¿Cómo funciona realmente el ChatGPT?

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

Gran modelo lingüístico

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

Datos de entrenamiento

Gran parte de lo que hace que ChatGPT sea eficaz son los datos de entrenamiento a los que está expuesto. 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. El enfoque del modelado lingüístico enmascarado es una variación de la predicción del siguiente token. En este método, ciertas palabras dentro de la frase de entrada se sustituyen por un token único, a menudo denotado como [ENMASCARADO].

Cerebro humano y red neuronal

Para comprender cómo funciona ChatGPT, resulta 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 lograr tareas complejas, como la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos y el reconocimiento del habla.

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

Modelo lingüístico y procesamiento del lenguaje natural

Un elemento central de la magia de ChatGPT es el concepto de procesamiento del lenguaje natural (PLN). El PNL permite a ChatGPT comprender 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 de la PNL.

Una tarea clave en la PNL es la predicción del siguiente token o previsión de la siguiente palabra de una secuencia. Cuando usted formula una pregunta a ChatGPT, el modelo utiliza esencialmente el ajuste fino al que se ha sometido para predecir la palabra siguiente más probable, y la palabra después de ésa, y así sucesivamente, hasta construir una respuesta textual significativa.

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 en un conjunto de datos etiquetados para comprender la entrada humana y producir salidas adecuadas.

El perfeccionamiento de ChatGPT es un proceso continuo y, a medida que se expone a nuevas palabras, frases y matices, se vuelve más hábil en la generación de textos, la respuesta a preguntas y, esencialmente, todo lo relacionado con el lenguaje humano.

Soberanía de datos y ChatGPT

Comprender 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 grandes cantidades de datos de entrada, recogidos de diversas fuentes a través de procesos de recopilación de datos. Para entrenar a ChatGPT, el llamado "enfoque supervisado" consiste en alimentarlo con tareas de modelización lingüística enmascaradas, tanto si se trata de 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 ajusten a la distribución de probabilidades del lenguaje humano del mundo real.

Sin embargo, todo este proceso de formación plantea interrogantes. Concretamente, ¿cómo trata ChatGPT los datos de entrada en términos de soberanía? Dado que ChatGPT se afina para tareas específicas, es vital identificar las áreas en las que los datos de los usuarios podrían estar en peligro. ¿Respeta el entrenamiento 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 apremiante 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 comprender y responder preguntas, combinada con su continuo perfeccionamiento, lo convierten en una herramienta inestimable en el campo en constante evolución de la informática. La próxima vez que interactúe con ChatGPT o asistentes virtuales similares, tendrá 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.