Aunque lo utilices a diario, es posible que tengas dudas sobre cómo ChatGPT funciona.
Conozcamos los entresijos del chatbot de inteligencia artificial más popular del mundo.
ChatGPT 101
Si sólo dispone de 20 segundos, le explicamos cómo funciona ChatGPT :
- Usted envía una solicitud. 'Por favor, escriba un correo electrónico
- ChatGPT descompone la entrada en tokens para su procesamiento.
- Utiliza la PNL para analizar la entrada y comprender el contexto.
- Predice la palabra siguiente utilizando patrones que ha aprendido de los datos de entrenamiento.
- Se centra en las partes más relevantes de su entrada (utilizando 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.
Procesamiento del lenguaje natural
Parte de lo que hace que ChatGPT parezca mágico es que utiliza el procesamiento del lenguaje natural. Puede chatear con nosotros porque procesa y entiende el lenguaje humano natural.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre ordenadores y humanos a través del lenguaje natural.
Permite a las máquinas comprender, interpretar y generar el lenguaje humano de forma significativa y útil.
NLP vs NLU vs NLG
La PNL es un campo amplio que abarca varias subdisciplinas, como la comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación de lenguaje natural (NLG).
La PNL es el dominio general, mientras que la UML y la GNL son áreas especializadas dentro de él. Esto se debe a que el procesamiento del lenguaje natural debe implicar tanto la comprensión como la generación durante una conversación de ida y vuelta.
¿Cómo funciona la PNL?
NLU descompone el lenguaje humano para interpretar su significado e intención. He aquí cómo funciona paso a paso:
- El texto se procesa previamente para eliminar elementos innecesarios (como signos de puntuación y palabras vacías).
- El sistema identifica componentes clave como entidades, palabras clave y frases del texto.
- Analiza la estructura de las frases para comprender las relaciones entre palabras y conceptos.
- El modelo NLU asigna los elementos reconocidos a intenciones u objetivos específicos.
- El motor NLU refina su comprensión basándose en el contexto y en el historial de interacciones del usuario.
El sistema proporciona una salida estructurada que puede desencadenar acciones o respuestas adecuadas.
La página GPT de ChatGPT
GPT de ChatGPT significa "transformador generativo preentrenado". Cada uno de estos 3 elementos es clave para entender cómo funciona ChatGPT .
Generativo
ChatGPT es un modelo de IA generativa: puede generar texto, código, imágenes y sonido. Otros ejemplos de IA generativa son las herramientas de generación de imágenes como DALL-E o los generadores de audio.
Preentrenado
El aspecto "preentrenado" de ChatGPT es la razón por la que parece saberlo todo sobre Internet. El modelo GPT se entrenó 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 relacionar unas con otras. Este proceso era bastante lento, ya que los conjuntos de datos tenían que ser recopilados por humanos.
Cuando los primeros modelos de GPT se expusieron a los grandes conjuntos de datos con los que se entrenaron, absorbieron patrones lingüísticos y significados contextuales de una gran variedad de fuentes.
Esta es la razón por la que ChatGPT es un chatbot de conocimiento general: ya ha sido entrenado en un enorme conjunto de datos antes de ser lanzado al público.
Los usuarios que deseen entrenar aún más el motor GPT - para que se especialice en determinadas tareas, como la redacción de informes para su organización única - pueden utilizar técnicas para personalizar LLMs.
Transformador
Los transformadores son un tipo de arquitectura de red neuronal presentado en un artículo de 2017 titulado "Attention is All You Need" por Vaswani et al. Antes de los transformadores, modelos como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes de memoria a largo plazo (LSTM) se utilizaban habitualmente para procesar secuencias de texto.
Las redes RNN y LSTM leen el texto de forma secuencial, como lo haría un ser humano. Pero la arquitectura transformadora es capaz de procesar y evaluar cada palabra de una frase al mismo tiempo, lo que le permite puntuar algunas palabras como más relevantes, aunque estén en medio o al final de una frase. Es lo que se conoce como mecanismo de autoatención.
Toma la frase: "El ratón no cabía en la jaula porque era demasiado grande".
Un transformador podría puntuar la palabra "ratón" como más importante que "jaula", e identificar correctamente que "eso" en la frase se refiere al ratón.
