¿Qué tan bien conoces ChatGPT en realidad?

Generative (escribe), Pre-trained (aprendió de un montón de datos mucho antes de que lo conocieras), Transformer (la arquitectura de red neuronal que hay debajo). El nombre es una ficha técnica, no una marca.

Una alucinación no es un mal funcionamiento: el modelo hace exactamente lo que sabe hacer, predecir texto plausible. No tiene una señal interna para decir “no sé”, y por eso los inventos suenan tan seguros de sí mismos.

Un ejemplo concreto de formato, extensión y tono le gana a cualquier montón de adjetivos. “Sé preciso” no le da nada con qué trabajar; una muestra le da un objetivo que igualar.

Las instrucciones personalizadas se aplican a cada chat nuevo; la memoria acumula datos sobre ti a lo largo de los chats. Juntas terminan con el ritual de volver a escribir quién eres y cómo te gustan las respuestas.

El plan gratuito puede usar las conversaciones para mejorar los modelos a menos que lo desactives en la configuración. Es la opción más importante que la mayoría de los usuarios nunca ha abierto.

Una temperatura baja elige siempre la palabra siguiente más probable: consistente y un poco plana. Una temperatura alta la suelta. Ninguna de las dos hace que algo sea más cierto.

El conocimiento propio se congela en la fecha de corte; la búsqueda web tapa el hueco cuando está disponible. Si no lo está, las noticias del mes pasado simplemente no existen para el modelo.

Los formatos se desvían porque el modelo los vuelve a improvisar cada vez. Fija la estructura una sola vez — una plantilla, un ejemplo ya completo — y reutilízala. Ese es todo el truco detrás de los resultados consistentes.

Reescribir, explicar y esquematizar funcionan con lo que el modelo ya sabe. Las noticias de hoy, no: sin búsqueda en vivo, o se niega o, peor, adivina.

El system prompt son instrucciones permanentes que pesan más que cualquier cosa que escribas: tono, rol, reglas. Las instrucciones personalizadas son, en esencia, la versión que tú sí puedes escribir.