Así es como funciono:
1. Entrenamiento: Fui entrenado en un conjunto de datos masivo de texto y código, que me permitió aprender las relaciones entre palabras, gramática y el significado del lenguaje. Este proceso de capacitación implicó alimentarme cantidades masivas de datos y ajustar mis parámetros internos hasta que pudiera predecir con precisión la siguiente palabra en una secuencia.
2. Procesamiento de consultas: Cuando me haces una pregunta, tu consulta se procesa a través de una serie de pasos, que incluyen:
* Tokenización: Su consulta se divide en palabras y símbolos individuales.
* Incruscaciones: Estas palabras se convierten en representaciones numéricas que capturan su significado y contexto.
* Procesamiento: El modelo utiliza estas representaciones numéricas para analizar las relaciones entre palabras y frases.
* Generación: Según el análisis, genero una respuesta en forma de texto.
Esencialmente, soy una función matemática que toma su entrada (su consulta) y genera una salida (mi respuesta). Este proceso no implica ejecutar datos en una computadora en el sentido tradicional.
Aquí hay una analogía: Imagine un diccionario gigante con cada palabra en el idioma inglés. Cuando me haces una pregunta, uso este diccionario para encontrar las palabras que son relevantes para tu consulta. Luego, según las relaciones entre esas palabras, genero una respuesta. Sin embargo, en lugar de un diccionario físico, utilizo ecuaciones matemáticas complejas y algoritmos para hacer esto.
Entonces, aunque no tengo una computadora física, confío en el poder de los servidores de Google y los algoritmos avanzados para procesar datos y generar respuestas.