{"id":180526,"date":"2025-06-24T07:30:00","date_gmt":"2025-06-24T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=180526"},"modified":"2025-06-20T10:26:32","modified_gmt":"2025-06-20T09:26:32","slug":"como-funciona-el-modelo-gpt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/como-funciona-el-modelo-gpt","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo funciona el modelo GPT? Accesible para todos"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"180526\" class=\"elementor elementor-180526\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4f506e6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4f506e6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0642c8a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0642c8a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Aqu\u00ed no hablamos de ChatGPT, pero de ah\u00ed proviene su nombre.<\/b><\/p><p><b>Si nunca has o\u00eddo hablar de GPT, al menos ya has utilizado IA generativa de texto, o &#8216;LLM&#8217; (Large Language Model). GPT es un tipo de LLM, en el cual se basa la mayor\u00eda de las IA generativas de las que todo el mundo habla en este momento!<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-371548f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"371548f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Chat<\/span><\/i><b><i>GPT<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\">, \u00bfentiendes por qu\u00e9 ahora?<\/span><\/i><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">GPT significa \u2018<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/transformer-preentrenado-generado-gpt-que-es\"><span style=\"font-weight: 400;\">Transformador Generativo Preentrenado<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u2019 (para la variante francesa), \u00a1y es un nombre muy claro que resume perfectamente su funcionamiento!<\/span><\/p><p><i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfC\u00f3mo es que no est\u00e1n convencidos?<\/span><\/i><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Imagina GPT como un s\u00faper-experto en predicci\u00f3n de palabras, su talento principal es adivinar qu\u00e9 palabra ser\u00eda la m\u00e1s probable para completar el inicio de una frase. Repitiendo esta predicci\u00f3n una y otra vez, palabra por palabra, \u00a1construye frases completas, p\u00e1rrafos e incluso art\u00edculos enteros!<\/span><\/p><p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ayud\u00f3 un poco a escribir esto, pero todav\u00eda hay un humano detr\u00e1s&#8230;<\/span><\/i><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Detallaremos juntos las diferentes etapas de funcionamiento para ver c\u00f3mo GPT aprende a comprender c\u00f3mo funciona el lenguaje humano.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09a86e7 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"09a86e7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Profundizar en la GPT<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-72aa5ce e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"72aa5ce\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce857d6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ce857d6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Paso 1: Transformar las palabras en n\u00fameros<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b694941 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b694941\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los ordenadores no entienden las palabras como nosotros. Para ellos, \u00abgato\u00bb o \u00abcasa\u00bb son solo secuencias de letras, para que una m\u00e1quina pueda trabajar con palabras, es necesario <\/span><b>transformarlas en n\u00fameros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ese es el papel de los Embeddings. Imagina que cada palabra del idioma (o casi) recibe un c\u00f3digo secreto \u00fanico, que es una lista de n\u00fameros.<\/span><\/p><p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Piensa en una biblioteca inmensa. Cada libro (cada palabra para GPT) recibe una etiqueta especial con un c\u00f3digo de barras \u00fanico (el <\/span><\/i><b><i>vector de embedding<\/i><\/b><i><span style=\"font-weight: 400;\">). Este c\u00f3digo de barras no es solo un n\u00famero de identificaci\u00f3n, contiene informaci\u00f3n oculta sobre el libro.<\/span><\/i><\/p><p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, los c\u00f3digos de barras de los libros de ciencia ficci\u00f3n podr\u00edan parecerse, los de los libros de cocina tambi\u00e9n, y si se trata de libros de ciencia ficci\u00f3n que, adem\u00e1s hablan de robots, \u00a1su c\u00f3digo de barras ser\u00eda a\u00fan m\u00e1s cercano!<\/span><\/i><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuanto m\u00e1s se parezcan dos palabras en significado, m\u00e1s cercana ser\u00e1 su lista de n\u00fameros (su <\/span><b>vector de embedding<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) en un espacio imaginario. Por ejemplo, los vectores para \u00abrey\u00bb y \u00abreina\u00bb estar\u00e1n muy cerca, y la diferencia entre el vector de \u00abrey\u00bb y \u00abhombre\u00bb ser\u00e1 similar a la diferencia entre \u00abreina\u00bb y \u00abmujer\u00bb! \u00a1Es genial, verdad?<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Lo primero que hace GPT cuando le proporcionas texto es mirar cada palabra y encontrar su lista de n\u00fameros (vector de embedding) correspondiente en su \u00abtabla de c\u00f3digos secretos\u00bb.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-137d9ad elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"137d9ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1562\" height=\"702\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/KnowledgeGraphEmbedding.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180529\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/KnowledgeGraphEmbedding.png 1562w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/KnowledgeGraphEmbedding-300x135.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/KnowledgeGraphEmbedding-1024x460.