La historia de los modelos GPT de OpenAI
Explora la historia de los modelos GPT de OpenAI, desde GPT-1 hasta GPT-4o, y descubre cómo cada generación avanzó en comprensión del lenguaje, usabilidad y seguridad.
Explora la historia de los modelos GPT de OpenAI, desde GPT-1 hasta GPT-4o, y descubre cómo cada generación avanzó en comprensión del lenguaje, usabilidad y seguridad.
Los modelos GPT son una familia de modelos de lenguaje a gran escala diseñados para predecir la siguiente palabra en una secuencia de texto. Leen cantidades masivas de texto, aprenden patrones sobre cómo se usa el lenguaje y luego usan esos patrones para generar texto nuevo, responder preguntas, escribir código, resumir documentos y mucho más.
El propio acrónimo explica la idea central:
Entender cómo evolucionaron estos modelos ayuda a comprender qué pueden y qué no pueden hacer, y por qué cada generación se siente como un salto en capacidades. Cada versión refleja decisiones técnicas y compensaciones sobre tamaño del modelo, datos de entrenamiento, objetivos y trabajo de seguridad.
Este artículo sigue una visión cronológica y de alto nivel: desde los primeros modelos de lenguaje y GPT-1, pasando por GPT-2 y GPT-3, hasta el ajuste por instrucciones y ChatGPT, y finalmente GPT-3.5, GPT-4 y la familia GPT-4o. En el camino veremos las principales tendencias técnicas, cómo cambiaron los patrones de uso y qué indican estos cambios sobre el futuro de los modelos a gran escala.
Antes de GPT, los modelos de lenguaje ya eran una parte central de la investigación en PLN. Los sistemas tempranos eran modelos n‑gram, que predecían la siguiente palabra a partir de una ventana fija de palabras previas usando conteos sencillos. Impulsaron correcciones ortográficas y autocompletado básico, pero sufrían con el contexto a largo plazo y la escasez de datos.
El siguiente gran paso fueron los modelos de lenguaje neuronales. Redes feed‑forward y más tarde redes neuronales recurrentes (RNNs), especialmente LSTMs y GRUs, aprendieron representaciones distribuidas de palabras y, en principio, podían manejar secuencias más largas. Al mismo tiempo, modelos como word2vec y GloVe popularizaron los embeddings, mostrando que el aprendizaje no supervisado del texto crudo podía capturar estructura semántica rica.
Sin embargo, las RNN eran lentas de entrenar, difíciles de paralelizar y todavía tenían problemas con contextos muy largos. El avance llegó con el artículo de 2017 “Attention Is All You Need”, que introdujo la arquitectura transformer. Los transformers reemplazaron la recurrencia por self‑attention, permitiendo conectar directamente cualquier par de posiciones en una secuencia y haciendo el entrenamiento altamente paralelo.
Esto abrió la puerta a escalar modelos de lenguaje mucho más allá de lo que las RNN podían gestionar. Los investigadores comenzaron a ver que un único transformer grande entrenado para predecir el siguiente token en corpora de texto masivos podía aprender sintaxis, semántica e incluso algunas habilidades de razonamiento sin supervisión específica por tarea.
La idea clave de OpenAI fue formalizar esto como preentrenamiento generativo: primero entrenar un gran transformer solo‑decoder en un corpus amplio a escala de internet para modelar texto, y luego adaptar ese mismo modelo a tareas downstream con un entrenamiento adicional mínimo. Este enfoque prometía un único modelo de propósito general en lugar de muchos modelos estrechos.
Ese cambio conceptual —de sistemas pequeños y específicos por tarea a un gran transformer generativamente preentrenado— sentó las bases para el primer modelo GPT y toda la serie GPT que siguió.
GPT-1 marcó el primer paso de OpenAI hacia la serie GPT que conocemos hoy. Publicado en 2018, tenía 117 millones de parámetros y se construyó sobre la arquitectura Transformer introducida por Vaswani et al. en 2017. Aunque pequeño comparado con estándares posteriores, cristalizó la receta central que siguen todos los GPT posteriores.
