Además de GPT (Generative Pretrained Transformers), que es fundamental para ChatGPT, otras tecnologías y técnicas de IA que suelen utilizarse incluyen:
1. Redes Neuronales: Las redes neuronales son una parte clave en el aprendizaje de las máquinas, ya que permiten que una IA como ChatGPT pueda comprender y responder a los inputs de los usuarios.
2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT es un modelo de lenguaje pre-entrenado de Google que ayuda a las máquinas a comprender el lenguaje natural y es útil para mejorar la capacidad de ChatGPT para comprender y generar texto.
3. LSTM (Long Short Term Memory): LSTM es una arquitectura específica de redes neuronales que evita el problema de desvanecimiento del gradiente, y puede ayudar a ChatGPT al permitir que se “recuerde” mejor el contexto anterior en una conversación.
4. NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural): NLP es una disciplina de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Es crucial para ayudar a ChatGPT a comprender y producir texto de una manera que sea coherente y relevante.
5. Tecnologías de aprendizaje automático y aprendizaje profundo: Estos son enfoques de IA que permiten a ChatGPT aprender de los datos con que es entrenado para mejorar sus respuestas y realizar predicciones más precisas.
6. Reinforcement Learning (aprendizaje por refuerzo): Este enfoque de la IA se utiliza para entrenar modelos como GPT, donde el modelo se entrena para hacer predicciones que maximizen alguna recompensa.
7. Transformers: Son modelos de atención que aprenden relaciones contextuales entre palabras en un texto. En lugar de analizar las frases de forma secuencial, los transformers consideran todas las palabras a la vez, lo que les permite aprender relaciones contextuales a largo plazo.
