Conversacional
Duración estimada: 3 horas
• Objetivos del módulo
• Desarrollo teórico de cada apartado
• Ejemplos prácticos
• Actividad práctica sugerida
• Bibliografía y enlaces recomendados
Objetivos del módulo
Al finalizar este módulo, el alumno será capaz de:
• Comprender qué es ChatGPT y cómo ha evolucionado.
• Diferenciar ChatGPT de otros asistentes virtuales.
• Reconocer la relación entre modelos de lenguaje y aprendizaje profundo.
• Identificar aplicaciones reales de la IA conversacional en distintos sectores.
1. ¿Qué es ChatGPT? Historia y evolución
Definición:
ChatGPT es un modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial, desarrollado por OpenAI, diseñado para generar respuestas coherentes y contextuales en lenguaje natural. Se basa en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer).Evolución histórica:
Versión Año Características principales
GPT-1 GPT-2 GPT-3 ChatGPT
(GPT-3.5) GPT-4 GPT-5 2018 Primer modelo con 117M de parámetros; entrenamiento en textos generales. 2019 1.5B parámetros; mejoras en coherencia, pero inicialmente no se liberó por riesgos de mal uso. 2020 175B parámetros; salto masivo en calidad de respuestas y comprensión contextual. 2022 Optimización para conversaciones naturales, entrenado con refuerzo humano (RLHF). 2023 Multimodal (texto + imágenes), mayor precisión y creatividad. 2025 Optimización en razonamiento, velocidad y personalización; más cercano al comportamiento humano. Punto clave: ChatGPT combina preentrenamiento masivo con ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo para ofrecer respuestas más naturales.
2. Modelos de lenguaje y aprendizaje profundo
Los modelos de lenguaje como ChatGPT utilizan redes neuronales profundas basadas en Transformers.
Conceptos clave:
• Aprendizaje profundo (Deep Learning): Algoritmos que imitan la estructura del cerebro humano mediante redes neuronales.
• Transformers: Arquitectura que procesa texto en paralelo, identificando relaciones entre palabras y frases.
• Entrenamiento: El modelo aprende patrones y relaciones a partir de enormes cantidades de datos.
• Tokenización: Técnica para dividir el texto en unidades (tokens) que la IA interpreta.
Ejemplo sencillo:
Si escribes “ChatGPT es increíble”, el modelo analiza cada token y predice la siguiente palabra probable basándose en su entrenamiento.