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/KnowledgeGraphEmbedding-768x345.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/KnowledgeGraphEmbedding-1536x690.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1562px) 100vw, 1562px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33cbf2a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"33cbf2a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f87cad elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2f87cad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Paso 2: El orden de las palabras (Codificaci\u00f3n posicional)<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38259a4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"38259a4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora tenemos una lista de n\u00fameros para cada palabra. Sin embargo, si mezclamos las palabras, la frase pierde su sentido: \u00abEl gato duerme\u00bb no tiene el mismo significado que \u00abDuerme el gato\u00bb. No les estoy ense\u00f1ando nada nuevo, \u00a1el orden de las palabras es crucial!<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El problema es que nuestro <\/span><b>modelo GPT<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> procesa las palabras en paralelo (por razones obvias de tiempo de ejecuci\u00f3n), sin preocuparse por su orden. Para resolver esto, agregamos informaci\u00f3n adicional a cada lista de n\u00fameros de las palabras: un <\/span><b>marcador de posici\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos marcadores de posici\u00f3n (<\/span><b>la Codificaci\u00f3n Posicional<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) tambi\u00e9n son listas de n\u00fameros, calculadas con f\u00f3rmulas matem\u00e1ticas especiales.<\/span><\/p><p><i><span style=\"font-weight: 400;\">No entraremos en detalles aqu\u00ed, pero basta con recordar que \u00a1funciona s\u00faper bien!<\/span><\/i><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Simplemente los sumamos a los vectores de Embedding de las palabras (su c\u00f3digo de barras exclusivo).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora, el modelo tiene una lista de vectores de embedding de cada palabra, que contienen la informaci\u00f3n de toda nuestra frase; cada elemento de esta lista contiene tanto informaci\u00f3n sobre la palabra misma como sobre el lugar donde se encuentra en la frase.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea9dc9f elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ea9dc9f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el modelo GPT<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00bd943 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"00bd943\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35d28d8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"35d28d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Paso 3: El Transformer<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4d07e2f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4d07e2f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Nada que ver con Optimus Prime, aunque&#8230;<\/span><\/i><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La parte m\u00e1s inteligente de GPT es la arquitectura Transformer. V\u00e9anlo como el cerebro que analizar\u00e1 la lista de n\u00fameros de la frase para entender el contexto y predecir la siguiente palabra.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos GPT utilizan una versi\u00f3n simplificada del Transformer original, llamada el <\/span><b>Decodificador<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. \u00bfPor qu\u00e9? Porque su trabajo es <\/span><b>generar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> texto, \u00a1y ese es el papel del Decodificador!<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este Transformer se construye apilando varios \u00abbloques\u00bb id\u00e9nticos unos sobre otros. Cuantos m\u00e1s bloques haya (cuanto m\u00e1s complejo sea), m\u00e1s poderoso es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cada bloque tiene varios pasos para procesar los vectores de Embedding de nuestras palabras:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-820227f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"820227f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. El principio de Atenci\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cd37245 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cd37245\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es la idea genial detr\u00e1s del Transformer. Cuando lees una frase, no das la misma importancia a todas las palabras para entender el sentido. Por ejemplo, en \u00abEl estudiante en DataScientest que hab\u00eda estudiado bien aprob\u00f3 su examen\u00bb, para entender \u00abaprob\u00f3\u00bb, te concentras en \u00abestudiante\u00bb y \u00abexamen\u00bb.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd9298d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"dd9298d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"850\" height=\"765\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/The-Transformer-model-architecture.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180530\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/The-Transformer-model-architecture.png 850w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/The-Transformer-model-architecture-300x270.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/The-Transformer-model-architecture-768x691.png 768w\" sizes=\"(max-width: 850px) 100vw, 850px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-33ff204 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"33ff204\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El mecanismo de <\/span><b>Atenci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> permite a nuestro modelo hacer lo mismo: para cada palabra de la frase, mira todas las palabras anteriores y decide cu\u00e1les son las m\u00e1s importantes para entender la palabra actual y predecir la siguiente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">A menudo, el Transformer usa varias \u00ab<\/span><b>cabezas de atenci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bb en paralelo. Es como si varias personas estuvieran leyendo la frase al mismo tiempo, cada una concentr\u00e1ndose en un tipo diferente de relaci\u00f3n (una en la gram\u00e1tica, otra en el significado&#8230;), para luego poner en com\u00fan sus an\u00e1lisis.