GPT-1 se entrenó con una idea simple pero poderosa:
Para el preentrenamiento, GPT-1 aprendió a predecir el siguiente token en texto tomado principalmente de BooksCorpus y fuentes de estilo Wikipedia. Este objetivo —predicción de la siguiente palabra— no requería etiquetas humanas, permitiendo al modelo absorber conocimiento amplio sobre lenguaje, estilo y hechos.
Después del preentrenamiento, el mismo modelo se afino con aprendizaje supervisado en benchmarks clásicos de PLN: análisis de sentimiento, pregunta‑respuesta, entailment textual y otros. Se añadió una pequeña cabeza clasificadora encima y se entrenó el modelo (o la mayor parte de él) de extremo a extremo en cada conjunto etiquetado.
El punto metodológico clave fue que el mismo modelo preentrenado podía adaptarse con poca modificación a muchas tareas, en vez de entrenar un modelo separado para cada tarea desde cero.
A pesar de su tamaño relativamente pequeño, GPT-1 ofreció varias ideas influyentes:
GPT-1 ya mostraba trazas de generalización zero‑shot y few‑shot, aunque esto no era aún el tema central. La mayor parte de la evaluación todavía dependía del afinado por tarea.
GPT-1 nunca fue pensado como producto para consumidores ni como una API amplia. Varios factores lo mantuvieron en el ámbito de la investigación:
Aun así, GPT-1 estableció el molde: preentrenamiento generativo en grandes corpus de texto, seguido de un ajuste por tareas. Todos los GPT posteriores pueden verse como descendientes escalados, refinados y cada vez más capaces de este primer transformer generativo preentrenado.
GPT-2, lanzado en 2019, fue el primer GPT que realmente captó la atención global. Escaló la arquitectura original de GPT-1 de 117 millones a 1.5 mil millones de parámetros, mostrando hasta dónde podía llegar la simple escala de un transformer.
Arquitectónicamente, GPT-2 era muy parecido a GPT-1: un transformer solo‑decoder entrenado con predicción del siguiente token en un gran corpus web. La diferencia clave fue la escala:
Este salto mejoró drásticamente la fluidez, la coherencia en pasajes largos y la capacidad de seguir prompts sin entrenamiento específico por tarea.
GPT-2 hizo que muchos investigadores replantearan lo que "solo" la predicción del siguiente token podía lograr.
Sin ningún afinado, GPT-2 podía realizar tareas zero‑shot como:
Con un par de ejemplos en el prompt (few‑shot), el rendimiento mejoraba a menudo aún más. Esto insinuó que los modelos de lenguaje grandes podían representar internamente una amplia gama de tareas, usando ejemplos en contexto como una interfaz de programación implícita.
La alta calidad de generación desencadenó algunos de los primeros grandes debates públicos sobre los modelos de lenguaje. OpenAI inicialmente retuvo el modelo completo de 1.5B citando preocupaciones sobre:
En su lugar, OpenAI adoptó un lanzamiento por etapas:
Este enfoque incremental fue uno de los primeros ejemplos de una política de despliegue de IA explícita basada en evaluación de riesgos y monitoreo.
Incluso los checkpoints más pequeños de GPT-2 provocaron una ola de proyectos open‑source. Los desarrolladores afinaron modelos para escritura creativa, autocompletado de código y chatbots experimentales. Los investigadores exploraron sesgos, errores factuales y modos de fallo.
Estos experimentos cambiaron la visión sobre los modelos de lenguaje: de artefactos de investigación de nicho a motores de texto de propósito general. El impacto de GPT-2 fijó expectativas —y preocupaciones— que moldearon la recepción de GPT-3, ChatGPT y modelos clase GPT-4 en la evolución continua de la familia GPT de OpenAI.
