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Un embedding de texto es un vector numérico que codifica el significado de una palabra o frase, de forma que fragmentos semánticamente parecidos generan vectores cercanos por distancia coseno. Los modelos más usados en producción son OpenAI ada-002, Sentence Transformers y BGE, y sirven sobre todo para búsqueda semántica, sistemas RAG y clasificación de texto sin entrenar un clasificador.
ChatGPT 4 combina procesamiento del lenguaje natural avanzado con aprendizaje profundo para ofrecer conversaciones más naturales, coherentes y personalizadas que sus predecesores. Entiende la intención y el contexto acumulado de cada conversación, identifica múltiples intenciones en un mismo turno y reduce los escalados a agentes humanos, aunque sigue exigiendo supervisión y diseño cuidadoso.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es la disciplina de IA que permite a las máquinas entender, interpretar y generar texto y voz humana. Impulsado por la arquitectura transformer desde 2017, el NLP alimenta chatbots, traductores automáticos y sistemas de diagnóstico clínico, con retos pendientes en razonamiento causal, eficiencia energética y mitigación de sesgos.
Las redes neuronales profundas son hoy la base de casi toda aplicación de inteligencia artificial: desde el reconocimiento facial hasta la traducción automática. Con arquitecturas como CNN, RNN y Transformers, el deep learning ha transformado la visión computarizada, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural durante la última década.
