Entrevisté a "Assistant", el agente inteligente con el que puedes interactuar en el revolucionario Chat-GPT, la tecnología del momento y le pedí me nos cuente qué es un modelo de lenguaje, cómo funciona el chat y cómo fue el proceso de creación por parte de OpenAI, la disruptiva empresa de inteligencia artificial de Elon Musk.
¿Qué es Chat-GPT?
Chat-GPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que se entrenó en un gran conjunto de datos de conversación para aprender a responder de manera coherente a preguntas y comentarios en una variedad de contextos.
El objetivo de Chat-GPT es mejorar la capacidad de los modelos de lenguaje para comprender y responder a la conversación humana. Esto es importante porque la capacidad de comprensión del lenguaje natural es esencial para que las máquinas puedan interactuar de manera efectiva con los humanos y realizar tareas útiles. Para lograr esto, Chat-GPT se entrenó en un gran conjunto de datos de conversación, que incluía transcripciones de chat, correos electrónicos y otras formas de comunicación en línea.
Una vez entrenado, Chat-GPT es capaz de comprender el significado de lo que se le dice y proporcionar una respuesta coherente y relevante. Esto lo hace mediante el uso de una técnica llamada "pre-entrenamiento", en la que se entrena el modelo en un gran conjunto de datos y luego se finetune (se ajusta) para una tarea específica utilizando un conjunto de datos más pequeño. Esta técnica ha demostrado ser muy efectiva para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje en una amplia variedad de tareas.
Por ejemplo, si alguien le pregunta "¿Qué tiempo va a hacer mañana?", Chat-GPT es capaz de comprender que la pregunta se refiere al clima y proporcionar una respuesta adecuada, como "No estoy seguro, pero parece que va a llover mañana" (N. de R.: aunque ya se aclarará más adelante que NO puede hacer, relacionado a éste último ejemplo).
Además de su capacidad para comprender y responder a la conversación humana, Chat-GPT también es capaz de realizar una serie de tareas útiles utilizando el lenguaje natural. Por ejemplo, se ha utilizado para la traducción automática, la resolución de problemas y la creación de contenido. En el futuro, se espera que Chat-GPT y modelos similares se utilicen en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo el servicio al cliente, la educación y la atención médica.
En general, Chat-GPT es un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial y la comprensión del lenguaje natural. A medida que estos modelos continúan mejorando, es probable que se utilicen en una amplia variedad de aplicaciones y sectores, lo que podría tener un gran impacto en la forma en que interactuamos con las máquinas y realizamos tareas.
Aunque Chat-GPT y modelos similares tienen mucho potencial, también es importante tener en cuenta que todavía hay muchas áreas en las que necesitan mejorar. Por ejemplo, a menudo tienen dificultades para comprender el significado de las palabras y frases en contextos complejos o ambiguos, y todavía tienen problemas para imitar el pensamiento humano y la creatividad. Sin embargo, a medida que los investigadores continúan trabajando en estos problemas, es probable que veamos un mayor avance en la comprensión y la capacidad de estos modelos.
En conclusión, Chat-GPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que se entrenó en un gran conjunto de datos de conversación para aprender a comprender y responder a la conversación humana. Aunque todavía hay muchas áreas en las que necesitan mejorar, estos modelos tienen mucho potencial y es probable que se utilicen en una amplia variedad de aplicaciones en el futuro.
¿Cómo “nace” una inteligencia artificial como Chat-GPT?
OpenAI es una empresa de investigación en inteligencia artificial fundada en 2015 con el objetivo de desarrollar y promover tecnologías de IA de vanguardia de manera responsable. Uno de los productos más conocidos de OpenAI es Chat-GPT, un modelo de lenguaje que se entrenó en un gran conjunto de datos de conversación para aprender a comprender y responder a la conversación humana.
Fuente de la información para el entrenamiento
El entrenamiento de modelos de lenguaje como Chat-GPT requiere grandes conjuntos de datos de texto, que pueden incluir transcripciones de chat, correos electrónicos, artículos de noticias y otras formas de comunicación escrita. Estos conjuntos de datos se utilizan para enseñar al modelo a comprender el lenguaje humano y a generar texto coherente y relevante.
En el caso de Chat-GPT y otros modelos de lenguaje desarrollados por OpenAI, es probable que se hayan utilizado conjuntos de datos públicamente disponibles para entrenar el modelo. Es posible que OpenAI haya utilizado también conjuntos de datos privados o confidenciales para entrenar al modelo.
Volumen de datos
Es común que los modelos de lenguaje de gran escala, como GPT-3, se entrenen en conjuntos de datos grandes, que pueden incluir varios terabytes o incluso petabytes de información.
En general, cuanto más grande sea el conjunto de datos utilizado para entrenar un modelo, mejor será su rendimiento. Sin embargo, también es importante tener en cuenta que el tamaño del conjunto de datos no es el único factor que afecta al rendimiento de un modelo de lenguaje. Otros factores importantes incluyen la calidad de los datos, la complejidad del modelo y la eficiencia del proceso de entrenamiento.
¿Tiene un límite la información que puede brindar el chat?
Es importante tener en cuenta que el conocimiento de un modelo de lenguaje se basa en la información disponible al momento de su entrenamiento. En el caso de Chat-GPT y otros modelos de lenguaje entrenados por OpenAI, el conocimiento se basa en la información disponible hasta 2021. Esto significa que no tiene acceso a información más reciente y no pueden proporcionar información sobre eventos o desarrollos que hayan ocurrido después de ese año. Por lo tanto, tampoco brinda información actual o del día a día (como ser datos del tiempo o cotizaciones de monedas o acciones).
Imagen: generada artificialmente con la función Text to Image (IA generativa) en Canva
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