GPT-3 llegó en 2020 con un titular de 175 mil millones de parámetros, más de 100× el tamaño de GPT-2. Ese número captó la atención: sugería poder de memorización, pero, más importante, desbloqueó comportamientos no vistos a esa escala.
El descubrimiento definitorio con GPT-3 fue el in‑context learning. En lugar de afinar el modelo para nuevas tareas, podías pegar unos pocos ejemplos en el prompt:
El modelo no estaba actualizando sus pesos; usaba el prompt como una especie de conjunto de entrenamiento temporal. Esto llevó a conceptos como zero‑shot, one‑shot y few‑shot prompting, y desató la primera ola de ingeniería de prompts: diseñar cuidadosamente instrucciones, ejemplos y formato para obtener mejor comportamiento sin tocar el modelo subyacente.
A diferencia de GPT-2, cuyos pesos se podían descargar, GPT-3 se ofreció principalmente mediante una API comercial. OpenAI lanzó una beta privada de la OpenAI API en 2020, posicionando a GPT-3 como un motor de texto de propósito general que desarrolladores podían invocar por HTTP.
Esto desplazó a los grandes modelos del ámbito de investigación a una plataforma más amplia. En lugar de entrenar sus propios modelos, startups y empresas podían prototipar ideas con una sola clave API, pagando por token.
Los adoptantes tempranos probaron patrones que luego se volvieron estándar:
GPT-3 demostró que un único modelo general, accesible por API, podía impulsar una amplia gama de aplicaciones, sentando las bases para ChatGPT y luego GPT-3.5 y GPT-4.
El GPT-3 base se entrenó solo para predecir el siguiente token en texto a escala de internet. Ese objetivo lo hacía bueno continuando patrones, pero no necesariamente en hacer lo que la gente pide. Los usuarios a menudo debían diseñar prompts cuidadosamente, y el modelo podía:
Los investigadores llamaron a esta brecha entre lo que quieren los usuarios y lo que hace el modelo el problema del alineamiento: el comportamiento del modelo no estaba alineado de forma fiable con intenciones, valores o expectativas de seguridad humanas.
InstructGPT (2021–2022) fue un punto de inflexión. En lugar de entrenar solo con texto crudo, se añadieron dos etapas clave sobre GPT-3:
Esto produjo modelos que:
En estudios de usuario, modelos InstructGPT más pequeños fueron preferidos sobre modelos base de GPT-3 mucho más grandes, mostrando que el alineamiento y la calidad de interfaz pueden importar más que la escala bruta.
ChatGPT (finales de 2022) extendió el enfoque de InstructGPT al diálogo multi‑turno. Era esencialmente un modelo clase GPT‑3.5, afinado con SFT y RLHF en datos conversacionales en vez de solo instrucciones de una sola toma.
En lugar de una API o un playground orientado a desarrolladores, OpenAI lanzó una interfaz de chat simple:
Esto bajó la barrera para usuarios no técnicos. Sin necesidad de ingeniería de prompts, ni código ni configuración: solo escribir y recibir respuestas.
El resultado fue una ruptura con el público general: tecnología construida sobre años de investigación en transformers y trabajo de alineamiento se volvió accesible a cualquiera con un navegador. El ajuste por instrucciones y RLHF hicieron que el sistema se sintiera cooperativo y suficientemente seguro para un lanzamiento amplio, mientras que la interfaz de chat transformó un modelo de investigación en un producto global y una herramienta cotidiana.
GPT-3.5 marcó el momento en que los modelos de lenguaje dejaron de ser mayormente una curiosidad de investigación y empezaron a sentirse como utilidades cotidianas. Se situó entre GPT-3 y GPT-4 en capacidad, pero su importancia real fue lo accesible y práctico que se volvió.
