A alto nivel, ChatGPT es un modelo de aprendizaje profundo que utiliza una red neuronal para generar texto similar al humano. La versión específica del modelo, ChatGPT-3, se basa en una técnica denominada arquitectura de transformadores. Este tipo de arquitectura permite al modelo reconocer patrones y estructuras en el lenguaje. Para ello, procesa una secuencia de fichas y genera una secuencia de salida.
El modelo tomó un enorme conjunto de datos de texto, incluidos libros, artículos, sitios web y más. Durante el proceso de entrenamiento, el modelo tomó millones de ejemplos de texto y se le pidió que predijera la siguiente palabra de cada secuencia.
La forma de interactuar con ChatGPT es proporcionar una indicación o una pregunta. A continuación, el modelo genera una respuesta basada en los patrones que ha aprendido de los datos de entrenamiento. El resultado es una herramienta de procesamiento del lenguaje natural (PLN) muy inteligente.
¿Qué significa GPT (Generative Pre-trained Transformer)?
«Generativo» en GPT representa su capacidad para generar texto natural en lenguaje humano. «Preentrenado» representa el hecho de que el modelo ya ha sido entrenado en algún conjunto de datos finito. «Transformer», por su parte, representa la arquitectura de aprendizaje automático subyacente a GPT.
¿Cuáles son las razones para utilizar ChatGPT?
Como modelo lingüístico entrenado por OpenAI , ChatGPT tiene una amplia gama de capacidades y puede realizar muchas tareas diferentes. Estas son algunas de las cosas que puede hacer ChatGPT:
- Responder preguntas: ChatGPT puede responder a preguntas en lenguaje natural, proporcionando información sobre una amplia variedad de temas.
- Genera texto: Puede generar texto similar al humano en una variedad de estilos y tonos, lo que lo hace útil para la creación de contenidos y la generación de texto.
- Resumir texto: ChatGPT puede ofrecer un resumen conciso de artículos o documentos largos, facilitando la comprensión rápida de las ideas principales.
- Traducir texto: Tiene la capacidad de traducir texto de un idioma a otro, por lo que es útil para comunicarse con personas que hablan diferentes idiomas.
- Generar poesía: ChatGPT puede crear poemas originales en una variedad de estilos, proporcionando inspiración y ejemplos para poetas y escritores.
- Proporciona comentarios sobre la escritura: ChatGPT analiza la escritura y proporciona comentarios sobre factores como la gramática, el estilo y el tono, ayudando a los escritores a mejorar su oficio.
¿Cómo se forma el ChatGPT?
Una técnica de aprendizaje profundo llamada arquitectura transformadora entrenó chatGPT. La versión específica del modelo, ChatGPT-3, tomó un enorme conjunto de datos de más de 45 terabytes de texto.
Modelo de ajuste fino supervisado (SFT)
En el desarrollo inicial, el modelo GPT-3 evolucionó mediante la contratación de 40 contratistas para producir un conjunto de datos de entrenamiento supervisado, en el que la entrada tiene un resultado conocido que el modelo puede aprender. Las entradas, o prompts, eran entradas reales de los usuarios en la Open API.
Modelo de recompensa
El siguiente paso es utilizar un modelo de recompensa para mejorar la calidad de las respuestas generadas. El modelo de recompensa evalúa el resultado del modelo SFT. A continuación, asigna una puntuación en función de su adecuación al resultado deseado.
Modelo de aprendizaje por refuerzo
El último paso consiste en utilizar un enfoque de aprendizaje por refuerzo para mejorar aún más el rendimiento de la GPT. El algoritmo de Optimización de Política Proximal consiste en hacer que el chatbot de IA interactúe con los usuarios en un entorno simulado. A continuación, recibe una señal de recompensa en función de su rendimiento.
Evaluación del rendimiento
Las aportaciones de los trabajadores humanos entrenan el modelo. Por eso, la parte central de la evaluación se nutre de los comentarios humanos, que llevan a los etiquetadores a calificar la calidad de los resultados del modelo.
Tres criterios de alto nivel evalúan el modelo:
- Utilidad : Evaluar la capacidad del modelo para seguir e inferir instrucciones del usuario.
- Veracidad: En tareas de dominio cerrado, evaluación de la propensión del modelo a las alucinaciones (inventar hechos). El modelo se prueba utilizando el conjunto de datos TruthfulQA.
- Inocuidad: Evaluar si el resultado del modelo es apropiado, menosprecia a una clase protegida o contiene contenido despectivo.
- Elija una API o biblioteca de ChatGPT: Hay varias APIs y librerías disponibles para usar ChatGPT. Elija el que mejor se adapte a sus necesidades y experiencia de programación.
- Crear una cuenta y obtener una clave API (si procede) : En el caso de utilizar una API, será necesario crear una cuenta y obtener una clave API para utilizar ChatGPT. Siga las instrucciones proporcionadas por el proveedor de la API.
- Instalar las librerías necesarias (si se utiliza una librería) : En el caso de utilizar una librería como Hugging Face Transformers, será necesario instalar las librerías necesarias en el entorno de programación.
- Inicializar Chat GPT: Una vez teniendo las librerías o claves API requeridas, inicialice el modelo ChatGPT en el programa.
- Introduzca la pregunta: Para utilizar ChatGPT, es necesario proporcionar un prompt que describa el contexto o tema de la conversación si se quiere generar una respuesta.
- Generar respuesta : El modelo ChatGPT genera una respuesta en función de la pregunta y del contexto de sus datos de entrenamiento.
- Evaluar y perfeccionar la respuesta: La calidad de la respuesta generada puede variar en función de la pregunta introducida y de otros factores. Compruebe la respuesta, ya que aún necesita ayuda para discernir los hechos de la desinformación.
- Repetir : Repita los pasos 5-7 tantas veces como sea necesario para generar una conversación o una serie de respuestas que satisfagan sus necesidades.
