Incluso si lo usas a diario, puede que tengas dudas sobre cómo funciona ChatGPT.
Vamos a explorar lo que ocurre detrás de escena en el chatbot de IA más popular del mundo.
Resumen: Cómo funciona ChatGPT
Si solo tienes 20 segundos, así es como funciona ChatGPT:
- Envías una solicitud. ‘Por favor, escribe un correo electrónico.’
- ChatGPT divide la entrada en tokens para procesarla.
- Utiliza PLN para analizar la entrada y entender el contexto.
- Predice la siguiente palabra usando patrones aprendidos durante su entrenamiento.
- Se centra en las partes más relevantes de tu mensaje (usando el mecanismo de atención).
- ChatGPT genera la respuesta completa, palabra por palabra, y te la envía.
Estos son los pasos básicos de cómo ChatGPT recibe y responde a las consultas.
¿Qué significa GPT?
GPT en ChatGPT significa ‘transformador generativo preentrenado’. Cada uno de estos 3 elementos es clave para entender cómo funciona ChatGPT.
1. Generativo
ChatGPT es un modelo de IA generativa: puede crear texto, código, imágenes y sonido. Otros ejemplos de IA generativa son herramientas de generación de imágenes como DALL-E o generadores de audio.
2. Preentrenado
La parte 'preentrenada' de ChatGPT es la razón por la que parece saberlo todo en internet. El modelo GPT fue entrenado con grandes cantidades de datos en un proceso llamado 'aprendizaje no supervisado'.
Antes de ChatGPT, los modelos de IA se construían con aprendizaje supervisado: se les daban entradas y salidas claramente etiquetadas y se les enseñaba a relacionarlas. Este proceso era bastante lento, ya que los conjuntos de datos debían ser preparados por personas.
Cuando los primeros modelos GPT se expusieron a los grandes conjuntos de datos con los que fueron entrenados, absorbieron patrones de lenguaje y significado contextual de una amplia variedad de fuentes.
Por eso ChatGPT es un chatbot de conocimiento general: ya estaba entrenado con un enorme conjunto de datos antes de salir al público.
Los usuarios que deseen entrenar aún más el motor GPT —para especializarlo en tareas concretas, como redactar informes para su organización— pueden usar técnicas para personalizar LLMs.
3. Transformador
Los transformers son un tipo de arquitectura de red neuronal presentada en un artículo de 2017 titulado "Attention is All You Need" de Vaswani y otros. Antes de los transformers, modelos como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes LSTM se usaban comúnmente para procesar secuencias de texto.
Las RNN y las redes LSTM leían el texto de forma secuencial, como lo haría una persona. Pero la arquitectura transformer puede procesar y evaluar cada palabra de una oración al mismo tiempo, permitiendo asignar mayor relevancia a ciertas palabras, incluso si están en medio o al final de la frase. Esto se conoce como mecanismo de autoatención.
Toma la frase: “El ratón no cabía en la jaula porque era demasiado grande.”
Un transformer podría considerar la palabra ‘ratón’ como más importante que ‘jaula’ y reconocer correctamente que ‘eso’ en la frase se refiere al ratón.
Pero un modelo como una RNN podría interpretar que ‘eso’ se refiere a la jaula, ya que fue el sustantivo procesado más recientemente.
El aspecto 'transformer' permite que ChatGPT entienda mejor el contexto y genere respuestas más inteligentes que sus predecesores.
Procesamiento de lenguaje natural
Parte de lo que hace que ChatGPT parezca mágico es que utiliza procesamiento de lenguaje natural. Puede conversar con nosotros porque es capaz de procesar y comprender el lenguaje humano.
¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre ordenadores y personas a través del lenguaje natural.
Permite que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano de manera significativa y útil.
PLN vs NLU vs NLG
PLN es un campo amplio que abarca varias subdisciplinas, incluyendo comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación de lenguaje natural (NLG).
PLN es el dominio general, mientras que NLU y NLG son áreas especializadas dentro de él. Esto se debe a que el procesamiento de lenguaje natural debe involucrar tanto la comprensión como la generación durante una conversación bidireccional.
¿Cómo funciona el PLN?
NLU descompone el lenguaje humano para interpretar su significado e intención. Así es como funciona paso a paso:
- El texto se preprocesa para eliminar elementos innecesarios (como signos de puntuación y palabras vacías).
- El sistema identifica componentes clave como entidades, palabras clave y frases en el texto.
- Analiza la estructura de las oraciones para entender las relaciones entre palabras y conceptos.
- El modelo NLU asocia los elementos reconocidos con intenciones u objetivos específicos.
- El motor NLU ajusta su comprensión según el contexto y el historial de interacción del usuario.
El sistema proporciona una salida estructurada que puede activar acciones o respuestas apropiadas.
Proceso de entrenamiento de ChatGPT
ChatGPT se entrena mediante un proceso de dos etapas: preentrenamiento y ajuste fino.
Preentrenamiento
Primero, el modelo de IA se expone a una gran cantidad de datos de texto —de libros, sitios web y otros archivos.
Durante el preentrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra en una frase, lo que le ayuda a entender patrones del lenguaje. Así construye una comprensión estadística que le permite generar textos coherentes.
