Chat GPT and AI Language Models

Una Inteligencia Artificial (IA) ganó un concurso de pintura, y la revista científica Beta tiene autores que utilizan IA para escribir artículos.
Actualmente, las IA pueden realizar exámenes difíciles de medicina y abogacía, lo que plantea interrogantes sobre el avance de las capacidades de las computadoras en los últimos años.
La popularidad de Chat GPT ha sido significativa, con 10 millones de usuarios activos diarios en su primer mes, superando récords de adopción tecnológica.
Chat GPT es una plataforma que permite hacer preguntas y recibir respuestas generadas por IA, abarcando desde resolver problemas lógicos hasta redactar textos legales.
Chat GPT se basa en GPT-3, un modelo de lenguaje que usa redes neuronales para predecir palabras y generar respuestas coherentes en un chat simulado.
Las redes neuronales son programas diseñados para aprender tareas complejas a partir de ejemplos, como reconocer imágenes o textos.
El lenguaje natural presenta desafíos para las IA, ya que estas solo comprenden números y necesitan tokenizar palabras para procesar texto.
La tokenización es el proceso de asignar números a tokens (patrones de palabras), simplificando el análisis del lenguaje por parte de las redes neuronales.
A pesar de que las IA pueden generar respuestas coherentes, su funcionamiento se basa en patrones numéricos y tokenización, no en comprensión real del significado de las palabras.
La capacidad de las IA para imitar respuestas humanas mediante redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural plantea cuestiones sobre el futuro de la interacción hombre-máquina.- Se propone marcar términos relacionados entre sí con pequeñas marcas para identificar similitudes.
Se plantea un sistema de marcadores para clasificar términos y patrones similares encontrados en grandes cantidades de texto.
Cada palabra se representa con un "ADN" que comparte rasgos comunes con otras palabras, permitiendo identificar relaciones.
El sistema de codificación llamado embedding agrupa palabras similares y sus significados en un mapa tridimensional de ideas.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) utiliza embeddings de 300 dimensiones para representar palabras y frases.
GPT organiza y relaciona secuencias de tokens, como frases completas, con más de mil marcadores para capturar significados y relaciones.
GPT genera texto único a través de un proceso de sampling que le permite ser creativo y crear combinaciones coherentes de frases.
Se destaca la importancia del contexto en el procesamiento de texto, con redes neuronales recurrentes y LSTMs para recordar información.
Surge la solución a la pérdida de contexto en 2017 con el modelo Transformer, que utiliza un mecanismo de "atención" para extraer información relevante de un texto completo.
La atención en los Transformers permite analizar grandes cantidades de texto de una vez, prestando atención a los detalles más importantes para comprender el contexto global.- La información relevante se enriquece y mantiene a lo largo del procesamiento de palabras para mejorar la comprensión por parte de la inteligencia artificial.
La capa de atención en los Transformers permite procesar todas las palabras simultáneamente, lo que acelera y mejora el entrenamiento de modelos de lenguaje.
Google fue pionero en desarrollar y utilizar los Transformers en productos como BERT para mejorar la precisión de búsquedas.
OpenAI, una organización sin ánimo de lucro, creó GPT-3, un modelo con 175 mil millones de parámetros entrenado con vasta cantidad de datos de internet, libros, y Wikipedia.
GitHub Copilot, una IA de programación, fue desarrollada por OpenAI basada en GPT-3 entrenado con repositorios de GitHub.
ChatGPT es una versión refinada de GPT-3, entrenada con datos supervisados y feedback humano para mejorar la calidad de las respuestas generadas.
Microsoft ha invertido en OpenAI y utiliza ChatGPT en su buscador Bing para responder a consultas de actualidad, integrando información en tiempo real.
Grandes empresas tecnológicas como Google enfrentan desafíos éticos al desarrollar IA como GPT debido a la posibilidad de generar respuestas incorrectas o problemáticas.
Las limitaciones actuales de GPT y sistemas similares incluyen inexactitudes en la información proporcionada, lo que puede llevar a desinformación.
A pesar de los avances en IA, la precisión y confiabilidad de los modelos como ChatGPT aún requieren ajustes manuales y pueden generar respuestas erróneas.