Introducción
ChatGPT es un potente modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar texto similar al humano. El modelo se basa en la arquitectura de transformadores, que fue presentada en un artículo de 2017 por investigadores de Google.
La arquitectura transformadora es un tipo de red neuronal que está diseñada para manejar datos secuenciales, como el texto. Consta de un codificador y un decodificador, que trabajan juntos para analizar y generar texto.
Más información en detalle
El codificador toma una secuencia de palabras como entrada y genera un conjunto de representaciones ocultas, llamadas incrustaciones, para cada palabra. A continuación, estas incrustaciones pasan por múltiples capas de redes neuronales, llamadas bloques transformadores, donde se procesan y transforman en una representación más abstracta.
El descodificador toma el resultado del codificador y lo utiliza para generar una nueva secuencia de palabras. Para ello, predice la siguiente palabra de la secuencia basándose en las palabras anteriores y en las incrustaciones generadas por el codificador.
ChatGPT se entrena con un enorme conjunto de datos de texto, como libros, artículos y páginas web. Durante el entrenamiento, se presenta al modelo una secuencia de palabras y se le pide que prediga la siguiente palabra de la secuencia. A continuación, utiliza esta predicción para actualizar sus pesos y parámetros internos, lo que le permite mejorar su capacidad para generar texto.
Uno de los principales puntos fuertes de ChatGPT es su capacidad para generar textos similares a los humanos. Esto se consigue mediante una técnica llamada atención, que permite al modelo centrarse en partes específicas de la entrada a la hora de hacer predicciones. La arquitectura del transformador también permite el procesamiento en paralelo, lo que hace que el modelo sea más eficiente y rápido en comparación con otras arquitecturas.
Conclusión
En resumen, ChatGPT es un potente modelo de lenguaje que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para generar texto similar al humano. Está basado en la arquitectura de transformadores y entrenado en un conjunto masivo de datos de texto. La capacidad del modelo para generar texto similar al humano se ve favorecida por el uso de la atención y sus capacidades de procesamiento paralelo.
