¿De donde saca la información ChatGPT?
ChatGPT, al igual que otros modelos de lenguaje, se basa en un proceso de entrenamiento en el que se le proporciona una gran cantidad de datos de texto extraídos de diversas fuentes en línea. Durante esta fase de entrenamiento, el modelo analiza y procesa estos datos para aprender patrones y estructuras del lenguaje natural.
Los datos utilizados para entrenar a ChatGPT provienen de una amplia variedad de fuentes, que incluyen, entre otras:
- Sitios web públicos: El modelo puede entrenarse con contenido disponible públicamente en sitios web, foros y otras plataformas en línea.
- Libros y artículos: Se utilizan textos literarios, académicos y periodísticos para ampliar el conocimiento lingüístico del modelo.
- Enciclopedias y bases de datos: Se pueden incorporar datos de enciclopedias y bases de conocimientos para mejorar la comprensión de información factual.
- Diálogos de conversaciones: Los datos de conversaciones reales pueden utilizarse para entrenar el modelo en el procesamiento de lenguaje natural conversacional.
Es importante tener en cuenta que el modelo no tiene conocimiento o conciencia previa de la fuente de la información que ha sido entrenada. Simplemente aprende patrones y estructuras lingüísticas a partir de los datos proporcionados, y no tiene un acceso activo a información en tiempo real ni memoria de interacciones anteriores.
El entrenamiento del modelo se realiza en etapas y se basa en técnicas avanzadas de aprendizaje automático, específicamente utilizando una arquitectura de transformers, que permite que el modelo capture relaciones contextuales y produzca respuestas coherentes y relevantes en lenguaje natural. Sin embargo, a pesar de su capacidad para generar respuestas, el modelo no tiene una verdadera comprensión o conocimiento más allá de los patrones que ha aprendido del entrenamiento con los datos proporcionados.