Los modelos de lenguaje como ChatGPT se han vuelto herramientas cotidianas, pero su funcionamiento interno es complejo y fascinante. Estas inteligencias artificiales se basan en una arquitectura conocida como transformer, desarrollada en 2017, que cambió radicalmente la forma en que las máquinas procesan el lenguaje humano.
A diferencia de modelos anteriores que leían texto de forma secuencial, los transformers utilizan un mecanismo de atención que les permite analizar diferentes partes del texto al mismo tiempo. Esto les da una gran ventaja: pueden comprender el contexto de una frase completa y detectar relaciones sutiles entre palabras, incluso cuando están alejadas en la oración.
El proceso comienza con la tokenización, donde el texto se divide en unidades llamadas tokens. Estas pueden ser palabras completas o fragmentos, dependiendo del idioma y la estructura. Cada token se convierte luego en un número dentro del sistema, lo que permite que el modelo trabaje con ellos como si fueran coordenadas en un mapa semántico.
Estos tokens se transforman en lo que se conoce como embeddings, vectores numéricos que representan el significado del token en un espacio matemático. Así, palabras con significados similares se ubican cerca unas de otras en este espacio, lo que ayuda al modelo a "entender" sus relaciones.
La información viaja luego a través de capas múltiples dentro del modelo. En cada capa, se refina el entendimiento del texto, acumulando información contextual y ajustando los valores de atención. Al final, el modelo genera una salida: la palabra o frase más probable según lo que se le haya pedido.
Cuando un usuario introduce una pregunta o solicitud (prompt), el modelo comienza a predecir palabra por palabra cuál debe ser la respuesta. Este proceso se repite hasta completar una oración coherente, usando las reglas del lenguaje aprendidas durante su entrenamiento con grandes volúmenes de texto.
Además, los modelos como ChatGPT pueden ser ajustados mediante un proceso llamado fine-tuning, que los especializa en tareas o estilos específicos. Este refinamiento permite que se adapten a distintos usos: desde asistentes personales hasta ayuda legal, médica o creativa.
Sin embargo, no son perfectos. Estos modelos pueden arrastrar sesgos o errores presentes en los textos con los que fueron entrenados. Y aunque imitan el lenguaje humano con precisión, su comprensión emocional o ética es limitada. Aun así, representan un avance crucial en la interacción entre humanos y máquinas.
