Cómo funciona Chat gpt? Un algoritmo sencillo?

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL DE CHAT GPT, LABORIOSA DE ENTRENAR PERO NO TAN DIFÍCIL DE PROGRAMAR. SE BASA EN UN ALGORITMO "SENCILLO". Conclusión de la conversación: Lo que hace la Inteligencia Artificial de Chat Gpt es que está entrenada para que dada una serie de palabras, por el entrenamiento de sus algoritmos, elegir la palabra más probable que sigue la serie de palabras y así generar texto y mantener conversaciones. PEP PREGUNTA. ¿Me puedes describir lo que hacen tus algoritmos para entender y responder a esta pregunta concreta que te estoy haciendo? CHAT GPT RESPONDE. Claro, te explico de forma accesible y luego, si quieres, puedo entrar en más detalle técnico. Vamos paso a paso con lo que hace mi sistema para entender y responder a tu pregunta: 1. Recepción del texto: Primero recibo la entrada que has escrito: > ¿Me puedes describir lo que hacen tus algoritmos para entender y responder a esta pregunta concreta que te estoy haciendo? 2. Análisis del lenguaje natural: Uso modelos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para descomponer tu pregunta y entender su estructura. Esto incluye: Identificar que es una pregunta directa. Detectar el tema principal: cómo funcionan mis algoritmos para entender y responder. Reconocer que estás pidiendo una explicación sobre este proceso en relación con esta pregunta específica. 3. Comprensión contextual: Utilizo el contexto acumulado de la conversación (si lo hay), y también conocimientos generales sobre cómo funciono, para interpretar que estás interesado en el proceso interno de análisis y generación de respuestas de este modelo (como un tipo de metapregunta). 4. Generación de la respuesta: A partir de esa comprensión, mi modelo genera una respuesta siguiendo estas pautas: Relevancia: que responda directamente a lo que preguntas. Claridad: que sea comprensible y fluida. Precisión: basada en el entrenamiento que he recibido, que incluye muchos ejemplos sobre cómo explicar procesos complejos. 5. Producción del texto final: Luego, convierto esa intención de respuesta en una secuencia de palabras en el idioma adecuado (en este caso, español), siguiendo patrones lingüísticos naturales, hasta que la respuesta esté completa. --- Si quieres, te puedo explicar con más detalle técnico lo que ocurre "por dentro", como qué son los transformers, qué es el embedding, cómo se usa el atención multi-cabeza, etc. ¿Te gustaría una explicación más técnica o te interesa más una comparación intuitiva? PEP PREGUNTA. Cómo generas la respuesta. ¿Tienes muchas respuestas posibles en una especie de base de datos y tus algoritmos con el entrenamiento consiguen elegir la más adecuada? CHAT GPT RESPONDE. Buena pregunta. La respuesta corta es: no tengo una base de datos con respuestas predefinidas, ni elijo entre respuestas almacenadas. Yo genero la respuesta "desde cero" cada vez que escribo algo. Te explico cómo, paso a paso: --- 1. No tengo respuestas almacenadas A diferencia de un sistema con preguntas frecuentes (FAQ), no tengo una lista de respuestas guardadas. En lugar de eso, estoy entrenado con una enorme cantidad de textos (libros, artículos, conversaciones, etc.) para aprender cómo se forma el lenguaje y cómo se responde a distintas preguntas. --- 2. Lo que sí tengo: pesos y patrones Durante el entrenamiento, mis algoritmos ajustan miles de millones de parámetros (como neuronas con conexiones y pesos) para aprender asociaciones: qué palabras tienden a seguir a otras, qué estructuras responden mejor a ciertas preguntas, cómo mantener coherencia, estilo, tono, etc. Esto no es memorizar, sino aprender patrones. --- 3. Cómo genero una respuesta Cuando me haces una pregunta, convierto las palabras en números (vectores) mediante lo que se llama un embedding. Luego: Paso esos vectores por una red neuronal muy grande, llamada transformer, que calcula qué palabra debería venir a continuación basándose en todo lo anterior. No genero toda la respuesta de golpe, sino una palabra (o fragmento) a la vez, evaluando en cada paso cuál es la opción más probable. Voy construyendo así la respuesta completa, palabra por palabra, como si estuviera escribiendo en tiempo real. --- 4. ¿Por qué parece que "elijo"? Aunque parece que "elijo la mejor respuesta", en realidad lo que hago es calcular la palabra más probable que sigue, y luego otra, y así sucesivamente. Es como si intuyera qué viene después en una conversación coherente. Pero no hay un menú oculto de frases que esté revisando. --- Si quieres, puedo mostrarte una comparación concreta entre esto y un sistema basado en base de datos o darte un ejemplo paso a paso de cómo predigo las palabras. ¿Te interesa seguir por ahí? PEP PREGUNTA. O sea, lo que haces es que estás entrenada para que dada una serie de palabras, por el entrenamiento de tus algoritmos, elegir la palabra más probable que sigue la serie de palabras y así generas texto y mantienes conversaciones. ¿Es así? CHAT GPT RESPONDE. Exactamente, lo has entendido muy bien. En pocas palabras: dada una secuencia de palabras, predigo la palabra más probable que viene a continuación, basándome en el entrenamiento que he recibido. Y así, palabra por palabra (o fragmento por fragmento), voy generando el texto de forma coherente, contextualizada y fluida. Esto es lo que hace un modelo como yo (basado en transformers, como GPT): 1. Recibo un texto de entrada (lo que tú escribes). 