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
perez@upeu.edu.pe
perez@upeu.edu.pe
perez@upeu.edu.pe

Introducción

Resultados

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, de esta tecnología para el campo de la ingeniería de software. Esto para considerar las aplicaciones e identificar las posibilidades, potencialidades y debilidades que se podrían presentar en de software [2]. 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.

Fig. 1 Ejemplo de una gráfica utilizando líneas con colores que contrastan apropiadamente debido a fondo blanco

Tabla I
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Objetivos

Clasificación de imágenes: Las CNN se utilizan para clasificar imágenes en diferentes categorías, como identificar si una imagen es un en radiografías médicas, entre otras aplicaciones.
Detección de objetos: Las CNN también se utilizan para detectar y localizar objetos tráfico, vehículos, etc.
La detección ya que implica identificar la ubicación y la forma de los objetos dentro de una imagen, además de clasificarlos en diferentes categorías.

Materiales y métodos
Plataforma de desarrollo: Se requiere un entorno de desarrollo para trabajar con el modelo GPT de IA, bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural y herramientas de desarrollo de software[3]
Conjunto de datos: El modelo GPT necesita un conjunto de datos previos para entrenarse. de texto, chats de prueba, entre otros. Cuanto más amplio y diverso sea el conjunto de datos, mejor será el rendimiento del modelo[4]
Entrenamiento del modelo: [5] Se utiliza un proceso de entrenamiento para ajustar los parámetros del modelo GPT utilizando el conjunto de datos seleccionado
Preprocesamiento de datos: Antes de alimentar los datos al modelo GPT, es posible que se requiera un preprocesamiento para limpiar y formatear los textos de entrada. Esto puede incluir la eliminación de puntuación[6]

Conclusiones

Preprocesamiento de datos: Antes de alimentar los datos al modelo GPT, es posible que del sistema de chat: Una vez entrenado el modelo.
con el sistema. Esto puede incluir el desarrollo de una aplicación web, una API o una interfaz de línea de comandos.

Referencias

[1] OpenAI, «Blog OpenAI,» OpenAI, 22 09 2020. [En línea]. Disponible: https://openai.com/blog/openai-licenses-gpt-3-
[2] OpenAI, «Api Beta GPT-3,»OpenAI, 22 06 2020. [En línea]. Disponible: https://beta.openai.com/. [Último acceso: 12 11
[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. 1
[5] B. Manrique-Losada, «procesamiento de lenguaje natural para adquisición de conocimiento:
[6] Aproximaciones desde la ingeniería de requisitos,» Revista QUID, nº 24, pp. 69-78, 2015.