Fine-tuning
Después del preentrenamiento, el modelo se ajusta con conjuntos de datos más específicos. En el caso de ChatGPT, esto incluye datos seleccionados para conversaciones.
Una parte clave de este paso es el Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF), donde entrenadores humanos califican las respuestas del modelo. Este ciclo de retroalimentación ayuda a ChatGPT a mejorar su capacidad para generar respuestas útiles, adecuadas y precisas según el contexto.
Términos clave de ChatGPT
Tokens
Las unidades de texto (palabras o partes de palabras) que procesa el modelo. Las entradas y salidas de ChatGPT se tokenizan para una computación eficiente.
Aprendizaje cero-shot
La capacidad del modelo para realizar tareas para las que no ha sido entrenado específicamente, basándose en su conocimiento general.
El aprendizaje one-shot consiste en dar un solo ejemplo al modelo, mientras que el aprendizaje n-shot implica proporcionarle varios ejemplos para que aprenda.
Mecanismo de atención
Un componente del modelo transformador que le permite centrarse en diferentes partes del texto de entrada al generar respuestas.
Alucinación
Un modelo de IA ‘alucina’ cuando genera información incorrecta o sin sentido. Las alucinaciones pueden reducirse con estrategias como la generación aumentada por recuperación (RAG).
Razonamiento en cadena de pensamiento
Un método que ayuda al modelo a razonar paso a paso, mejorando su capacidad para abordar indicaciones o tareas complejas.
Algunos modelos de ChatGPT ya incluyen esta estrategia —como los últimos modelos o1 de OpenAI. Pero puedes pedirle a cualquier versión que realice razonamiento en cadena de pensamiento: solo pídele que explique su razonamiento paso a paso.
Preentrenamiento
La fase inicial en la que el modelo se entrena con un conjunto de datos masivo para aprender patrones de lenguaje antes de ajustarse para tareas específicas.
Fine-tuning
El proceso de refinar el modelo con un conjunto de datos o tarea más específica para mejorar su rendimiento en casos de uso concretos.
Ventana de contexto
El límite de texto de entrada que el modelo puede considerar al generar una respuesta.
Una ventana de contexto pequeña significa que no puedes enviar un informe largo y pedir un resumen: el modelo habrá ‘olvidado’ el principio del documento.
Cómo personalizar ChatGPT
Existen varias formas de personalizar potentes LLMs, como el motor GPT que impulsa ChatGPT. Personalizar tu propio agente LLM no es tan complicado como parece.
GPTs personalizados
OpenAI permite a sus usuarios personalizar los GPTs a su gusto. Puedes pedirle a un GPT personalizado que te ayude a aprender las reglas de un juego de mesa, diseñar carteles de bandas de rock metal o enseñarte conceptos de IA.
Agentes de IA personalizados
Con los avances en IA, es fácil (y gratis) crear tus propios agentes de IA basados en LLM.
Desde creadores de bajo código con arrastrar y soltar, hasta entornos de programación avanzados, existen excelentes plataformas para crear IA para cualquier caso de uso y nivel de experiencia.
Crear tu propio agente basado en LLM significa que puedes diseñar un asistente de IA a medida que programe tus reuniones y genere tus informes semanales. O puedes crear un agente de soporte al cliente para desplegar en WhatsApp. Las posibilidades son infinitas.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Cómo se compara ChatGPT con otros chatbots de IA como Google Bard o Claude?
ChatGPT destaca en razonamiento estructurado y programación, Bard (de Google) está muy integrado con la búsqueda y datos en tiempo real de Google, y Claude (de Anthropic) está diseñado para la seguridad y contextos de memoria más largos.
2. ¿Puede ChatGPT comprender y generar texto en varios idiomas con la misma eficacia?
ChatGPT puede entender y generar texto en muchos idiomas, pero su mayor fluidez y precisión es en inglés. Aunque funciona razonablemente bien en idiomas ampliamente hablados como español, francés o alemán, el rendimiento puede disminuir en lenguas estructuralmente complejas.
3. ¿ChatGPT "piensa" o "entiende" como una persona?
ChatGPT no piensa ni entiende como un ser humano. No tiene conciencia ni comprensión real. Genera respuestas prediciendo estadísticamente la palabra más probable según los patrones aprendidos durante su entrenamiento, sin una comprensión genuina.
4. ¿ChatGPT es sesgado? ¿Cómo se mide o aborda el sesgo en los LLMs?
Sí, ChatGPT puede mostrar sesgos derivados de los datos con los que fue entrenado, incluidos sesgos sociales o culturales. OpenAI mitiga esto aplicando técnicas como el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), pruebas de seguridad y monitoreo continuo, aunque eliminar el sesgo por completo es un reto.
5. ¿Con qué frecuencia se actualiza ChatGPT con nueva información?
ChatGPT no se actualiza en tiempo real; su conocimiento es estático y se basa en los datos de entrenamiento hasta una fecha límite. Solo se actualiza cuando OpenAI lanza una nueva versión o vuelve a entrenar el modelo, por lo que puede no reflejar eventos recientes a menos que la navegación web esté habilitada en ciertas versiones.
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