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0:00 Intro
3:18 Sponsor
4:34 ¿Qué es ChatGPT?
8:37 ¿Cómo interactúa ChatGPT?
10:45 Redes Neuronales
11:53 Aprendizaje automático (MACHINE LEARNING)
13:17 Problemas del lenguaje natural
14:49 ¿Cómo se entrena una red neuronal?
16:15 Tokenización
19:18 Embedding
20:34 ¿Cómo utiliza ChatGPT el Embedding?
22:52 Lematización
23:24 ¿De dónde saca las respuestas ChatGPT?
24:11 ¿Cómo transforma o reconstruye ChatGPT los Tokens en frases únicas?
25:55 Sampling
26:36 Check point (repaso de los puntos que se han mencionado hasta ahora)
28:14 Fases de las redes neuronales
28:44 Problemas de “memoria” (entrenamiento en secuencia)
31:59 Long Short- Term Memory
32:52 Transformers (capa de atención)
35:03 Paralelizar (entrenamiento en paralelo)
35:53 Bert
36:44 OpenAI
39:40 GitHub Copilot
40:18 ¿Cómo se convierte GPT3 en ChatGPT?
41:27 RLFHF (aprendizaje reforzado de feedback humano)
43:14 ¿Qué hardware se utilizó para entrenar a ChatGPT?
43:49 Microsoft apuesta por OpenAI
44:02 El buscador Bing humilla a Google en AI
45:32 ¿Por qué Google no tiene servicio de Chat como ChatGPT?
46:33 ¿Microsoft va a por Google?
47:27 Los divagues de ChatGPT
48:48 Bard mete la pata y Google lo paga
49:12 Conclusión
50:11 Despedida

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