Author: LABAN

“Generación de Lenguaje Natural con ChatGPT:
Avances y Aplicaciones.”

AUTORES: Pérez López, E1; Castro Salinas, J2; Lucas Valdivia, P3
1Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión, Tarapoto, Perú
2Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión, Tarapoto, Perú
3Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión, Tarapoto, Perú
perez@upeu.edu.pe
perez@upeu.edu.pe
perez@upeu.edu.pe

Introducción (Problema, objetivo, justificación)
Se plantea entonces, la comprensión general de este modelo y otros (como BERT) que han sido asimilados con muy buenos resultados en algunos procedimientos, como el análisis de sentimientos [1]. Esto para considerar las aplicaciones e identificar las posibilidades, potencialidades y debilidades que se podrían presentar en una implementación de esta tecnología para el campo de la ingeniería de software [3].

Objetivos
El artículo puede tener como objetivo principal proporcionar una visión general completa y detallada del modelo de lenguaje ChatGPT, incluyendo su arquitectura, funcionamiento y capacidades.

Desarrollo o Contenido
Se determina al lenguaje como un medio por el cual los humanos logran comunicarse y expresar racionamiento, este medio está sustentado por la asociación de signos con ciertos significados [5] .El lenguaje usa herramientas como la escritura, las señales y la voz para establecer comunicación, aquí es donde se encuentran dos tipos de lenguaje, el lenguaje natural donde encontramos lo que pág. 20 comúnmente enmarcados en campos como la matemática, la lógica o la programación los cuales están ceñidos rigurosamente a reglas establecidas [2] [4].

Tabla 1
Dimensiones sobre chat gpt

Nota: Ejemplo de una tabla de datos

Fig. 1 Ejemplo de una gráfica utilizando líneas

Conclusiones (Responde al objetivo)
En este póster, hemos presentado una visión general de ChatGPT, destacando los avances recientes en la generación de lenguaje natural con este modelo. Además, hemos explorado diversas aplicaciones potenciales de ChatGPT en áreas como asistentes virtuales, soporte al cliente.

Referencias bibliográficas (5 documentos fuente primaria, 2 documento fuente secundaria)
[1]OpenAI, «Blog OpenAI,» OpenAI, 22 09 2020. [En línea]. Disponible: https://openai.com/blog/openai-licenses-gpt-3-technology-to-microsoft/. [Último acceso: 12 11 2020].
[2]OpenAI, «Api Beta GPT-3,»OpenAI, 22 06 2020. [En línea]. Disponible: https://beta.openai.com/. [Último acceso: 12 11 2020].
[3]T. B. Brown y e. al., «Language Models are Few-Shot Learners,» arXiv, pp. 1-75, 2020.
[4] Z. Gao, a. A. Feng, a. X. Song y X. Wu, «Target-Dependent Sentiment Classification With BERT,» IEEE Access, vol. 7, pp. 154290-154299, 2019.
[5] B. Manrique-Losada, «procesamiento de lenguaje natural para adquisición de conocimiento: aproximaciones desde la ingeniería de requisitos,» Revista QUID, nº 24, pp. 69-78, 2015.