- Carlos Martínez Rojas
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Introducción
La inteligencia artificial está presente en cada vez más aspectos de nuestra vida, y uno de los desarrollos más fascinantes en este campo es el modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer). Desde chatbots como ChatGPT hasta asistentes que generan textos, código o resúmenes, los modelos GPT están revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología. Pero ¿cómo funcionan realmente?
En esta guía fácil de entender, te explicamos paso a paso qué es un modelo GPT, cómo fue entrenado, por qué puede generar contenido coherente y cuáles son sus principales aplicaciones.
Contexto histórico
Los orígenes de los modelos de lenguaje
Antes de los modelos como GPT, los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) se basaban en reglas gramaticales o estadísticas simples. El gran salto ocurrió con la introducción del modelo “Transformer” por Google en 2017. Este nuevo enfoque permitió que las máquinas entendieran el contexto de una frase completa, no solo palabra por palabra.
Nacimiento de GPT
OpenAI lanzó GPT en 2018. El modelo fue entrenado con millones de textos para predecir la siguiente palabra en una frase. Su evolución ha sido rápida:
- GPT (2018): primer modelo generativo preentrenado.
- GPT-2 (2019): sorprendió por su capacidad de generar texto largo y coherente.
- GPT-3 (2020): 175 mil millones de parámetros, ampliamente adoptado.
- GPT-4 (2023): multimodal, comprende texto e imágenes, mayor precisión.
Análisis experto: Cómo funciona un GPT paso a paso
1. Preentrenamiento
GPT se entrena leyendo enormes cantidades de texto (libros, artículos, webs) y aprendiendo a predecir la siguiente palabra en una secuencia. Este proceso es no supervisado: el modelo no necesita etiquetas, solo texto plano.
Ejemplo: Si ve “El sol sale por el…”, aprende que “este” o “este lado” son opciones probables.
2. Arquitectura Transformer
Utiliza bloques llamados “self-attention” para analizar el contexto de todas las palabras al mismo tiempo. Esto le permite generar frases coherentes y tener en cuenta lo que ya se dijo en la conversación.
3. Ajuste fino (fine-tuning)
Una vez preentrenado, se puede ajustar con datos específicos para mejorar su rendimiento en ciertas tareas: redacción legal, atención al cliente, programación, etc.
4. Generación de texto
Cuando le haces una pregunta o das una orden (prompt), el modelo genera la respuesta palabra por palabra, usando probabilidades aprendidas durante su entrenamiento.
5. Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF)
En modelos como ChatGPT, se utiliza la opinión de humanos para mejorar la calidad de las respuestas, penalizando las malas y premiando las buenas.
🎥 Video recomendado: ¿Qué es ChatGPT y cómo funciona?
Aplicaciones concretas
Salud
- Resúmenes de historias clínicas
- Chatbots para pacientes
Educación
- Explicaciones personalizadas
- Creación de exámenes y materiales didácticos
Marketing
- Generación de slogans y contenido creativo
- Automatización de respuestas en redes
Programación
- Sugerencias de código (ej. GitHub Copilot)
- Documentación automática
Legal
- Redacción de contratos modelo
- Búsqueda y análisis de jurisprudencia
Datos y fuentes
- OpenAI: https://openai.com/research
- The Verge: https://www.theverge.com/tech
- Towards Data Science: https://towardsdatascience.com
Consideraciones éticas
- Alucinaciones: El modelo puede inventar datos o hechos.
- Sesgos: Reproduce los prejuicios presentes en los datos con los que fue entrenado.
- Uso responsable: No debe reemplazar decisiones críticas sin supervisión humana.
Preguntas frecuentes sobre cómo funciona un modelo GPT explicado fácil
¿Qué significa GPT en inteligencia artificial?
Significa “Generative Pre-trained Transformer”: un modelo que genera texto y fue preentrenado con grandes volúmenes de datos.
¿Cómo aprende un modelo como GPT?
Aprende prediciendo la siguiente palabra en millones de textos, sin que nadie le diga cuál es la correcta.
¿GPT solo sirve para escribir textos?
No. Puede escribir código, resumir, traducir, conversar, analizar datos y más.
¿Se puede entrenar un GPT desde cero?
Sí, pero requiere una infraestructura enorme y millones de dólares. La mayoría opta por ajustar modelos ya entrenados.
