Ingeniería de Sistemas. ChatGPT

República Bolivariana de Venezuela

Ministerio del Poder Popular para la Defensa.

Universidad Nacional Experimental de la Fuerza Armada Nacional Bolivariana.

UNEFA-Núcleo Nueva Esparta.

Inteligencia Artificial.

Ingeniería de Sistemas.

  ChatGPT.

Docente:                                                                                                                      Autora:

Jesús Suniaga.                                                                                                      Mariana Paz.

C.I: 28.556.262

Julio, 2023.

Resumen

GPT (Generative Pre-trained Transformer) es una arquitectura de modelo de lenguaje de aprendizaje profundo desarrollada por OpenAI. El modelo utiliza redes neuronales para aprender la estructura del lenguaje natural y generar texto coherente y cohesivo. GPT se entrena en grandes conjuntos de datos de texto para capturar patrones lingüísticos y contextuales. La arquitectura de GPT se basa en la transformación de atención, una técnica de aprendizaje automático que permite al modelo capturar relaciones a larga distancia entre las palabras en un texto. GPT utiliza múltiples capas de transformadores de atención para capturar patrones complejos en los datos de entrada.

Una de las aplicaciones más populares de GPT es en la creación de chatbots y sistemas de diálogo. Al entrenar el modelo en grandes conjuntos de datos de conversaciones humanas, GPT puede generar respuestas coherentes y naturales a preguntas y comentarios de los usuarios. Los chatbots basados en GPT se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta atención al cliente automatizada.

El objetivo de esta investigación es profundizar sobre los procesos que llevan a que ChatGPT funcione como inteligencia artificial, así como su impacto en la vida humana, su metodología de comportamiento, como su pre-entrenamiento y entrenamiento.  Explorará cómo el modelo utiliza técnicas como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural para generar texto, responder preguntas y realizar otras tareas. Además, se analizarán los diferentes mecanismos de control y retroalimentación que se utilizan para mejorar el rendimiento del modelo.

También es importante entender el impacto que tiene ChatGPT en la vida humana. Se discutirá cómo el modelo puede ser utilizado en diversas aplicaciones, como la generación de contenido y la respuesta de chatbots, y cómo su uso puede mejorar la eficiencia y la eficacia en una variedad de campos. Al mismo tiempo, se abordarán los desafíos éticos y de responsabilidad asociados con el uso del modelo, así como las posibles soluciones para abordar estos problemas. En resumen, esta investigación busca proporcionar una comprensión más profunda de ChatGPT, su funcionamiento como inteligencia artificial, su impacto en la vida humana y los desafíos éticos y de responsabilidad asociados con su uso.

Introducción

Los modelos de lenguaje natural basados en inteligencia artificial han avanzado rápidamente en los últimos años. ChatGPT es uno de los modelos de lenguaje natural más avanzados desarrollado por OpenAI. Utiliza el aprendizaje profundo para generar respuestas de lenguaje natural en una variedad de contextos. ChatGPT se ha entrenado en grandes cantidades de datos de conversación y ha demostrado una capacidad impresionante para producir respuestas coherentes y relevantes.

ChatGPT plantea oportunidades prometedoras para mejorar la interacción humano-computadora y automatizar tareas como la generación de contenido. Sin embargo, también existen preocupaciones éticas significativas relacionadas con la privacidad, el sesgo, la responsabilidad y el uso malintencionado que deben abordarse. A medida que los modelos de lenguaje como ChatGPT continúan avanzando, es crucial comprender tanto sus aplicaciones como sus implicaciones éticas.

Esta investigación explora el modelo de lenguaje ChatGPT en detalle. Se analizan el entrenamiento, la arquitectura y las aplicaciones de ChatGPT. También se discuten las preocupaciones éticas clave relacionadas con ChatGPT y se especula sobre el futuro de esta tecnología. El objetivo de este trabajo es proporcionar una visión general integral de ChatGPT, incluidos tanto los beneficios como los desafíos de este modelo de lenguaje natural de vanguardia. Surgen preguntas como ¿De qué manera funciona ChatGPT y qué lo hace diferente de otros modelos de lenguaje natural? ¿Cuál es el proceso de entrenamiento de ChatGPT?.

ChatGPT

ChatGPT es un modelo de lenguaje natural basado en la arquitectura de redes neuronales profundas llamada Transformer, Transformer es una arquitectura de redes neuronales profundas desarrollada en 2017 por Vaswani et al. Su nombre se debe al uso de la técnica de atención (attention mechanism) para procesar la entrada de datos y generar la salida, lo que permite que el modelo "preste atención" a diferentes partes de la entrada de datos de manera selectiva. Fue desarrollado por OpenAI y es una de las implementaciones más avanzadas de esta arquitectura. El modelo ChatGPT está diseñado para generar texto coherente y relevante en respuesta a una entrada de texto. Esto se logra a través del uso de técnicas de procesamiento del lenguaje natural y de aprendizaje profundo.

Versiones

• GPT (Generative Pre-trained Transformer): es la primera versión de ChatGPT desarrollada por OpenAI, lanzada en 2018. Esta versión tenía un tamaño de 117 millones de parámetros y fue entrenada en un conjunto de datos de 40 GB de texto.

• GPT-2: es una versión mejorada de ChatGPT lanzada por OpenAI en 2019. Esta versión tenía un tamaño de 1.5 mil millones de parámetros y fue entrenada en un conjunto de datos de 40 GB de texto. GPT-2 fue diseñado para generar texto de alta calidad y se ha utilizado en una variedad de aplicaciones, incluyendo chatbots, generación de noticias falsas y generación de contenido.

• GPT-3: es la versión más reciente y más grande de ChatGPT lanzada por OpenAI en 2020. GPT-3 tiene un tamaño de 175 mil millones de parámetros y fue entrenado en un conjunto de datos de 570 GB de texto. Esta versión ha demostrado una capacidad impresionante para generar texto de alta calidad y ha sido utilizado en una variedad de aplicaciones, incluyendo chatbots, generación de contenido y traducción de idiomas.

Entrenamiento

El entrenamiento del modelo ChatGPT se realiza utilizando un enfoque de aprendizaje profundo llamado "aprendizaje autónomo" (self-supervised learning). Este enfoque permite que el modelo sea entrenado en grandes cantidades de datos sin la necesidad de supervisión humana directa. El proceso de entrenamiento comienza con la recopilación de un gran conjunto de datos de entrenamiento que se utilizarán para enseñar al modelo a reconocer patrones en el lenguaje natural. Los datos de entrenamiento pueden incluir una variedad de fuentes, como libros, artículos de noticias, conversaciones en línea y otros recursos de texto.

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