Exploring GPT's Capabilities in Chess-Puzzles

Abstract

[ES] Los modelos de lenguaje no han obtenido su popularidad solo por sus capacidades de generación de texto. También por la capacidad de aprendizaje que tienen. Se realiza una exploración de estas capacidades sobre el ajedrez. En el caso del ajedrez, nos permite procesar el juego como un problema de Lenguaje Natural el cual es interpretado por el modelo. Analizar sus capacidades de razonamiento y resolución de puzzles de ajedrez con diferentes enfoques de prompts, introduciendo conceptos de 'in-context learning' y 'fine-tuning'.

[EN] Language Models have not acquired their popularity based only on their text-generation capabilities, but also for the ability of learning they do have. An exploration of these capabilities over chess is carried out. With chess, it allows to process the game as a Natural Language problem. Analysing its capabilities of reasoning and solving puzzles with different prompt approaches, introducing concepts of in-context learning and fine-tuning.