Técnicamente, GPT-3.5 refinó la arquitectura central de GPT-3 con mejores datos de entrenamiento, optimización actualizada y un extenso ajuste por instrucciones. Modelos en la serie —incluyendo text-davinci-003 y más tarde gpt-3.5-turbo— se entrenaron para seguir instrucciones en lenguaje natural de forma más fiable que GPT-3, responder más seguro y mantener conversaciones coherentes multi‑turno.
Esto hizo de GPT-3.5 un escalón natural hacia GPT-4. Avanzó patrones que definirían la siguiente generación: mejor razonamiento en tareas cotidianas, mejor manejo de prompts largos y comportamiento de diálogo más estable, todo sin el salto completo en complejidad y coste asociado con GPT-4.
El primer lanzamiento público de ChatGPT a finales de 2022 estuvo potenciado por un modelo clase GPT‑3.5 afinado con RLHF. Esto mejoró drásticamente cómo el modelo:
Para muchas personas, ChatGPT fue la primera experiencia práctica con un modelo de lenguaje grande y estableció expectativas sobre cómo debería sentirse un “chat de IA”.
gpt-3.5-turbo y por qué se volvió el predeterminadoCuando OpenAI lanzó gpt-3.5-turbo a través de la API, ofreció una combinación atractiva de precio, velocidad y capacidad. Era más barato y rápido que modelos GPT-3 anteriores, pero proporcionaba mejor seguimiento de instrucciones y calidad de diálogo.
Ese equilibrio hizo de gpt-3.5-turbo la opción por defecto para muchas aplicaciones:
GPT-3.5 desempeñó, por tanto, un papel transicional clave: suficientemente potente para desbloquear productos reales a escala, económico para desplegar ampliamente y lo bastante alineado para resultar útil en flujos de trabajo cotidianos.
GPT-4, lanzado por OpenAI en 2023, marcó un cambio de “gran modelo de texto” a asistente de propósito general con mejor razonamiento y entrada multimodal.
En comparación con GPT-3 y GPT-3.5, GPT-4 puso menos énfasis en la mera cuenta de parámetros y más en:
La familia principal incluyó gpt-4 y luego gpt-4-turbo, orientada a ofrecer calidad similar o mejor a menor coste y latencia.
Una característica destacada de GPT-4 fue su capacidad multimodal: además de entrada de texto, podía aceptar imágenes. Los usuarios podían:
Esto hizo que GPT-4 se sintiera menos como un modelo solo‑texto y más como un motor de razonamiento general que se comunica mediante lenguaje.
GPT-4 también se entrenó y ajustó con un mayor énfasis en seguridad y alineamiento:
Modelos como gpt-4 y gpt-4-turbo se convirtieron en la opción por defecto para usos de producción serios: automatización del soporte al cliente, asistentes de programación, herramientas educativas y búsqueda de conocimiento. GPT-4 sentó las bases para variantes posteriores como GPT-4o y GPT-4o mini, que empujaron más la eficiencia e interacción en tiempo real heredando muchos avances de razonamiento y seguridad de GPT-4.
GPT-4o ("omni") marca un cambio desde “máxima capacidad a cualquier coste” hacia “rápido, asequible y siempre activo”. Está diseñado para ofrecer calidad de nivel GPT-4 siendo mucho más barato de ejecutar y lo suficientemente rápido para experiencias interactivas en vivo.
GPT-4o unifica texto, visión y audio en un único modelo. En lugar de acoplar componentes separados, maneja nativamente:
Esta integración reduce latencia y complejidad. GPT-4o puede responder casi en tiempo real, transmitir respuestas a medida que "piensa" y cambiar sin problemas entre modalidades dentro de una conversación.
Un objetivo clave para GPT-4o fue la eficiencia: mejor rendimiento por dólar y menor latencia por petición. Esto permite a OpenAI y a desarrolladores:
El resultado es que capacidades antes reservadas a APIs caras ahora son accesibles para estudiantes, aficionados, startups pequeñas y equipos experimentales.
