¿Cómo sabe realmente ChatGPT qué responder? Así es como la inteligencia artificial genera sus respuestas.
No es magia, aquí te explicamos cómo realmente funciona ChatGPT (en cierto sentido).
La capacidad de ChatGPT para generar respuestas coherentes y relevantes contextualizar representa un avance significativo en la tecnología de inteligencia artificial. Sin embargo, es esencial entender cómo funciona este sistema, especialmente a medida que se integra más en nuestras vidas.
ChatGPT se clasifica como un modelo de lenguaje grande (LLM) y es un modelo de lenguaje causal. Esto significa que genera texto prediciendo qué palabra o parte de una palabra debe venir a continuación, basándose en el contexto previo. Se puede imaginar como un texto predictivo de un teléfono, pero con un nivel de sofisticación mucho mayor.
Cuando se formula una pregunta o un prompt, ChatGPT transforma esto en una serie de unidades de texto conocidas como tokens. Estos tokens pueden ser tan breves como un carácter o tan largos como una palabra completa. Por ejemplo, "ChatGPT" puede dividirse en los tokens "Chat" y "GPT". Entonces, al introducir un prompt, se realiza una conversión a tokens, que luego se analizan para predecir la siguiente unidad de texto, repitiendo este proceso hasta proporcionar una respuesta completa.
La generación de respuestas ocurre un token a la vez. Primero, ChatGPT descompone el prompt en tokens. Después, realiza un análisis contextual para entender lo que se pregunta. Posteriormente, predice el token más probable que debería seguir, y este se agrega a la secuencia, reiterando el ciclo hasta lograr la respuesta.
Por otro lado, ChatGPT opera sobre una arquitectura de aprendizaje profundo conocida como Transformer, que utiliza un mecanismo denominado autoatención. Este componente le permite determinar la relevancia de cada palabra en una oración en relación con las demás, crucial para captar matices y ambigüedades en el lenguaje. Por ejemplo, en la oración "El banco no aprobará el préstamo", la palabra "banco" puede interpretarse de diferentes maneras, pero gracias a la autoatención, ChatGPT puede discernir el significado correcto según el contexto.
La habilidad de ChatGPT para comunicarse de manera natural se debe a un entrenamiento extenso con conjuntos de datos muy variados. Esta formación consta de dos etapas principales:
- Pre-entrenamiento: Aquí se le enseña a predecir el próximo token analizando grandes volúmenes de texto, lo que le permite entender gramática, información del mundo y algunas habilidades básicas de razonamiento.
- Ajuste fino: En esta fase, el modelo se ajusta a conjuntos de datos más específicos, a menudo con la ayuda de revisores humanos que ofrecen retroalimentación para refinar el comportamiento del modelo y las respuestas que produce.
Es interesante notar que, al predecir el siguiente token, ChatGPT no elige aleatoriamente. En su lugar, calcula las probabilidades de todos los tokens posibles y escoge el que es más probable que continúe la secuencia. Esto explica por qué pueden surgir respuestas diferentes al introducir el mismo texto en momentos distintos: varios tokens podrían tener probabilidades similares de aparecer.
A pesar de su habilidad para crear respuestas que simulan ser humanas, ChatGPT no comprende el lenguaje de la manera en que lo hacemos nosotros. Operando como una máquina de predicción avanzada, identifica patrones y correlaciones en los datos de los que ha aprendido. Este aspecto es crucial para entender las limitaciones de la inteligencia artificial, ya que significa que no capta el significado y la intención detrás de lo que se dice, lo que a menudo puede resultar en respuestas incorrectas o poco claras, fenómeno conocido como "alucinación". Además, dado que su formación se basa en textos existentes, existe el riesgo de que también reproduzca sesgos presentes en esos materiales iniciales.
A pesar de ser una tecnología impresionante, la capacidad de ChatGPT para generar textos relevantes se debe a un conjunto de habilidades predictivas, y sirve como una herramienta poderosa en diversas áreas, desde la productividad hasta la generación de ideas creativas. Reconocer que no piensa ni entiende como los humanos es fundamental para utilizarla de manera efectiva.