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20f46d9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"20f46d9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. La Reflexi\u00f3n (O Feed-Forward)<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d7aaaf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6d7aaaf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Despu\u00e9s de que el mecanismo de Atenci\u00f3n haya permitido a cada palabra integrar el contexto de las palabras anteriores, cada vector de Embedding pasa independientemente a trav\u00e9s de varias capas de funciones matem\u00e1ticas que se basan en n\u00fameros, a los que llamamos <\/span><b>pesos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Este conjunto se llama una <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/redes-neuronales-artificiales-que-es\">red neuronal<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta capa permite al modelo realizar transformaciones m\u00e1s complejas sobre la informaci\u00f3n que la <\/span><b>Atenci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ha extra\u00eddo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce4dd70 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ce4dd70\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Formaci\u00f3n en desarrollo de IA<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aef0ddf e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"aef0ddf\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f1ceab8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f1ceab8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Paso 4: Volvemos a empezar con los mismos<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e900b76 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e900b76\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El verdadero poder de GPT proviene del hecho de que no se trata de un solo bloque Transformer, sino de varios (\u00a1decenas o incluso cientos!) apilados unos sobre otros.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Imagina una f\u00e1brica de varios pisos, en cada piso, nuestros vectores de Embedding son procesados por los <\/span><b>mecanismos de Atenci\u00f3n y Reflexi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. La informaci\u00f3n que sale de un piso se convierte en la entrada del siguiente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las primeras capas aprenden a gestionar las relaciones simples entre las palabras.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las capas intermedias combinan esta informaci\u00f3n para entender relaciones m\u00e1s complejas, la estructura de las frases. Las \u00faltimas capas comprenden el significado global, el tono, el estilo. \u00a1La informaci\u00f3n se vuelve m\u00e1s rica a medida que desciende los pisos!<\/span><\/p><p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Y cada vez m\u00e1s abstracta e incomprensible para nosotros, pobres humanos.<\/span><\/i><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2dcaf06 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2dcaf06\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1707\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/aerps-com-5e4Zlblkvks-unsplash-scaled-1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180531\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/aerps-com-5e4Zlblkvks-unsplash-scaled-1.jpg 2560w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/aerps-com-5e4Zlblkvks-unsplash-scaled-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/aerps-com-5e4Zlblkvks-unsplash-scaled-1-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/aerps-com-5e4Zlblkvks-unsplash-scaled-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/aerps-com-5e4Zlblkvks-unsplash-scaled-1-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/aerps-com-5e4Zlblkvks-unsplash-scaled-1-2048x1366.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ecac050 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ecac050\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40ecddd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"40ecddd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Paso 5: El entrenamiento<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d74ca2f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d74ca2f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Imagina que le das a la m\u00e1quina miles de millones de textos (libros, art\u00edculos, p\u00e1ginas web&#8230;). Le ocultas la palabra siguiente en cada frase y le dices: \u00ab\u00a1Adivina!\u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eso es <\/span><b>el entrenamiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El modelo intenta predecir la siguiente palabra bas\u00e1ndose en las palabras anteriores.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Al principio, se equivoca mucho, pero en cada error le decimos: \u00abNo, la palabra real era esta\u00bb, el modelo ajusta entonces sus par\u00e1metros internos (<\/span><b>los pesos!<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) para que la pr\u00f3xima vez que vea una situaci\u00f3n similar, \u00a1tenga m\u00e1s posibilidades de adivinar la palabra correcta!<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este proceso de ajuste basado en los errores se llama el Descenso de Gradiente<\/span><b>.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Al jugar a este juego de predicci\u00f3n miles de millones de veces con miles de millones de textos, el modelo aprende no solo qu\u00e9 palabras suelen ir juntas, sino tambi\u00e9n la gram\u00e1tica, la sintaxis, e incluso diferentes estilos de escritura.