¡Hola! Hoy te contaremos cómo funciona ChatGPT, el popular chatbot de inteligencia artificial que ha sorprendido a muchos usuarios con su capacidad para generar respuestas y resultados completos basados en la información basada en texto accesible digitalmente del mundo.
ChatGPT frente a Google y Wolfram Alpha
Google y Wolfram Alpha son conocidos por brindar resultados de texto a través de una sola línea de entrada de texto. Mientras que Google devuelve resultados de búsqueda y Wolfram Alpha proporciona respuestas matemáticas y relacionadas con el análisis de datos, ChatGPT tiene la capacidad de analizar consultas y producir respuestas y resultados completos basados en la intención detrás de la pregunta de un usuario.
Fases principales de ChatGPT
ChatGPT funciona de manera similar a Google, con dos fases principales: preentrenamiento e inferencia. En la fase de preentrenamiento, ChatGPT recopila datos de texto de diversas fuentes, como artículos, libros y páginas web. Luego, utiliza esta información para aprender a generar respuestas completas a partir de consultas de usuario en la fase de inferencia.
La arquitectura de IA detrás de ChatGPT
La arquitectura de IA de ChatGPT es un sistema de modelo de lenguaje basado en transformer que ha demostrado ser enormemente escalable. El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje automático para procesar datos de texto y aprender a generar respuestas coherentes a partir de consultas de usuario.
Originalidad de ChatGPT
La capacidad de ChatGPT para generar respuestas completas y coherentes ha demostrado ser bastante impresionante. A diferencia de Google y Wolfram Alpha, ChatGPT tiene la capacidad de producir respuestas contextuales y creativas. Por ejemplo, puede escribir historias o incluso generar código de programación.
Descubre cómo ChatGPT entrena su IA
Entrenar una IA puede parecer algo complicado, pero todo empieza con un proceso llamado preentrenamiento. Básicamente, existen dos enfoques principales: supervisado y no supervisado. Y aunque la mayoría de los proyectos de IA utilizaron el enfoque supervisado, ChatGPT decidió apostar por el entrenamiento previo no supervisado.
¿Qué significa esto? En el entrenamiento supervisado, el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetado, donde cada entrada se asocia con una salida correspondiente. Por ejemplo, si queremos enseñarle a la IA cómo responder a preguntas de servicio al cliente, le proporcionamos un conjunto de datos donde cada pregunta está etiquetada con su respuesta correspondiente.
Sin embargo, este enfoque tiene sus límites. ¿Por qué? Porque tendríamos que anticipar todas las posibles preguntas y respuestas, lo cual es prácticamente imposible.
Por eso, ChatGPT decidió utilizar el preentrenamiento no supervisado. En este caso, el modelo se entrena con datos en los que no hay una salida específica asociada con cada entrada. En cambio, el modelo aprende la estructura y los patrones subyacentes en los datos de entrada sin ninguna tarea específica en mente.
¿Y cómo puede ChatGPT responder a preguntas tan variadas como escribir un currículum para el personaje de Star Trek o explicar la física cuántica? Pues gracias a su entrenamiento previo no supervisado, que le permite comprender la sintaxis y la semántica del lenguaje natural y generar un texto coherente y significativo en un contexto conversacional.
Arquitectura del transformador
la fascinante arquitectura del transformador, una red neuronal utilizada para procesar datos de lenguaje natural. ¿Qué es lo que hace tan especial a esta arquitectura? Bueno, el transformador procesa secuencias de palabras utilizando la «autoatención» para sopesar la importancia de las diferentes palabras en una secuencia al hacer predicciones. ¿Cómo funciona exactamente? Sigue leyendo.
La arquitectura del transformador se compone de varias capas, cada una con múltiples subcapas. Estas capas ayudan al transformador a aprender y comprender las relaciones entre las palabras de una secuencia. Durante el entrenamiento, el modelo se actualiza en función de qué tan bien coincida su predicción con el resultado real. A través de este proceso, el transformador aprende a comprender el contexto y las relaciones entre las palabras en una secuencia, lo que lo convierte en una poderosa herramienta para las tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la traducción de idiomas y la generación de texto.
Pero, ¿cómo se entrena ChatGPT? ChatGPT se basa en la arquitectura GPT-3, que fue entrenada en un conjunto de datos llamado WebText2, una biblioteca de más de 45 terabytes de datos de texto. ¡Eso es enorme! Esto permitió a ChatGPT aprender patrones y relaciones entre palabras y frases en lenguaje natural a una escala sin precedentes. Pero, no solo se basa en WebText2, también se ajustó en un conjunto de datos diferente y se optimizó para casos de uso conversacional, lo que le permite brindar una experiencia más personalizada y atractiva para los usuarios que interactúan con él a través de una interfaz de chat.
OpenAI, los desarrolladores de ChatGPT, han lanzado un conjunto de datos llamado Persona-Chat que está diseñado específicamente para entrenar modelos de IA conversacionales como ChatGPT. Este conjunto de datos consta de más de 160 000 diálogos entre dos participantes humanos, lo que le permite a ChatGPT aprender a generar respuestas personalizadas y relevantes para el contexto específico de la conversación.
Así que ahí lo tienen, ¡la arquitectura del transformador y los conjuntos de datos de entrenamiento de ChatGPT explicados de manera sencilla! ¿Qué te parece? ¿Interesante, no es así? Si tienes alguna pregunta, ¡no dudes en preguntar!
¿Cómo participó la humanidad en el entrenamiento de ChatGPT?
Si bien el pre-entrenamiento no supervisado es muy escalable, parece que la ayuda humana ha estado involucrada en la preparación de ChatGPT para su uso público. ¿De qué manera? En un artículo de la revista TIME se menciona el uso de «etiquetadores de datos» humanos en Kenia, que escanean contenido explícito en Internet para marcarlo para la capacitación de ChatGPT. Además, según Martechpost, ChatGPT fue entrenado con retroalimentación humana, es decir, entrenadores humanos que actuaron como usuarios y asistentes de IA.
Sin embargo, la propia ChatGPT indica que su entrenamiento no incluyó retroalimentación humana. En su lugar, fue previamente capacitado con técnicas supervisadas y no supervisadas, lo que le permitió aprender patrones y relaciones entre palabras y frases. Los humanos solo participaron en la retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones para ajustar la IA para tareas específicas.
¿Qué es el procesamiento natural del lenguaje?
El procesamiento natural del lenguaje (NLP) es una tecnología clave que permite a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Su uso se ha vuelto imprescindible en muchos negocios gracias a la gran cantidad de datos digitales y al creciente uso de interfaces de lenguaje natural. Las aplicaciones del NLP son muchas, como el análisis de sentimientos, los chatbots, el reconocimiento de voz y la traducción.
El NLP es un desafío porque debe lidiar con la complejidad y ambigüedad del lenguaje humano. Los algoritmos de NLP deben ser entrenados con grandes cantidades de datos para aprender los matices del lenguaje. Además, deben actualizarse constantemente para mantenerse al día con los cambios en el uso y contexto del idioma.
La tecnología funciona al descomponer las entradas del idioma en componentes más pequeños y analizar sus significados y relaciones para generar ideas o respuestas. Las técnicas utilizadas incluyen modelos estadísticos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, lo que permite a las empresas automatizar tareas, mejorar el servicio al cliente y obtener información valiosa de los comentarios de los clientes y publicaciones en redes sociales.
Espero que esta versión te haya gustado. Si necesitas algo más, solo házmelo saber.
