Cómo se entrena un modelo de lenguaje como ChatGPT

El modelo ChatGPT-4 (o GPT-4) ha sido entrenado utilizando un proceso llamado aprendizaje profundo basado en transformadores, con la arquitectura de modelos conocida como Transformers, introducida por Google en 2017. Aunque los detalles exactos del entrenamiento de GPT-4 no son públicos, aquí hay un resumen de los principios y enfoques generales utilizados en modelos como este:

1. Recopilación de Datos

El entrenamiento de GPT-4 se basa en un gran conjunto de datos, que incluye:

• Texto Público: Información de libros, artículos, sitios web y otras fuentes públicas accesibles. Básicamente toda la Internet de acceso abierto.

• Diversidad de Idiomas y Contextos: Contenido en múltiples idiomas y diferentes dominios (ciencia, tecnología, derecho, historia, etc.) para mejorar la capacidad del modelo de responder preguntas en varios contextos.

• Datos Filtrados: Para evitar sesgos o contenido inapropiado, se utiliza un filtrado previo para seleccionar información relevante y representativa.

2. Técnicas de Entrenamiento

a) Aprendizaje Supervisado Inicial

• El modelo aprende a predecir la próxima palabra en un texto dado, basándose en patrones presentes en los datos de entrenamiento.

• Esto permite que el modelo comprenda el contexto, las relaciones semánticas y gramaticales entre palabras y frases.

b) Ajuste Fino con Instrucciones (Instruction Tuning)

• En esta etapa, se ajusta el modelo para que entienda y responda mejor a instrucciones humanas. Se le entrena con ejemplos en los que las preguntas tienen respuestas detalladas y precisas.

c) Entrenamiento con Refuerzo Basado en Retroalimentación Humana (RLHF)

• Una técnica específica, conocida como Reinforcement Learning from Human Feedback, donde:

• Los humanos evalúan respuestas generadas por el modelo y las clasifican.

• Estas evaluaciones se usan para entrenar un modelo adicional llamado “modelo de recompensa”.

• Este modelo de recompensa guía al modelo principal mediante aprendizaje por refuerzo para que priorice respuestas más útiles, precisas y alineadas con los valores humanos.

3. Arquitectura del Modelo

• Transformers: GPT-4 utiliza una arquitectura basada en Transformers, que incluye mecanismos de atención para procesar y entender secuencias de texto de forma eficiente.

• Escalabilidad: GPT-4 se ha entrenado con un número masivo de parámetros (no revelado, pero mayor que GPT-3, que tiene 175 mil millones de parámetros), lo que permite una comprensión más profunda y detallada.

4. Infraestructura y Computación

• Entrenamiento en Supercomputadoras: GPT-4 se entrenó utilizando supercomputadoras con unidades de procesamiento gráfico (GPU) avanzadas, optimizadas para tareas de aprendizaje profundo.

• Optimización de Recursos: El modelo usa técnicas avanzadas de paralelización y optimización para gestionar el enorme volumen de cálculos necesarios.

5. Objetivos de Entrenamiento

• Comprensión del Lenguaje Natural: Aprender relaciones entre palabras y conceptos, adaptándose a diferentes contextos.

• Generación de Texto Coherente: Crear respuestas relevantes, fluidas y estructuradas.

• Adaptación al Usuario: Comprender instrucciones específicas y ajustar el estilo y el tono de las respuestas según la intención del usuario.

6. Limitaciones y Mitigación

• Sesgos en los Datos: Aunque se toman medidas para reducir sesgos, pueden persistir debido a la naturaleza de los datos públicos.

• Información Limitada y Fecha de Corte: El modelo no tiene acceso a información en tiempo real y tiene un conocimiento limitado por la fecha de corte de sus datos de entrenamiento.

• Protecciones contra Uso Inadecuado: Se implementan filtros y restricciones para evitar que el modelo genere contenido inapropiado.

En resumen, ChatGPT-4 combina técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y retroalimentación humana para ofrecer respuestas más precisas, útiles y alineadas con las expectativas del usuario.