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6611dfe elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6611dfe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Dominar el entrenamiento de un modelo de IA<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09bf7a4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"09bf7a4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b4a3abe elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b4a3abe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Paso final: La Generaci\u00f3n de Texto<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a7ffb83 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a7ffb83\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez que el modelo est\u00e1 entrenado, est\u00e1 listo para generar texto, bas\u00e1ndose en una primera instrucci\u00f3n para poder predecir palabras asociadas, \u00a1<\/span><b>el prompt!<\/b><\/p><ol><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El modelo toma tu prompt, lo transforma en listas de n\u00fameros, y los hace pasar por todos sus bloques Transformer.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Da una lista de probabilidades para <\/span><b>cada palabra posible<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> del vocabulario. Por ejemplo, despu\u00e9s de \u2018<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c9rase una vez\u2026<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u2018, la palabra \u2018<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">un<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u2018 tiene un 80% de probabilidad, \u2018<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">una<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u2018 un 10%, \u2018<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">el<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u2018 un 5%, \u2018<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">en<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u2018 un 3%&#8230;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El modelo elige entonces una palabra entre esta lista de posibilidades. No siempre toma la m\u00e1s probable para que el texto no sea demasiado repetitivo. Esta palabra se a\u00f1ade a la secuencia: \u00ab<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c9rase una vez un<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bb.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El modelo toma esta nueva secuencia como entrada y repite el proceso: predice la siguiente palabra (\u00ab<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">caballero<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bb? \u00ab<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">gato<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bb? \u00ab<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">d\u00eda<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bb?), elige una palabra, la a\u00f1ade a la secuencia&#8230;<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6147cce elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6147cce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Y contin\u00faa, palabra por palabra, hasta que genera una palabra especial que significa \u00abfin de frase\u00bb o \u00abfin de texto\u00bb, o que alcanza una longitud m\u00e1xima.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b1acaae elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b1acaae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1922\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/shantanu-kumar-xvdkNBaja90-unsplash-1-scaled-1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180532\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/06\/shantanu-kumar-xvdkNBaja90-unsplash-1-scaled-1.jpg 2560w, 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class=\"elementor-element elementor-element-82d4cb0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"82d4cb0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Conclusi\u00f3n: \u00a1Esto funciona s\u00faper bien!<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ee7d834 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ee7d834\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La potencia de GPT proviene de la combinaci\u00f3n de varios elementos:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La arquitectura <\/span><b>Transformer<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y el mecanismo de <\/span><b>Atenci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que le permiten comprender el contexto en frases muy largas.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>apilamiento de las capas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que le permite aprender representaciones cada vez m\u00e1s complejas del lenguaje.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>entrenamiento masivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en enormes cantidades de texto, d\u00e1ndole un conocimiento muy amplio del lenguaje y del mundo.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El proceso de <\/span><b>generaci\u00f3n palabra por palabra<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> basado en la predicci\u00f3n, que le permite crear texto fluido y variado.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-350cc4b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"350cc4b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">GPT no \u00abpiensa\u00bb: Es extremadamente bueno para identificar <\/span><b>motivos estad\u00edsticos complejos en el lenguaje<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y los utiliza para predecir la continuaci\u00f3n m\u00e1s probable de una secuencia de palabras.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a1Pero el resultado de esta predicci\u00f3n, gracias a la escala del modelo y los datos de entrenamiento, es a menudo un texto que nos parece inteligente, pertinente y creativo!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37dd27d elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"37dd27d\" 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