ChatGPT4

Evolución de ChatGPT

Lanzamiento de GPT-1 (2018)

OpenAI introdujo el primer modelo generativo de lenguaje conocido como GPT-1. Este modelo estaba basado en la arquitectura de los transformadores, que permitió a la IA procesar secuencias de texto con una comprensión más profunda que los modelos anteriores.

GPT-2 (2019)

Con GPT-2, dio un salto importante en el tamaño y la capacidad del modelo. GPT-2 fue mucho más grande y potente que GPT-1, con 1.5 mil millones de parámetros.GPT-2 podía generar texto de manera más convincente y parecía comprender mejor el contexto de las conversaciones.

GPT-3 (2020)

GPT-3 marcó un gran avance en el campo de la IA, al ser uno de los modelos más grandes y poderosos jamás creados, con 175 mil millones de parámetros. Su capacidad para generar texto se acercaba mucho a lo que los humanos podrían escribir en una conversación o en tareas de escritura más complejas.

GPT-4 (2023)

GPT-4 es más grande y más eficiente que GPT-3, lo que le permite generar respuestas más precisas, contextuales y coherentes. Aunque no se ha revelado el número exacto de parámetros, se sabe que es aún más potente.
GPT-4 tiene la capacidad de procesar tanto texto como imágenes, lo que abre nuevas posibilidades para aplicaciones.

Características clave de ChatGPT:


  • Generación de texto: Puede generar respuestas, redactar textos, resumir información

  • Interacción conversacional: Se entrena en grandes cantidades de texto de diversas fuentes, como libros, sitios web y artículos
  • Personalización: Está diseñado para mantener una conversación, pudiendo hacer preguntas y ofrecer respuestas detalladas.
  • Aplicaciones: Es muy bueno para generar respuestas generales, también puede ser ajustado para tareas o contextos más específicos

¿Cómo funciona ChatGPT?

ChatGPT utiliza un proceso de dos etapas para funcionar:

  • Pre-entrenamiento: El modelo es entrenado con grandes volúmenes de texto para aprender patrones de lenguaje y conocimiento general.
  • Ajuste fino (fine-tuning): Después de la etapa de pre-entrenamiento, se ajusta para mejorar su rendimiento en tareas específicas, como mantener conversaciones coherentes y contextuales.