Pero un modelo como una RNN podría interpretar que "eso" es la jaula, ya que fue el sustantivo procesado más recientemente.
El aspecto "transformador" permite a ChatGPT comprender mejor el contexto y producir respuestas más inteligentes que sus predecesores.
Proceso de formación
ChatGPT se entrena mediante un proceso de dos pasos: preentrenamiento y ajuste.
Formación previa
En primer lugar, el modelo de IA está expuesto a una gran cantidad de datos de texto: libros, páginas web y otros archivos.
Durante el preentrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra de una frase, lo que le ayuda a entender los patrones del lenguaje. Esencialmente, construye una comprensión estadística del lenguaje, lo que le permite generar textos que suenen coherentes.
Puesta a punto
Tras el preentrenamiento, el modelo se perfecciona con conjuntos de datos más específicos. En ChatGPT se incluyen conjuntos de datos de conversaciones.
Una parte fundamental de este paso es el Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF), en el que instructores humanos clasifican las respuestas del modelo. Este bucle de retroalimentación ayuda a ChatGPT a mejorar su capacidad para generar respuestas adecuadas, útiles y contextualmente precisas.
Términos clave
Fichas
Las unidades de texto (palabras o partes de palabras) que procesa el modelo. ChatGPTLas entradas y salidas del modelo están tokenizadas para un cálculo eficiente.
Aprendizaje sin disparos
Capacidad del modelo para realizar tareas para las que no ha sido específicamente entrenado basándose en sus conocimientos generales.
El aprendizaje en un solo paso consiste en dar al modelo un ejemplo, mientras que el aprendizaje en n pasos consiste en dar al modelo muchos ejemplos para que aprenda.
Mecanismo de atención
Componente del modelo de transformador que le permite centrarse en distintas partes del texto de entrada al generar respuestas.
Alucinación
Un modelo de IA "alucina" cuando genera información incorrecta o sin sentido. Las alucinaciones pueden mitigarse con estrategias como la generación aumentada por recuperación (RAG).
Razonamiento en cadena
Un método que ayuda al modelo a pensar paso a paso, mejorando su capacidad para manejar indicaciones o tareas complejas.
Algunos modelos de ChatGPT están equipados automáticamente con esta estrategia, como los últimos modelos deOpenAI o1. Pero puedes pedir a cualquier versión que haga razonamientos en cadena: sólo tienes que pedirle que explique su razonamiento paso a paso.
Formación previa
Fase inicial en la que el modelo se entrena en un conjunto masivo de datos para aprender patrones lingüísticos antes de perfeccionarlo para tareas específicas.
Puesta a punto
Proceso de perfeccionamiento del modelo en un conjunto de datos o tarea más limitados para mejorar su rendimiento en casos de uso específicos.
Ventana de contexto
El límite en la cantidad de texto de entrada que el modelo puede considerar al generar una respuesta.
Una ventana de contexto bajo significa que no puedes enviar un informe largo y pedir un resumen: el modelo habrá "olvidado" el principio del documento.
Cómo personalizar ChatGPT
Hay varias formas de personalizar el potente LLMs, como el motor GPT que impulsa ChatGPT:
A medida GPTs
OpenAI permite a sus usuarios personalizar GPTs a su gusto. Puedes dar instrucciones a un GPT personalizado para que te ayude a aprender las reglas de un determinado juego de mesa, diseñar carteles de bandas de rock metal o enseñarte conceptos de IA.
Agentes de IA personalizados
Con el avance de la tecnología de IA, es fácil (y gratis) crear tus propios agentes de IA potenciados por LLM.
Desde constructores de arrastrar y soltar de bajo código, hasta ecosistemas de codificación avanzados, hay grandes plataformas de construcción de IA para cualquier caso de uso y nivel de habilidad.
Crear su propio agente basado en LLM significa que puede diseñar un asistente de IA a medida que programe sus reuniones y genere sus informes de métricas semanales. O puede crear un agente de IA de atención al cliente que despliegue en WhatsApp. Las posibilidades no faltan.
Crea un chatbot basado en GPT
ChatGPT es un chatbot generalista, pero puedes utilizar el potente motor GPT de OpenAI para construir tu propio chatbot de IA personalizado.
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