La predilección de ChatGPT por los guiones y su dominio de la programación no reflejan diferencias entre estudiantes de humanidades y ciencias, sino diferencias en el aprendizaje de ambas disciplinas. En realidad, representan diferencias en los métodos de entrenamiento para generar dos tipos de contenido distintos. El texto generado no tiene una respuesta estándar, por lo que depende de respuestas y comentarios definidos por usuarios. Las preferencias dependen en gran medida de los resultados de las anotaciones, al igual que cuando estudiamos humanidades, donde dependemos de los libros de texto y las explicaciones del profesor. La característica de escribir código y resolver problemas matemáticos es que existen respuestas estándar. Al igual que cuando estudiamos ciencias como matemáticas y física, lo correcto es correcto y lo incorrecto es incorrecto, independientemente de las preferencias humanas. Hay una recompensa por acertar y ninguna por equivocarse, por lo que el modelo puede entrenarse repetidamente y, con el tiempo, volverse cada vez más potente.
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