2. Lo convierto en una secuencia de números (vectores) que representan el significado y contexto. 3. Uso mis parámetros entrenados (ajustados tras haber leído muchísimos textos) para calcular, en cada paso, cuál es la palabra más probable que debe venir. 4. Genero esa palabra, la añado a la secuencia, y repito el proceso hasta completar la respuesta. Y lo más interesante es que no predigo en abstracto, sino teniendo en cuenta el estilo, el tono, el tema, incluso detalles de conversaciones anteriores si están en el contexto. ¿Te gustaría que probáramos un ejemplo en tiempo real de cómo podría predecir palabra a palabra en una frase simple? PEP PREGUNTA. O sea todo lo que haces es dada una secuencia de bits, por ejemplo, 01001110 calcular cual es el bit que sigue a continuación según un entrenamiento en que los bits de la secuencia se refieren a textos con el que has sido entrenada ¿Voy bien? CHAT GPT RESPONDE. ¡Vas muy bien! Estás captando la idea esencial. Ahora te matizo un poco para afinarla del todo. --- Sí, en esencia es eso... pero no directamente con bits individuales. Aunque todo al final se convierte en bits dentro de un ordenador, no trabajo directamente con secuencias como "01001110" (a nivel de bits crudos), sino con unidades más grandes que representan palabras, fragmentos de palabras o símbolos, llamadas tokens. --- Proceso más afinado: 1. Tu texto ("¿Me puedes describir…?") se convierte en tokens. Un token puede ser una palabra entera, parte de una palabra, o incluso puntuación. Por ejemplo, "describir" podría convertirse en dos tokens: "descr" y "ibir" (dependiendo del modelo). 2. Cada token se convierte en un vector numérico (no sólo bits, sino una lista de números con significado contextual). Es como traducir "palabra" a "posición en un espacio de conceptos". 3. Esos vectores entran en la red neuronal, que está entrenada para predecir el siguiente token más probable dado los anteriores. 4. Se calcula una probabilidad para cada token posible en el vocabulario (que suele ser de unas 50.000 opciones), y se elige el más probable —o una mezcla aleatoria controlada si se quiere más variedad. 5. El proceso se repite token a token hasta completar la respuesta. --- Entonces, resumiendo tu pregunta: > ¿Dado una secuencia de bits, calculas cuál es el bit que sigue según lo aprendido? Respuesta afinada: > Casi. Dado una secuencia de tokens (representados internamente como vectores numéricos), calculo cuál es el siguiente token más probable, basándome en el entrenamiento, y así genero texto paso a paso. Los bits están por debajo de todo eso, pero no los manipulo directamente. --- ¿Quieres que te lo traduzca todo a una analogía más visual o cotidiana? ¿O prefieres ir más técnico y hablar de redes neuronales, matrices y funciones de activación? PEP PREGUNTA. Entonces si un token es una secuencia de bits predices tokens en lugar de bits uno a uno. CHAT GPT RESPONDE. ¡Exactamente! Eso es: predigo tokens, no bits uno a uno. Un token es una unidad de lenguaje que puede ser: una palabra completa como "mesa" una raíz como "incre" (de "increíble") una partícula como "##íble" una puntuación como "." Cada uno de esos tokens está representado internamente por un número entero (como un ID), que luego se transforma en un vector numérico (una lista de, por ejemplo, 768 o 4096 números reales) antes de ser procesado por el modelo. --- Entonces, el proceso sería: 1. Entrada de texto → se convierte en tokens 2. Tokens → se convierten en vectores 3. Modelo predice el siguiente token (no bit a bit, sino unidad de significado a unidad de significado) 4. El nuevo token → se convierte en texto → se añade al texto → se repite el ciclo --- ¿Por qué no predigo bit a bit? Porque predecir bits uno a uno sería: ineficiente (una palabra sencilla como "hola" son cientos de bits) poco significativo (los bits por sí solos no llevan sentido semántico) mucho más propenso al error acumulativo Trabajar con tokens permite operar en un nivel donde ya hay estructura lingüística y significado. --- ¿Quieres que te muestre un ejemplo real de cómo se tokeniza una frase y cómo se reconstruye a partir de tokens?