1. Introducción a ChatGPT
1.2 Funcionamiento General de la Inteligencia Artificial detrás de ChatGPT
Se basa en un modelo de lenguaje de aprendizaje profundo conocido como transformador .
Este modelo se entrena utilizando grandes cantidades de texto.
Para aprender patrones, relaciones y contextos en los datos.
Los principales conceptos que conforman su funcionamiento.
Arquitectura Transformadora
La arquitectura Transformer es el núcleo de ChatGPT y otros modelos de lenguaje avanzados.
Esta arquitectura fue presentada por Vaswani et al. en 2017.
Se caracteriza por su capacidad para procesar grandes secuencias de datos en paralelo.
En lugar de procesarlos de manera secuencial.
Como hacían los modelos anteriores.
Las redes neuronales recurrentes, RNNs.
El transformador utiliza dos componentes principales.
Codificador
Toma la entrada y genera representaciones de alto nivel de esa entrada.
ChatGPT solo usa la parte de Decoder del transformador.
Es un modelo de generación de texto.
Decoder
Toma las representaciones del codificador.
En modelos donde se utiliza o las palabras previas generadas.
En modelos autorregresivos como GPT y predice las siguientes palabras.
Entrenamiento del modelo
ChatGPT, como otros modelos GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Sigue un enfoque de preentrenamiento y ajuste fino
Preentrenamiento
En esta fase el modelo se entrena utilizando grandes volúmenes de texto disponible en internet.
Libros, artículos y sitios web.
El objetivo es aprender la estructura del lenguaje y capturar patrones.
Gramaticales, contextuales, semánticos y sintácticos.
Esto se realiza utilizando un proceso de predicción.
De la siguiente palabra en una secuencia.
El modelo tiene acceso a una ventana de palabras previas.
Predice cuál será la siguiente palabra,.
Ajustando sus parámetros a medida que se cometen errores.
Ajuste fino
Después del preentrenamiento el modelo se ajusta específicamente para tareas.
La generación de texto coherente y útil.
Durante esta fase, se utiliza un conjunto más pequeño y curado de datos.
Puede incluir interacciones entre humanos y sistemas de inteligencia artificial.
Es donde se mejora su capacidad.
Para mantener conversaciones más útiles y adecuadas.
Generación de texto
ChatGPT es un modelo autorregresivo.
Significa que genera texto palabra por palabra.
Tomando en cuenta el contexto de las palabras previas.
El proceso de generación se lleva a cabo de la siguiente manera.
- El modelo recibe una entrada (por ejemplo, un mensaje o una pregunta).
- A partir de esta entrada, comienza a predecir la primera palabra de la respuesta.
- Una vez generada la primera palabra, el modelo la agrega a su contexto y genera la siguiente palabra.
- Este proceso continúa iterativamente hasta que se alcanza un límite de longitud o se completa la respuesta.
Atención
El mecanismo de atención es un componente clave de los transformadores.
Permite que el modelo se enfoque en diferentes partes del input.
Para entender mejor el contexto.
En lugar de procesar las palabras de manera secuencial.
La atención permite que el modelo «ponga atención».
A todas las palabras de la secuencia al mismo tiempo.
Mejora la capacidad del modelo para comprender relaciones entre palabras.
Incluso cuando están alejadas entre sí. en la secuencia.
Existen varias capas de atención.
Cada una de ellas toma en cuenta el contexto de la entrada.
Ajusta el peso de importancia de las palabras en función de su relevancia.
Ajustes y moderación
El modelo está diseñado para ser útil y seguro.
Tiene mecanismos para ajustar y moderar las respuestas generadas.
Incluye filtrar respuestas inapropiadas.
Evitar ciertos temas sensibles y proporcionar respuestas.
Más alineadas con las expectativas sociales y éticas.
Se utilizan algoritmos adicionales y sistemas de retroalimentación humana.
Para mejorar la seguridad y la calidad del modelo.
Interacción con el Usuario
Cuando interactúas con ChatGPT.
El modelo genera respuestas en función de los datos anteriores.
El texto de entrada que proporcionas.
Gracias a su capacidad para manejar grandes cantidades de información.
Detectar patrones contextuales.
El modelo puede generar respuestas coherentes.
Mantener el flujo de una conversación y realizar tareas.
Responder preguntas, resumir información o generar ideas.
El modelo detrás de ChatGPT es un tipo de inteligencia artificial basado en el aprendizaje profundo.
Específicamente en la arquitectura transformadora.
Se entrena con grandes volúmenes de texto para aprender patrones del lenguaje.
Es capaz de generar respuestas en tiempo real basadas en el contexto proporcionado.
Todo esto permite que ChatGPT interactúe de manera coherente.
Y efectiva con los usuarios.
Simulando conversaciones de forma fluida y natural.
- 1.1 Historia y desarrollo de ChatGPT.
- 1.3 Diferencias entre ChatGPT y otros asistentes virtuales.
- 1.4 Aplicaciones prácticas de ChatGPT en el entorno laboral.
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