GPT (Generative Pre-trained Transformer)

El modelo GPT funciona mediante una arquitectura de red neuronal conocida como transformer, especializada en procesar secuencias de datos, como el texto en lenguaje natural. La tecnología subyacente se centra en el aprendizaje profundo y la atención, permitiendo que el modelo asigne diferentes pesos de importancia a cada parte de la entrada de texto. El pre-entrenamiento de GPT implica alimentar el sistema con una gran cantidad de texto para que aprenda patrones de lenguaje: gramática, sintaxis, y hasta cierto nivel de conocimiento del mundo. Una vez pre-entrenado en estos datos, GPT puede generar texto que es coherente y relevante al contexto dado. El afinamiento, o fine-tuning, ocurre después, donde el modelo se especializa en tareas específicas, ajustando sus parámetros a partir de ejemplos más dirigidos. Este proceso le permite realizar tareas concretas de IA, como responder preguntas o redactar textos, basándose en el amplio conocimiento previo adquirido durante el pre-entrenamiento.