Arquitectura transformadora
El cervell de les intel·ligències artificials generatives està format per milers de milions de neurones, que anomenarem tokens.
La forma en què estan estructurades aquestes neurones, o tokens, es denomina arquitectura transformadora. Es tracta d'un tipus de xarxa neuronal bastant complexa. El que has de comprendre és que:
Metàfores
És important destacar que termes com "pensar", "cervell" i "neurona" són metàfores utilitzades per descriure el funcionament d'aquestes IA. En realitat, aquests models són funcions matemàtiques, no entitats biològiques. No "pensen" de la manera com ho fan els humans; realitzen càlculs basats en les dades en les quals han estat entrenats.
A mesura que continuem explorant i debatent la naturalesa i les capacitats d'aquesta tecnologia, aquest coneixement fonamental servirà com a guia, ajudant-nos a navegar pel món complex i fascinant de la intel·ligència artificial.
Enginyeria de prompts
El procés d'instruir un model de llenguatge basat en IA perquè realitzi una tasca es denomina prompting.
En els següents vídeos farem una aproximació, força superficial, a l'enginyeria de prompts: els coneixements bàsics per afrontar la gestió d'instruccions, o prompts, i la interacció amb els chatbots dels models de llenguatge.
Tokens
En el context d'un model de llenguatge, els "tokens" són unitats fonamentals en les quals es divideix un text per al seu processament. Cada token pot representar una paraula completa, una part d'una paraula o fins i tot un caràcter individual.
Els models de llenguatge utilitzen aquests tokens com a unitats d'entrada i sortida per entendre i generar text de manera coherent i significativa.
La divisió en tokens és essencial perquè els models manegin i processin el llenguatge de manera eficient i efectiva, permetent una àmplia gamma d'aplicacions, des de la generació de text fins a la traducció automàtica i la comprensió del llenguatge natural.
Prompts
En el context d'un model de llenguatge, un "prompt" es refereix a una entrada de text o frase que es proporciona al model amb la finalitat d'obtenir una resposta o generació de text coherent i rellevant. El prompt actua com una sol·licitud o instrucció inicial que guia el model en la producció de text.
Un prompt pot ser una pregunta, una declaració o una sol·licitud d'informació. El model analitza el prompt que rep i utilitza la seva comprensió del llenguatge i el coneixement previ per generar una resposta adequada basada en el context proporcionat pel prompt.
Els prompts poden variar en complexitat, des de preguntes simples com "Quin és el clima avui?" fins a instruccions més detallades com "Escriu un paràgraf explicant el cicle de l'aigua a la Terra". La elecció i formulació del prompt són essencials per obtenir respostes rellevants i útils del model de llenguatge.
Esta píldora formativa está extraída del Curso online de ChatGPT aplicado a Microsoft 365.
No pierdas tu oportunidad y ¡continúa aprendiendo!
Política de privacidad
ADR Formación utiliza cookies propias y de terceros para fines analíticos anónimos, guardar las preferencias que selecciones y para el funcionamiento general de la página.
Puedes aceptar todas las cookies pulsando el botón "Aceptar" o configurarlas o rechazar su uso pulsando el botón "Configurar".
Puedes obtener más información y volver a configurar tus preferencias en cualquier momento en la Política de cookies
