¿Cómo funciona realmente el ChatGPT?

La intriga que rodea al funcionamiento de ChatGPT radica en su capacidad para comprender y producir un lenguaje similar al humano. En este artículo, nos adentraremos en el funcionamiento interno de este programa de inteligencia artificial, ya que InvestGlass ahora incluye chatgpt para los procesos bancarios y de ventas.

Gran modelo lingüístico

En esencia, ChatGPT se basa en un gran modelo lingüístico. Esto significa que es una forma de inteligencia artificial diseñada para entender y generar lenguaje humano. Es como una red neuronal que se ha entrenado con grandes cantidades de datos de texto para imitar la forma en que el cerebro humano procesa el lenguaje.

Datos de formación

Gran parte de la eficacia de ChatGPT reside en los datos de entrenamiento a los que se expone. Cuanto más diversos y completos sean estos datos, mejor podrá ChatGPT reconocer patrones y generar respuestas adecuadas. Aquí es donde entra en juego el concepto de aprendizaje supervisado. El modelo se expone a vastos conjuntos de datos, con consultas de usuarios y las mejores respuestas posibles, para aprender patrones y perfeccionar sus modelos lingüísticos. La modelización del lenguaje enmascarado es una variante de la predicción del siguiente token. En este método, determinadas palabras de la frase de entrada se sustituyen por un token único, a menudo denominado [MASK].

Cerebro humano y red neuronal

Para entender cómo funciona ChatGPT, es útil establecer un paralelismo entre el cerebro humano y una red neuronal. Al igual que nuestros cerebros reconocen patrones y aprenden de las experiencias, las redes neuronales se ajustan y afinan a sí mismas mediante un proceso de aprendizaje. El aprendizaje profundo, un subcampo del aprendizaje automático, utiliza redes neuronales para realizar tareas complejas, como la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de voz.

Elproceso de entrenamiento de ChatGPT puede compararse al de enseñar un idioma a un niño. Mediante el aprendizaje por refuerzo, una técnica de aprendizaje automático, el modelo recibe información humana sobre sus resultados. Esta retroalimentación, a menudo en forma de modelo de recompensa, ayuda al sistema a entender el contexto y a mejorar con el tiempo.

Modelo lingüístico y procesamiento del lenguaje natural

La magia de ChatGPT se basa en el concepto de procesamiento del lenguaje natural (PLN). El PLN permite a ChatGPT entender el contexto, reconocer el sentimiento y producir respuestas similares a las humanas. La estructura subyacente de los modelos lingüísticos de ChatGPT se basa en los principios del PLN.

Una tarea clave de la PNL es la predicción de la siguiente palabra de una secuencia. Cuando se hace una pregunta a ChatGPT, el modelo utiliza el ajuste al que ha sido sometido para predecir la palabra siguiente más probable, y la siguiente, y así sucesivamente, hasta que se construye una respuesta textual con sentido.

Puesta a punto y proceso de aprendizaje

Aunque ChatGPT parte de una base sólida en su entrenamiento inicial, lo que realmente le hace destacar es su capacidad de perfeccionamiento. Este perfeccionamiento se consigue mediante el aprendizaje supervisado, en el que el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados para comprender las entradas humanas y producir salidas adecuadas.

El perfeccionamiento de ChatGPT es un proceso continuo y, a medida que se le exponen nuevas palabras, frases y matices, se vuelve más hábil para generar textos, responder preguntas y, básicamente, todo lo relacionado con el lenguaje humano.

Soberanía de datos y ChatGPT

Entender cómo funciona ChatGPT no es sólo cuestión de apreciar su impresionante modelización lingüística, sino también de reconocer las implicaciones relacionadas con la soberanía de los datos. ChatGPT, al igual que otros grandes modelos lingüísticos, depende de ingentes cantidades de datos de entrada, recogidos de diversas fuentes mediante procesos de recopilación de datos. Para entrenar a ChatGPT, el llamado "enfoque supervisado" consiste en alimentarlo con tareas de modelización lingüística enmascaradas, tanto datos textuales como numéricos. Esto aumenta la capacidad del modelo para reconocer patrones del habla humana, mejorar la comprensión lectora y generar respuestas que se ajustan estrechamente a la distribución de probabilidades del lenguaje humano en el mundo real.

Sin embargo, todo este proceso de formación plantea interrogantes. En concreto, ¿cómo trata ChatGPT los datos de entrada en términos de soberanía? Dado que ChatGPT se ajusta para tareas específicas, es vital identificar las áreas en las que los datos de los usuarios podrían estar en peligro. ¿Respeta la formación del modelo, especialmente el llamado "ajuste fino", los límites de la soberanía de los datos? La capacidad del modelo para comprender el contexto y proporcionar múltiples resultados a partir de entradas basadas en palabras es notable, pero todo el proceso debe mantener un equilibrio con los derechos de los usuarios sobre sus propios datos.

La introducción de un nuevo modelo de recompensa para ChatGPT ha tenido como objetivo perfeccionar aún más sus respuestas, pero existe una necesidad acuciante de garantizar que esto no se produzca a expensas de la soberanía de los datos. A medida que prosiguen los esfuerzos para perfeccionar ChatGPT, resulta primordial garantizar que la privacidad y la soberanía de los datos sigan siendo el núcleo de estos esfuerzos, asegurando que se mantengan los principios de sentido común relativos a los datos de los usuarios.

Conclusión

En el ámbito de la inteligencia artificial, ChatGPT representa un avance significativo en el modelado del lenguaje. Su capacidad para entender y responder preguntas, combinada con su continuo perfeccionamiento, lo convierten en una herramienta inestimable en el campo de la informática, en constante evolución. La próxima vez que interactúes con ChatGPT o asistentes virtuales similares, tendrás una visión más clara de los procesos de inmersión profunda que permiten interacciones tan parecidas a las humanas. InvestGlass incluye ahora chat para procesos de tareas específicas: reequilibrio de carteras y optimización de ventas. Como InvestGlass ya incluye un motor basado en reglas para intermediarios financieros ( MIFID, FIDLEG SLFIN) no es necesario entrenar a chatgpt de antemano.