ChatGPT se basa en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer), desarrollada por OpenAI. Utiliza una variante del modelo de atención Transformer, que se ha vuelto muy popular en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) debido a su capacidad para captar patrones y relaciones a larga distancia en secuencias de texto.
El proceso de entrenamiento se puede dividir en dos etapas principales: preentrenamiento y ajuste fino.
- Preentrenamiento: En esta etapa, se entrena en un gran corpus de texto, que incluye libros, artículos y sitios web. Durante el preentrenamiento, se aprende a generar texto de manera autónoma al predecir palabras o tokens en una secuencia, basándose en el contexto y las palabras anteriores. A través de este proceso, se adquieren conocimientos sobre gramática, hechos, y la semántica general del lenguaje. También se aprenden a captar patrones, relaciones y estilo en el texto. El objetivo de esta etapa es aprender una representación general del lenguaje y construir un modelo base.
- Ajuste fino: Después del preentrenamiento, se ajusta utilizando un conjunto de datos más específico y, a menudo, más pequeño, que incluye ejemplos de preguntas y respuestas o diálogos en el contexto deseado. Durante el ajuste fino, se ajustan los parámetros del modelo para que se adapten mejor a la tarea específica, como responder preguntas o generar texto coherente en función de un prompt. Esta etapa ayuda a adaptar el modelo base a tareas específicas y a proporcionar respuestas más relevantes y útiles para los usuarios.
En cuanto a la optimización y el manejo de la ambigüedad en las respuestas, GPT utiliza una función de pérdida basada en la entropía cruzada, que minimiza la diferencia entre las predicciones del modelo y las respuestas correctas en el conjunto de datos de entrenamiento. Esto ayuda a generar respuestas más coherentes y precisas. Sin embargo, en casos de ambigüedad, el modelo puede generar diferentes respuestas plausibles basadas en la información que ha aprendido durante el entrenamiento. La generación de respuestas se guía mediante la distribución de probabilidad de las palabras o tokens candidatos en función del contexto. Se pueden utilizar técnicas como el muestreo de temperatura o la búsqueda por haz para controlar la diversidad y calidad de las respuestas generadas.
Aunque la arquitectura Transformer es común en modelos de lenguaje similares, una de las características únicas de GPT es su enfoque en el preentrenamiento y ajuste fino, que permite adaptar el modelo a una amplia gama de tareas y aplicaciones. Además, el tamaño del modelo y la cantidad de datos utilizados en el entrenamiento también influyen en su rendimiento. Con cada nueva versión de GPT, OpenAI ha aumentado tanto el tamaño del modelo como la cantidad de datos utilizados en el entrenamiento, lo que ha llevado a mejoras significativas en la calidad y coherencia de las respuestas generadas.
A pesar de que ChatGPT ha mejorado significativamente en comparación con sus predecesores, aún tiene limitaciones, como la generación de respuestas incorrectas o plausibles pero irrelevantes. OpenAI sigue investigando y mejorando los modelos GPT para abordar estas limitaciones y proporcionar un rendimiento más sólido y confiable.
En resumen, ChatGPT se basa en la arquitectura GPT, que utiliza una variante del modelo de atención Transformer. Su proceso de entrenamiento incluye preentrenamiento y ajuste fino, lo que permite al modelo adaptarse a tareas específicas y generar respuestas relevantes. La optimización y el manejo de ambigüedades en las respuestas implican minimizar la diferencia entre las predicciones del modelo y las respuestas correctas en el conjunto de datos de entrenamiento.
