¿CÓMO FUNCIONA CHAT GPT?

Términos:

• Inteligencia Artificial (IA): rama de la informática dedicada a crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje y la comprensión del lenguaje.

• ChatGPT: modelo de lenguaje conversacional desarrollado por OpenAI que genera respuestas en lenguaje natural a partir del contexto de una conversación.

• Modelo de Lenguaje (LLM - Large Language Model): algoritmo entrenado con grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano coherente.

• Red Neuronal Artificial: sistema computacional que imita el funcionamiento de las neuronas humanas para aprender a partir de datos.

• Aprendizaje Automático (Machine Learning): técnica mediante la cual los modelos aprenden patrones a partir de datos sin ser explícitamente programados para cada tarea.

• Entrenamiento Supervisado: método de aprendizaje donde se le proporcionan al modelo pares de entrada-salida para que aprenda una relación entre ellos.

• Tokenización: proceso de dividir el texto en unidades manejables (tokens), como palabras o fragmentos de palabras.

• Embedding: representación matemática de palabras en un espacio vectorial, útil para que el modelo entienda relaciones semánticas.

• Atención (Attention): mecanismo que permite al modelo enfocarse en partes relevantes de la entrada para generar una respuesta más precisa.

• Transformers: arquitectura de red que revolucionó el procesamiento de lenguaje natural gracias a su eficiencia y precisión, base de modelos como GPT.

• Fine-tuning (Ajuste fino): proceso de especializar un modelo ya entrenado con datos específicos para adaptarlo a tareas concretas.

• Entrenamiento de modelos: etapa en la que se alimenta al modelo con datos para que aprenda patrones y relaciones útiles para la generación de texto.

• Big Data: conjunto de datos masivos y complejos usados en el entrenamiento de modelos de IA para que aprendan diversidad de contextos.

• Red Neuronal Profunda: tipo de red neuronal con muchas capas, que permite aprender representaciones complejas y abstractas.

• Pre-entrenamiento: fase inicial de entrenamiento en la que el modelo aprende de textos amplios y variados antes de afinarse para tareas específicas.

• Interfaz Conversacional: medio de interacción entre el usuario y el modelo, generalmente mediante texto, que permite la comunicación directa.

• Limitaciones del modelo: incluyen errores, falta de información actualizada, ambigüedades o sensibilidad a cambios pequeños en la formulación.

• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): técnica que utiliza retroalimentación humana para mejorar las respuestas del modelo a través de aprendizaje por refuerzo.

• Aplicaciones prácticas: uso del modelo en ámbitos como atención al cliente, educación, generación de contenido, escritura creativa, programación, etc.