¿Cómo funciona ChatGPT? La revolución de la Inteligencia Artificial
La arquitectura Transformer es la base de ChatGPT. Está compuesta por capas de atención y capas de alimentación hacia adelante.
Esta arquitectura permite al modelo capturar relaciones entre palabras en un texto de manera efectiva.
ChatGPT ha sido entrenado en un proceso de dos pasos: preentrenamiento y ajuste fino. Una vez preentrenado, el modelo se ajusta finamente a un conjunto de datos más específico y etiquetado, para adaptarse a tareas específicas como responder preguntas o generar texto en un estilo particular.
Durante esta fase, el modelo se expone a enormes cantidades de texto tomado de la web para aprender patrones lingüísticos, gramática, relaciones contextuales y conocimiento general. Aprende a predecir la siguiente palabra en una oración dada una secuencia de palabras anteriores.
Cuando le das un texto de entrada, el modelo descompone el texto en unidades más pequeñas (como tokens) y procesa cada token en una serie de capas. Las capas de atención permiten al modelo comprender las relaciones entre las palabras en el contexto. Luego, el modelo genera secuencias de texto de salida en función de lo que ha aprendido durante el entrenamiento.
Durante la generación de texto, el modelo utiliza un proceso llamado decodificación para producir secuencias de palabras coherentes. Utiliza una distribución de probabilidad para predecir la siguiente palabra en función de las palabras previamente generadas y el contexto proporcionado por el usuario.
Cuando interactúas con ChatGPT, le proporcionas una entrada de texto. El modelo procesa esta entrada y genera una respuesta en función de su entrenamiento. Intenta generar respuestas que sean coherentes con el contexto proporcionado en la entrada.
Aunque ChatGPT es muy impresionante, tiene limitaciones. Puede generar respuestas que suenan plausibles pero son incorrectas o incoherentes en algunos casos. También puede ser sensible a la forma en que se formula una pregunta y puede generar respuestas vagas o poco útiles. Además, no tiene comprensión real ni conciencia de su entorno; su funcionamiento se basa en patrones aprendidos en los datos de entrenamiento.
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