ChatGPT es una variante del modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) desarrollado por OpenAI diseñada específicamente para tareas de generación de texto en un contexto de conversación, como chatear o responder preguntas. Esencialmente, es un modelo de lenguaje entrenado en grandes cantidades de texto que puede generar respuestas coherentes y contextuales basadas en las entradas que recibe.
GPT pertenece a una clase de modelos llamados «transformers», que son particularmente buenos para manejar y generar secuencias de datos, como texto. Gracias a su entrenamiento y arquitectura, ChatGPT puede entender y generar texto en contextos de conversación, haciendo que sea útil para aplicaciones como chatbots, asistentes virtuales y otras tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural.
Entraremos en los detalles técnicos para entender mejor cómo funciona.
Transformers: GPT, y por ende ChatGPT, utiliza una arquitectura llamada «transformers». Esta arquitectura es particularmente eficaz para manejar secuencias de datos, como el texto. Los transformers capturan dependencias a largo plazo entre palabras o caracteres en estas secuencias.
Datos Masivos: GPT se entrena inicialmente en grandes cantidades de texto. Para GPT-3, por ejemplo, se usaron terabytes de texto de la web.
Modelo Generativo: Durante este entrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra en una secuencia, dadas todas las palabras anteriores. Es un modelo «generativo» porque puede generar texto palabra por palabra.
Representaciones Contextuales: A medida que el modelo se entrena para predecir palabras, también aprende representaciones ricas y contextuales de esas palabras. Estas representaciones se convierten en la base para comprender y generar texto en el futuro.
Después del preentrenamiento, el modelo se ajusta en tareas específicas utilizando datos etiquetados. En el caso de ChatGPT, se ajusta para responder preguntas o mantener conversaciones.
Este proceso permite que el modelo sea más útil y preciso en tareas específicas, adaptándose a las necesidades particulares de esas tareas.
Tokenización: Cuando se introduce una pregunta o un mensaje en ChatGPT, el texto se divide o «tokeniza» en unidades más pequeñas (a menudo palabras o subpalabras).
Codificación: Estos tokens se pasan a través del modelo transformer, que codifica el texto en representaciones vectoriales que contienen la información contextual.
Decodificación: Luego, el modelo intenta generar una respuesta decodificando estas representaciones vectoriales palabra por palabra hasta que produce un token de finalización o alcanza un límite de longitud.
Atención Multi-cabeza: Una característica clave de los transformers es la «atención multi-cabeza», que permite al modelo centrarse en diferentes partes del texto de entrada al generar una respuesta.
Parámetros: GPT-3, por ejemplo, tiene 175 mil millones de parámetros, que son las partes ajustables del modelo que se optimizan durante el entrenamiento.
No Comprende, Simula Comprensión: Aunque ChatGPT puede generar respuestas coherentes y relevantes, no «comprende» el texto de la misma manera que los humanos. Simula comprensión basándose en patrones en los datos con los que fue entrenado.
Datos hasta el Corte: ChatGPT, en cualquier versión, solo tiene conocimiento hasta la fecha de corte de sus datos de entrenamiento y no está al tanto de eventos o desarrollos posteriores.
Esperamos que esta descripción técnica y detallada te haya ayudado a entender mejor cómo funciona ChatGPT.
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