GPT-4o mini lleva la accesibilidad más lejos sacrificando algo de capacidad máxima por velocidad y coste ultra‑bajo. Es adecuado para:
Como 4o mini es económico, los desarrolladores pueden integrarlo en más lugares —dentro de apps, portales de clientes, herramientas internas o servicios de bajo presupuesto— sin preocuparse tanto por la factura de uso.
Juntos, GPT-4o y GPT-4o mini extienden funciones avanzadas de GPT a casos multimodales, conversacionales y en tiempo real, y amplían quién puede construir y beneficiarse de modelos de última generación.
Varias corrientes técnicas atraviesan cada generación de modelos GPT: escala, retroalimentación, seguridad y especialización. En conjunto, explican por qué cada nueva versión se siente cualitativamente diferente, no solo más grande.
Un hallazgo clave detrás del progreso de GPT son las leyes de escala: al aumentar parámetros del modelo, tamaño del dataset y cómputo de forma balanceada, el rendimiento tiende a mejorar de manera suave y predecible en muchas tareas.
Los modelos tempranos mostraron que:
Esto llevó a un enfoque sistemático:
Los modelos GPT crudos son potentes pero indiferentes a expectativas humanas. RLHF los transforma en asistentes útiles:
Con el tiempo, esto evolucionó a ajuste por instrucciones + RLHF: primero afinar con muchos pares instrucción–respuesta, luego aplicar RLHF para refinar el comportamiento. Esta combinación sustenta las interacciones estilo ChatGPT.
A medida que crecieron las capacidades, también lo hizo la necesidad de evaluaciones sistemáticas de seguridad y aplicación de políticas.
Patrones técnicos incluyen:
Estos mecanismos se iteran: nuevas evaluaciones descubren modos de fallo que retroalimentan los datos de entrenamiento, los modelos de recompensa y los filtros.
Los lanzamientos iniciales se centraban en un único “modelo insignia” con algunas variantes más pequeñas. Con el tiempo, la tendencia cambió hacia familias de modelos optimizadas para distintas restricciones y casos de uso:
Bajo el capó, esto refleja una pila madura: arquitecturas base y pipelines de entrenamiento compartidos, seguidos de afinamientos dirigidos y capas de seguridad para producir un portafolio en lugar de un solo monolito. Esta estrategia multi‑modelo es ahora una tendencia técnica y de producto definitoria en la evolución de GPT.
Los GPT convirtieron la IA basada en lenguaje de una herramienta de investigación de nicho en infraestructura sobre la que mucha gente y organizaciones construyen.
Para desarrolladores, los modelos GPT se comportan como un “motor de lenguaje” flexible. En lugar de codificar reglas a mano, envían prompts en lenguaje natural y reciben texto, código o salidas estructuradas.
Esto cambió el diseño del software:
Como resultado, muchos productos ahora dependen de GPT como componente central y no solo como característica añadida.
Las empresas usan modelos GPT tanto internamente como en productos hacia clientes.
Internamente, automatizan el enrutamiento de soporte, redactan correos e informes, ayudan con programación y QA, y analizan documentos y logs. Externamente, GPT impulsa chatbots, copilotos de productividad, asistentes de programación, herramientas de contenido y copilotos especializados para finanzas, derecho, salud y más.
APIs y productos alojados permiten añadir funciones avanzadas de lenguaje sin gestionar infraestructura ni entrenar modelos desde cero, lo que baja la barrera para pymes.
Investigadores usan GPT para generar ideas, código experimental, redactar borradores y explorar hipótesis en lenguaje natural. Educadores y estudiantes lo emplean para explicaciones, preguntas de práctica, tutoría y apoyo lingüístico.
Escritores, diseñadores y creadores lo usan para esbozos, ideación, world‑building y pulir borradores. El modelo es menos un reemplazo y más un colaborador que acelera la exploración.
La difusión de GPT también plantea preocupaciones serias. La automatización puede desplazar ciertos empleos mientras aumenta la demanda de otros, impulsando a los trabajadores hacia nuevas habilidades.
