ChatGPT es un nuevo tipo de inteligencia artificial que está revolucionando la manera en la que las personas nos relacionamos con la IA.
Esta imagen fue generada con inteligencia artificial
ChatGPT es un modelo de lenguaje de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI, una organización de investigación en inteligencia artificial fundada por Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, John Schulman y Wojciech Zaremba en diciembre de 2015.
La misión de OpenAI es asegurar que la inteligencia artificial (IA) sea utilizada en beneficio de toda la humanidad de forma segura. ChatGPT es una evolución de la serie de modelos de lenguaje GPT, que comenzó con GPT-1 y avanzó hasta el último modelo, GPT-4, en el cual se basa ChatGPT.
La serie GPT, o "Generative Pre-trained Transformer", utiliza arquitecturas de redes neuronales basadas en transformadores y aprendizaje profundo para generar texto coherente y contextualmente relevante.
El primer modelo GPT, GPT-1, fue lanzado en 2018, seguido por GPT-2 en febrero de 2019.
GPT-2 ganó mucha atención debido a su capacidad para generar texto coherente y contextualmente relevante, aunque también generó preocupación por su potencial para ser utilizado en la creación de información errónea y noticias falsas.
Aunque inicialmente OpenAI optó por no lanzar el modelo completo por motivos de seguridad, en noviembre de 2019, la compañía decidió publicar el modelo completo, citando una menor preocupación por su mal uso.
En junio de 2020, OpenAI lanzó GPT-3, un modelo aún más avanzado y potente que sus predecesores. GPT-3 consta de 175 mil millones de parámetros y es capaz de realizar tareas complejas de procesamiento de lenguaje natural, como traducción automática, resumen de texto y generación de contenido. GPT-3 también ha sido utilizado en aplicaciones de chatbots y asistentes virtuales.
Se hizo extremadamente viral a finales de 2022 por entregar respuestas coherentes ante consultas totalmente abiertas.
GPT-4, el último logro de OpenAI en la evolución del aprendizaje profundo, es un modelo multimodal de gran tamaño que acepta tanto imágenes como texto como entradas y genera salidas de texto. A pesar de ser menos capaz que los humanos en muchos escenarios del mundo real, GPT-4 muestra un rendimiento a nivel humano en diversas pruebas profesionales y académicas.
Por ejemplo, supera un examen simulado de abogacía con una puntuación cercana al 10% superior de los participantes, mientras que GPT-3.5 tenía una puntuación cercana al 10% inferior.
GPT-4 es una inteligencia artificial (IA) altamente avanzado que tiene la capacidad de comprender el lenguaje humano y generar respuestas precisas y coherentes, a menudo superando las expectativas de los usuarios.
Técnicamente, esto se logra mediante el uso de un modelo de lenguaje basado en redes neuronales artificiales que ha sido entrenado en grandes cantidades de texto para aprender y generar patrones en el lenguaje natural.
GPT-4 se basa en la arquitectura Transformer, que permite que el modelo procese secuencias largas de texto y capture relaciones contextuales entre palabras y frases.
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Los chatbots tradicionales suelen basarse en reglas predefinidas y árboles de decisión para manejar las interacciones con los usuarios.
Estos requieren un extenso trabajo de programación y diseño de flujos de conversación, lo que puede resultar en un proceso de desarrollo laborioso y limitado
ChatGPT, como un modelo de lenguaje avanzado, tiene una capacidad superior para comprender y generar respuestas en lenguaje natural.
Los chatbots tradicionales pueden tener dificultades para manejar variaciones en las consultas de los usuarios y podrían generar respuestas incoherentes o incorrectas si las preguntas no se ajustan exactamente a las reglas predefinidas
ChatGPT es más flexible y adaptable en comparación con los chatbots basados en reglas. Puede manejar una amplia gama de temas y preguntas sin la necesidad de diseñar flujos de conversación específicos para cada situación.
Por otro lado, los chatbots tradicionales pueden requerir actualizaciones y modificaciones constantes para adaptarse a nuevos casos de uso
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