Cómo ChatGPT genera respuestas diferentes

¿Quieres entender qué es ChatGPT y por qué sus respuestas cambian cada vez? Aquí vas a ver, de forma clara y directa, cómo funciona la IA generativa, qué la distingue de la IA predictiva y cómo aprovechar prompts para obtener mejores resultados, sin tecnicismos innecesarios.

¿Qué es ChatGPT y cómo funciona un LLM?

ChatGPT es un asistente de inteligencia artificial generativa creado por OpenAI. Funciona con un LLM o large language model llamado GPT, que actúa como el “cerebro” alojado en los servidores de OpenAI, al que accedes desde aplicaciones de escritorio o móvil.

¿Qué papel cumple el modelo GPT?

El modelo GPT transforma tu mensaje en vectores que la máquina puede entender para activar el conocimiento preentrenado y generar una respuesta única. Su nombre significa generative pretrained transformer: transforma el texto de entrada y, con ese preentrenamiento, produce una salida nueva en cada interacción.

• Vive en los servidores de OpenAI.
• Se usa desde apps de escritorio o móvil.
• Genera texto nuevo en cada consulta.

¿En qué se diferencia la IA generativa de la predictiva?

La IA predictiva se centra en anticipar resultados, como los algoritmos de recomendación en redes sociales. En cambio, la IA generativa crea una respuesta nueva y única ante tu consulta, en lugar de solo predecir una opción fija.

• Predictiva: prioriza la probabilidad de lo que te interesa.
• Generativa: redacta respuestas originales para tu necesidad.

¿Por qué la IA generativa da respuestas distintas con el mismo prompt?

Aunque repitas el mismo prompt, GPT puede escribir la idea con palabras y estructura diferentes. Genera la salida bloque de texto a bloque de texto, eligiendo en el momento cómo redactar, de forma similar a cómo lo haría una persona.

¿Qué muestra el ejemplo del refrán?

Con el refrán “más vale pájaro en mano que ciento volando”, la idea de fondo es siempre la misma: es mejor asegurar algo pequeño y seguro que arriesgarlo por algo mayor e incierto. Sin embargo, en chats nuevos, la explicación cambia de forma y palabras, manteniendo el significado.

• Mismo mensaje: sentido idéntico.
• Redacción: variaciones naturales.
• Resultado: respuestas no idénticas, pero coherentes.

¿Cómo aprovechar esta variabilidad para tareas amplias?

Cuando la tarea es más abierta, la variabilidad es una ventaja: el modelo puede proponer caminos creativos para un mismo problema. Por eso conviene probar distintos prompts y comparar respuestas en conversaciones separadas.

• Formula la misma petición de formas distintas.
• Abre chats nuevos para comparar enfoques.
• Ajusta instrucciones y observa cambios.

¿Qué límites tiene GPT y cómo aprovecharlo hoy?

Estos modelos están preentrenados: no aprenden “en vivo” y tienen fecha de corte en su conocimiento. En el último modelo mencionado, GPT cinco, esa fecha de corte es septiembre de 2024. Aun así, puedes obtener gran valor explorando preguntas y pidiéndole tareas específicas.

¿Qué implica la fecha de corte del conocimiento?

El modelo no accede por defecto a información posterior a su corte. Aun así, combina lo preaprendido para generar respuestas útiles y coherentes con lo que sabe.

• No aprende continuamente por sí mismo.
• Su base es lo preentrenado.
• Puede explicar y redactar con lo ya incorporado.

¿Qué puedes hacer ahora mismo?

Empieza a probar y observa cómo cambia la salida según tu instrucción.

• Haz preguntas claras y concretas.
• Cambia el prompt y compara resultados.
• Abre un chat nuevo para empezar de cero.
• Pide definiciones, ejemplos y reescrituras.

¿Tienes dudas o un caso de uso específico? Cuéntalo y probamos juntos diferentes prompts para ver qué respuestas genera ChatGPT.