Al entrenarse con datos humanos, GPT puede reflejar y amplificar sesgos sociales si no se controla cuidadosamente. También puede generar información plausible pero incorrecta, o ser usado para producir spam, propaganda y otros contenidos engañosos a escala.
Estos riesgos han impulsado trabajo en técnicas de alineamiento, políticas de uso, monitoreo y herramientas de detección y procedencia. Equilibrar aplicaciones poderosas con seguridad, equidad y confianza sigue siendo un desafío abierto a medida que los modelos GPT avanzan.
A medida que los GPT se vuelven más capaces, las preguntas centrales pasan de ¿podemos construirlos? a ¿cómo debemos construirlos, desplegarlos y gobernarlos?
Eficiencia y accesibilidad. GPT-4o y GPT-4o mini apuntan a un futuro donde modelos de alta calidad se ejecutan barato, en servidores más pequeños y, eventualmente, en dispositivos personales. Preguntas clave:
Personalización sin sobreajuste. Los usuarios quieren modelos que recuerden preferencias, estilo y flujos de trabajo sin filtrar datos ni sesgarse hacia la visión de una sola persona. Preguntas abiertas:
Fiabilidad y razonamiento. Incluso los mejores modelos siguen alucinado, fallan silenciosamente o se comportan de forma impredecible ante cambios en la distribución. La investigación explora:
Seguridad y alineamiento a escala. A medida que los modelos ganan agencia mediante herramientas y automatización, alinearlos con valores humanos —y mantenerlos alineados con actualizaciones continuas— sigue siendo un reto abierto. Esto incluye pluralismo cultural: ¿qué valores se codifican y cómo se manejan los desacuerdos?
Regulación y estándares. Gobiernos y grupos industriales están redactando reglas sobre transparencia, uso de datos, watermarking e informes de incidentes. Las preguntas abiertas:
Los futuros sistemas GPT probablemente serán más eficientes, más personalizados y más integrados en herramientas y organizaciones. Junto con nuevas capacidades, habrá prácticas de seguridad más formales, evaluaciones independientes y controles de usuario más claros. La historia desde GPT-1 hasta GPT-4 sugiere un progreso sostenido, pero también que los avances técnicos deben acompañarse de gobernanza, aporte social y medición cuidadosa del impacto real.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) son grandes redes neuronales entrenadas para predecir la siguiente palabra en una secuencia. Al hacerlo a gran escala sobre enormes corpus de texto, aprenden gramática, estilo, hechos y patrones de razonamiento. Una vez entrenados, pueden:
Conocer la historia aclara:
También ayuda a fijar expectativas realistas: los GPT son potentes aprendices de patrones, no oráculos infalibles.
Hitos clave incluyen:
El ajuste por instrucciones y RLHF hacen que los modelos se comporten más acorde a lo que la gente realmente quiere.
Juntos:
GPT-4 se diferencia de modelos anteriores en varios aspectos:
Estos cambios posicionan a GPT-4 más como un asistente general que como un simple generador de texto.
GPT-4o y GPT-4o mini están optimizados para velocidad, coste y uso en tiempo real más que para máxima capacidad.
Hacen que funciones avanzadas de GPT sean viables económicamente para un uso más amplio y cotidiano.
Los desarrolladores suelen usar modelos GPT para:
Al estar accesibles por API, los equipos pueden integrar estas capacidades sin entrenar ni hospedar sus propios modelos masivos.
Las limitaciones principales son:
Para usos críticos, las salidas deben verificarse, y es recomendable combinar el modelo con herramientas (recuperación, validadores) y supervisión humana.
Tendencias que probablemente marcarán futuros GPT:
La dirección será hacia sistemas más capaces pero también más controlados y responsables.
Algunos consejos prácticos:
Usar GPT de forma efectiva implica combinar sus puntos fuertes con salvaguardias y buen diseño de producto.