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¿Cómo funciona ChatGPT?

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ChatGPT ha arrasado en el mundo empresarial. Muchos la consideran la aplicación de IA revolucionaria que llevará la automatización a nuevos niveles, no sólo en la fábrica, sino también en la oficina y más allá.

Pero aunque su adopción avanza a un ritmo rápido, se echa mucho en falta una comprensión completa de lo que es ChatGPT y de cómo funciona, sobre todo por parte de quienes se espera que lo utilicen para ser más productivos.

Aquí, Techopedia explica lo básico que hay que saber antes de implantar esta herramienta de IA en aplicaciones empresariales críticas.

Así funciona ChatGPT

Características de ChatGPT

El componente clave de cualquier modelo de IA es el algoritmo. Éste proporciona los procesos básicos y conjuntos de reglas para resolver un problema dentro de un marco matemático.

ChatGPT utiliza muchos de los mismos elementos algorítmicos que se encuentran en otros modelos de IA.

Entre ellos

  • Tokenización: Un medio para descomponer el texto en componentes más pequeños y manejables.
  • Codificación del texto: Asignación de un valor numérico a los tokens para facilitar su procesamiento.
  • Modelado por capas: Capas de procesos múltiples e interconectados, diseñadas para dar peso y significado a cada resultado.
  • API de moderación: Un filtro para contenidos inapropiados.
  • Transformador yield: Un tipo de red neuronal diseñada para comprender y generar texto más fácilmente.
como funciona chatgpt
Componentes principales de ChatGPT.

¿Cómo aprende?

ChatGPT se basa en una forma en un modelo grande de lenguaje (LLM), un tipo de aprendizaje automático (ML) especializado en absorber grandes cantidades de datos lingüísticos para producir resultados similares a los datos que ha ingerido.

Esto proporciona un nivel de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que imita fielmente los estilos y patrones del habla humana, en lugar de las respuestas rebuscadas y robóticas de los chatbots anteriores.

Un elemento clave del diseño de ChatGPT es la forma en que incorpora el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo durante el proceso de entrenamiento. El aprendizaje supervisado se basa en el ajuste cuidadoso de datos etiquetados y clasificados para producir un resultado apropiado, normalmente una predicción, acción o respuesta prescrita.

El aprendizaje por refuerzo (RL) utiliza recompensas y otros incentivos para guiar a la IA en la toma de decisiones adecuadas, de forma muy parecida a como se da un premio a los animales de compañía o de servicio cuando se comportan correctamente.

ChatGPT utiliza una forma combinada de aprendizaje supervisado y por refuerzo llamada Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF), que también se puede encontrar en numerosos modelos de IA generativa (GAI) de Google, Meta y otros.

La idea que subyace al RLHF es desarrollar una IA que no sólo prediga la palabra correcta durante cualquier intercambio, sino que calibre la respuesta preferida por su interlocutor.

Por supuesto, es más fácil decirlo que hacerlo. Normalmente requiere la ingestión de voluminosos conjuntos de datos que describan las respuestas preferidas en una amplia gama de circunstancias, así como la creación de bucles de retroalimentación tanto para las salidas correctas como para las incorrectas y el establecimiento de recompensas por el comportamiento adecuado.

¿Quién creó ChatGPT?

ChatGPT fue creado por OpenAI, una empresa de investigación y desarrollo especializada en GAI que, en sus palabras, es “generalmente más inteligente que los humanos” pero que, no obstante, beneficiará a toda la humanidad.

La herramienta evolucionó junto a otros modelos de GAI, como InstructGPT, para interactuar con los humanos de forma conversacional. Esto significa que puede entablar una conversación, hacer preguntas pertinentes e incluso admitir errores, todo ello con la intención de llegar a una conclusión adecuada.

El futuro de ChatGPT: ¿Qué es lo próximo?

OpenAI lanzó recientemente ChatGPT Enterprise, que ofrece mayor seguridad y privacidad, así como el rendimiento de alta velocidad del modelo GPT-4 lanzado el pasado mes de mayo. También proporciona funciones más avanzadas de análisis de datos y es más personalizable.

Actualmente se espera que ChatGPT-5 se lance a finales de 2025 y debería tener una mayor capacidad para comprender giros sutiles de frases, así como contenido emocional, haciéndolo aún más parecido a la vida real.

Cuidado con los inconvenientes

Como el modelo está diseñado para dar las respuestas que cree que su interlocutor quiere oír, el problema más importante es que no dará necesariamente la respuesta correcta.

Por eso las organizaciones deben ir con cuidado cuando lo utilicen para hacer predicciones de mercado o proporcionar un curso de acción adecuado. De hecho, el simple hecho de plantear preguntas utilizando una sintaxis diferente puede dar lugar a menudo a respuestas dispares, incluso contradictorias.

Otro problema de ChatGPT es que tiene una fecha límite de conocimiento de septiembre de 2021, lo que significa que cualquier respuesta se basará en datos de al menos dos años de antigüedad.

La intención de esto era evitar que utilizara fuentes o datos que pudieran ser inexactos o estar sujetos a cambios, pero el efecto práctico es que su capacidad para evaluar los entornos actuales está muy limitada.

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Arthur
Editor

Arthur Cole es un periodista independiente de tecnología que ha estado cubriendo desarrollos en tecnología de la información y empresas durante más de 20 años. Contribuye a una amplia variedad de sitios web líderes en tecnología, incluyendo IT Business Edge, Enterprise Networking Planet, Point B and Beyond, y varios servicios de proveedores.