La inteligencia artificial puede parecer magia, pero detrás de herramientas como ChatGPT hay tecnología, datos, matemáticas… y mucho entrenamiento. Si alguna vez te preguntaste cómo hace esta IA para entender lo que escribes y generar respuestas coherentes, este artículo es para ti.
Hoy vamos a abrir la “caja negra” y explicar, en palabras sencillas, cómo funciona ChatGPT desde dentro. Hablaremos de tres conceptos clave:
- 🧩 Tokens
- 🏋️♂️ Entrenamiento
- 💬 Prompts
🔍 ¿Qué es ChatGPT, exactamente?
ChatGPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI basado en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Su tarea principal es generar texto que tenga sentido, en base a lo que le escribes.
No tiene conciencia ni pensamientos propios. Solo predice cuál es la palabra (o parte de palabra) más probable que debería venir a continuación.
🧩 1. ¿Qué son los tokens?
Para comunicarse con un modelo como ChatGPT, el texto se convierte primero en algo que la IA pueda entender: tokens.
Un token puede ser:
- Una palabra entera (“hola”)
- Una parte de una palabra (“com” de “computadora”)
- O incluso un signo de puntuación (“.”)
Por ejemplo:
La frase “Hola, ¿cómo estás?” puede dividirse en tokens como:["Hola", ",", "¿", "cómo", "estás", "?"]
¿Por qué esto es importante? Porque los modelos como ChatGPT no procesan texto directamente como lo hacemos los humanos. Trabajan con estos tokens como unidades básicas. Además, cada mensaje tiene un límite de tokens, por lo que escribir más largo o recibir respuestas más extensas consume más capacidad.
🏋️♂️ 2. ¿Cómo fue entrenado ChatGPT?
Aquí es donde la magia técnica ocurre.
🔹 Fase 1: Preentrenamiento
OpenAI entrenó GPT con cientos de miles de millones de palabras tomadas de internet: libros, artículos, sitios web, conversaciones, código, etc. Durante este proceso, la IA no aprende hechos específicos, sino patrones lingüísticos.
Se le dan partes de texto y se le enseña a predecir la siguiente palabra.
Ejemplo:
Input: “El Sol es una estrella que se encuentra en el centro del…”
ChatGPT aprende que probablemente lo que sigue sea “sistema solar”.
Este entrenamiento requiere:
- Enormes cantidades de datos
- Potencia de cálculo descomunal (grandes centros de datos y GPUs)
- Millones de pasos de ajuste
🔹 Fase 2: Ajuste con supervisión (fine-tuning)
Luego del preentrenamiento, se hace un ajuste más específico, donde:
- Personas (entrenadores humanos) corrigen y guían las respuestas.
- Se utiliza una técnica llamada RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) donde la IA aprende a preferir respuestas más útiles, educadas y seguras.
💬 3. ¿Qué es un prompt y por qué importa?
Un prompt es el texto que tú le das a la IA para que te responda. Puede ser tan simple como:
“¿Qué es la fotosíntesis?”
O tan complejo como:
“Imagina que eres un profesor de biología explicándole a un niño de 10 años qué es la fotosíntesis, usando ejemplos y metáforas sencillas.”
Por qué el prompt es clave:
ChatGPT no piensa ni sabe qué necesitas. Solo responde a lo que le das como entrada.
Un buen prompt puede:
- Hacer que las respuestas sean más útiles.
- Aumentar la precisión o la creatividad.
- Ahorrarte tiempo ajustando lo que recibes.
👉 A esto se le llama “prompt engineering” o “ingeniería de prompts”, y se ha convertido en una habilidad muy valiosa.
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🧠 Entonces… ¿ChatGPT realmente entiende lo que decimos?
No en el sentido humano.
ChatGPT no tiene emociones, intenciones, ni conciencia. Solo identifica patrones estadísticos y genera respuestas basadas en probabilidades.
Sin embargo, gracias a su entrenamiento masivo y a su estructura (los famosos transformers), puede simular muy bien el lenguaje humano y ofrecer respuestas que parecen pensadas, empáticas o informadas.
✅ Resumen rápido
| Concepto | ¿Qué significa? |
|---|---|
| Token | Fragmento de texto que la IA usa para entender y generar lenguaje. |
| Entrenamiento | Proceso en el que la IA aprende a predecir palabras usando grandes cantidades de texto. |
| Prompt | El texto de entrada que escribes para pedirle algo a la IA. |
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