{"id":59144,"date":"2023-09-29T10:01:13","date_gmt":"2023-09-29T08:01:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/glossary\/gpt\/"},"modified":"2026-05-26T14:54:09","modified_gmt":"2026-05-26T12:54:09","slug":"gpt","status":"publish","type":"glosario","link":"https:\/\/www.carolinacampalans.com\/?glosario=gpt","title":{"rendered":"generative pre-trained transformer"},"content":{"rendered":"
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Un LLM basado en redes neuronales de inteligencia artificial generativa, que se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde asistentes virtuales o generaci\u00f3n autom\u00e1tica de contenidos hasta an\u00e1lisis de informaci\u00f3n.\u00a0<\/em><\/p>\n

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Descripci\u00f3n<\/h2><\/div>

Expresado de forma sencilla, un GPT es una ventana de chat, capaz de optimizar el comportamiento de ChatGPT, gracias a la informaci\u00f3n especializada que le hemos aportado.\u00a0Es un desarrollo de OpenAI a partir de la tecnolog\u00eda conocida como arquitectura Transformer<\/em>, que en su momento desarroll\u00f3 y liber\u00f3 Google.<\/p>\n

Por extensi\u00f3n, tambi\u00e9n llamamos GPT a una ventana de chat, personalizada con prompts<\/em> y fuentes de informaci\u00f3n sobre un \u00e1mbito determinado, lo cual permite optimizar las respuestas del modelo. Estos GPTs personalizados pueden utilizarse de forma p\u00fablica o privada.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Caracter\u00edsticas<\/h2><\/div>

GPT se sustenta en un modelo de machine learning<\/em> para el procesamiento de lenguaje natural; dicho modelo se conoce como arquitectura Transformer.<\/p>\n

Las caracter\u00edsticas fundamentales de esta tecnolog\u00eda son:<\/p>\n

Modelo generativo<\/strong><\/p>\n

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  • Es capaz de crear texto nuevo y original, en lugar de s\u00f3lo recuperar o clasificar informaci\u00f3n de otras fuentes.<\/li>\n<\/ul>\n

    Pre-entrenamiento con grandes vol\u00famenes de datos<\/strong><\/p>\n

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    • La enorme cantidad de fuentes y de datos que se han empleado en su pre-entrenamiento le permite tener un conocimiento amplio antes de ajustarse a aplicaciones espec\u00edficas.<\/li>\n<\/ul>\n

      Comprensi\u00f3n contextual<\/strong><\/p>\n

        \n
      • Utiliza informaci\u00f3n de contexto para generar respuestas m\u00e1s precisas y naturales.<\/li>\n<\/ul>\n

        Escalabilidad<\/strong><\/p>\n

          \n
        • Puede aplicarse a diferentes sectores y ser mejorado mediante ajustes espec\u00edficos.<\/li>\n<\/ul>\n

          Versatilidad<\/strong><\/p>\n

            \n
          • Se puede usar la tecnolog\u00eda para actividades de lo m\u00e1s diversas, como traducciones autom\u00e1ticas, resumen de textos, redacci\u00f3n de mensajes de correo electr\u00f3nico, atenci\u00f3n al cliente, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

            Limitaciones<\/h2><\/div>

            Dependencia de datos de entrenamiento<\/strong><\/p>\n

              \n
            • Si el modelo no est\u00e1 actualizado, los textos generados podr\u00edan ofrecer informaci\u00f3n obsoleta.<\/li>\n<\/ul>\n

              Posibles sesgos<\/strong><\/p>\n

                \n
              • Los textos generativos pueden reflejar sesgos derivados de las fuentes usadas para el entrenamiento del modelo.<\/li>\n<\/ul>\n

                Razonamiento l\u00f3gico imperfecto<\/strong><\/p>\n

                  \n
                • Aunque es innegable la potencia de GPT para analizar y generar textos, no es una herramienta especializada en el c\u00e1lculo o la deducci\u00f3n, por lo cual puede generar respuestas err\u00f3neas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

                  Tipos de fuentes<\/h2><\/div>

                  Cuatro son los principales tipos de fuentes de informaci\u00f3n que se pueden utilizar para personalizar un GPT.<\/p>\n

                  Instrucciones<\/strong> (instructions<\/em>)<\/p>\n

                  Son la fuente primordial de informaci\u00f3n para ChatGPT y consisten, b\u00e1sicamente, en un prompt<\/em>. Por lo tanto, no pueden faltar en ninguna interacci\u00f3n con el LLM.<\/p>\n

                  Conocimiento<\/strong> (knowledge<\/em>)<\/p>\n

                  Consiste en el acervo de conocimiento que emplea ChatGPT para generar respuestas predictivas.<\/p>\n

                  Este conocimiento proviene, en primer lugar, de la fase inicial de entrenamiento, pero puede ser complementado con nueva informaci\u00f3n especializada que le aportemos al modelo con el fin de personalizarlo. Esta informaci\u00f3n nueva se cargar\u00e1 por medio de archivos, ya sea de texto o de imagen, mediante la t\u00e9cnica conocida como RAG.<\/p>\n

                  Capacidades<\/strong> (capabilities<\/em>)<\/p>\n

                  Son un conjunto de t\u00e9cnicas concretas que podemos emplear a discreci\u00f3n, en combinaci\u00f3n con las dem\u00e1s fuentes de informaci\u00f3n, para potenciar las respuestas del GPT.<\/p>\n

                  Ejemplos de estas t\u00e9cnicas son Code Interpreter, Dall-E o la b\u00fasqueda en internet con la ayuda de Bing.<\/p>\n

                  Acciones<\/strong> (actions<\/em>)<\/p>\n

                  Las acciones se tratan de una forma de aportar informaci\u00f3n al GPT que tiene un importante componente t\u00e9cnico.<\/p>\n

                  El funcionamiento normal de una acci\u00f3n es a trav\u00e9s de una API, por lo cual su implementaci\u00f3n requiere ciertas competencias de programaci\u00f3n o inform\u00e1tica.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

                  Fases<\/h2><\/div>

                  El desarrollo de un GPT consiste en un m\u00e9todo de tres fases sucesivas.<\/p>\n

                  1. Pre-entrenamiento<\/strong> (pre-training<\/em>)<\/p>\n

                  El modelo se entrena inicialmente con una gran cantidad de datos textuales, obtenidos a partir de internet, libros completos, art\u00edculos y otras fuentes. Durante esta fase, el modelo aprende la sintaxis, gram\u00e1tica, las estructuras sem\u00e1nticas y las relaciones entre palabras y frases. Este proceso es lo que permite que GPT genere texto coherente y contextualmente relevante, sin necesidad de reglas de programaci\u00f3n inform\u00e1tica.<\/p>\n

                  2. Ajuste fino<\/strong> (fine tuning<\/em>)<\/p>\n

                  Para adaptar GPT a tareas concretas, se le puede aplicar un entrenamiento adicional con la ayuda de datos m\u00e1s espec\u00edficos, como documentaci\u00f3n de ciertos procesos empresariales, datos de clientes o literatura especializada.<\/p>\n

                  3. Generaci\u00f3n y predicci\u00f3n de texto<\/strong><\/p>\n

                  Cuando un usuario introduce una pregunta o petici\u00f3n, GPT procesa la informaci\u00f3n, analiza el contexto y genera una respuesta adecuada.<\/p>\n

                  Hay que tener muy en cuenta que el texto generado es predictivo<\/strong>; en otras palabras, GPT elige la respuesta con mayor probabilidad de contestar la pregunta introducida.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n

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