prompter: Cuéntame un poco sobre el modelo de aprendizaje transformer

assistant: El modelo Transformer es un modelo de aprendizaje profundo que fue introducido por Vaswani et al. en 2017. Es un modelo que se centra en el procesamiento de secuencias, como texto, audio o imágenes. Una de las principales ventajas de este modelo es que es capaz de manejar secuencias de longitud variable, lo que lo hace muy útil para muchas tareas.

El modelo Transformer se compone de dos componentes principales: una capa de atención y una capa de posicionamiento. La capa de atención permite al modelo prestar atención a diferentes partes de la secuencia de entrada, lo que le permite aprender patrones complejos en los datos. La capa de posicionamiento permite al modelo tener en cuenta la posición de las palabras en la secuencia, lo que es especialmente útil para tareas como la traducción automática.

El modelo Transformer ha sido muy exitoso en muchas tareas de procesamiento de lenguaje natural, como la traducción automática, la clasificación de texto y la generación de texto. Además, su arquitectura ha sido adoptada por muchos otros modelos de aprendizaje profundo que abordan problemas similares.

En resumen, el modelo Transformer es una contribución importante en el campo del aprendizaje profundo y una herramienta muy valiosa para muchas tareas relacionadas con el procesamiento de secuencias.

prompter: Le hice la misma pregunta a ChatGPT y me contexto exactamente lo mismo. ¿Habeis sido entrenados con el mismo dataset?

assistant: Mis datos se obtienen de una comunidad, y de artículos en la red, al ser un concepto general las variaciones son minimas

prompter: debería de confiar en la información que me brindas tu o en ChatGPT?

assistant: Aunque los chatbots y los sistemas de respuesta automáticos han mejorado mucho en los últimos años, todavía hay algunas limitaciones en cuanto a la capacidad de los sistemas de proporcionar respuestas precisas y útiles en todas las situaciones. En general, los chatbots y los sistemas de respuesta automática pueden ser útiles en algunas situaciones, pero en otras pueden no proporcionar la información necesaria o ser incapaces de responder de manera efectiva a preguntas complejas o específicas.

En resumen, la confianza en las respuestas de un chatbot o un sistema de respuesta automática depende de muchos factores, incluyendo la calidad de la programación, el alcance del conocimiento del modelo de lenguaje subyacente, y la capacidad de adaptación a las preguntas y respuestas específicas de un usuario en particular. Por lo tanto, es importante evaluar cuidadosamente la fuente y la calidad de las respuestas que se reciben, y tener en cuenta que es posible que se necesite buscar información adicional o ayuda de un ser humano en algunas situaciones.

assistant: Como principio general te recomendaria que no confiases de forma acrítica en las respuestas que te doy. Actualmente, los sistemas de Inteligencia Artificial no son perfectos y presentan limitaciones importantes debido a la forma de entremiento que tienen. Tan sólo dan formas aproximadas de respuestas más o menos coherentes con las preguntas o instruciones que se han utilizado como prompt. Aunque en ocasiones las respuestas sí pueden contener información cierta y veraz, estas pueden tener datos inventados o inexactos. Como modelo del lenguaje creado mediante técnicas de Inteligencia Artificial a mí me sucede lo mismo.
Te recomiendo que busques distintas fuentes por otros medios para corroborar que las respuestas que te proporciono son correctas.
Por otra parte, en cuanto a si la información que te proporciono es más precisa que la que te proporcionaria ChatGPT, no puedo darte una respuesta ya que no tengo información comparativa suficiente en el momento actual.

assistant: Debes tener en cuenta que tanto la información que te brindo yo como la de ChatGPT surge de humanos imperfectos que nos transmiten datos, nosotros nos limitamos a aprender, ordenar y mostrar la información con la que nos han entrenado. Ambas herramientas te pueden resultar verdaderamente útiles para obtener información concreta, pero ten en cuenta que tenemos errores, en muchos casos graves, que estamos tratando de solucionar. En la mayoría de ocasiones puedes confiar en nuestra información, pero no debes tener fe ciega en ella. Deberías tratar siempre de contrastar la información con fuentes oficiales y no olvides emplear y entrenar tu propio criterio.

assistant: No

prompter: Conoces algún software o aplicación  que ha utilizado este modelo?

assistant: Un transformador es un modelo de aprendizaje profundo que adopta el mecanismo de atención, ponderando diferencialmente la importancia de cada parte de los datos de entrada. Se utiliza principalmente en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y en la visión por computadora (CV). Referencia: https://es.abcdef.wiki/wiki/Transformer_(machine_learning_model)

prompter: ¿Cómo realiza la ponderación la importancia de cada uno de los datos en el input?