¿Alguna vez te has preguntado cómo los asistentes de voz, una de las aplicaciones más fascinantes de la Inteligencia Artificial, aprenden a responder tus preguntas? ¿Cómo saben responder a una amplia gama de preguntas, desde el clima hasta recetas de cocina? La respuesta está en cómo se entrenan estos asistentes, o modelos lingüísticos. Recientemente, OpenAI, uno de los líderes en investigación en Inteligencia Artificial, publicó un artículo que arroja luz sobre una técnica efectiva para entrenar estos modelos, llamada supervisión de procesos.
La supervisión de procesos es como un maestro paciente que guía a un estudiante paso a paso a través de un problema, en lugar de simplemente decirle la respuesta correcta. Esto es particularmente útil para problemas complejos que requieren múltiples pasos para resolverse. Por ejemplo, si le preguntas a tu asistente de voz, una aplicación práctica de GPT-4, cómo hornear un pastel, deberá explicarte varios pasos, desde mezclar los ingredientes hasta la temperatura y el tiempo de horneado.
OpenAI ha descubierto que este enfoque de “enseñanza paso a paso” es mucho más eficaz que centrarse simplemente en el resultado final. Eso tiene sentido, ¿verdad? Al aprender algo nuevo, a menudo es más útil comprender el proceso, en lugar de sólo el resultado final.
Además, el estudio también destacó la importancia del aprendizaje activo. Esto significa que el modelo de lenguaje aprende a adaptarse en función de los comentarios del usuario. Entonces, si corriges a tu asistente de voz cuando comete un error, aprenderá de ello y mejorará sus respuestas en el futuro.
Sin embargo, hay un desafío del que debemos ser conscientes. A veces, estos modelos de lenguaje pueden generar información que no tiene base en la realidad o en los datos de entrada, algo que los investigadores llaman “alucinaciones”. Es como si el asistente de voz inventara una respuesta que suena plausible pero en realidad es incorrecta. OpenAI está trabajando en formas de detectar y corregir estas alucinaciones para mejorar la precisión de las respuestas.
¿Y qué significa esto para nosotros, los usuarios cotidianos de tecnología? Esto significa que la forma en que interactuamos con nuestros asistentes de voz u otras herramientas de IA puede afectar la calidad de las respuestas que recibimos. Si brindamos comentarios útiles y guiamos a nuestros asistentes de voz a través de los problemas paso a paso, pueden aprender a brindarnos respuestas más precisas y útiles.
Un ejemplo práctico de esto lo podemos ver en una situación hipotética en la que le preguntamos a un asistente de voz sobre la agenda diaria de un personaje ficticio, Steven. El asistente, utilizando GPT-4, analiza la información proporcionada, como las veces que se vio a Steven realizando diversas actividades, y hace conjeturas fundamentadas sobre cuándo Steven podría haber ido a la librería. La respuesta del asistente se basa en un análisis lógico de la información proporcionada, lo que demuestra la capacidad de GPT-4 para procesar información y proporcionar respuestas útiles y relevantes.
Sin embargo, es importante señalar que la efectividad de esta interacción depende de la alineación del modelo de lenguaje con las instrucciones del usuario. La alineación es una medida de qué tan bien el modelo de lenguaje sigue las instrucciones del usuario y proporciona respuestas que están en línea con las expectativas del usuario. Si el modelo de lenguaje no está alineado con las instrucciones del usuario, puede proporcionar respuestas que sean técnicamente correctas pero que no sean útiles ni relevantes para el usuario.
Por lo tanto, para mejorar nuestra interacción con las herramientas de IA y obtener mejores respuestas, es crucial que trabajemos para mejorar la alineación. Esto se puede lograr proporcionando instrucciones claras y específicas, proporcionando retroalimentación al modelo de lenguaje para ayudarlo a aprender y mejorar, y utilizando técnicas de supervisión de procesos para garantizar que el modelo de lenguaje esté siguiendo las instrucciones correctamente.
En resumen, la interacción efectiva con la inteligencia artificial es una calle de doble sentido. No se trata sólo de cómo responde la IA, sino también de cómo nosotros, como usuarios, interactuamos con ella. Al mejorar la alineación y proporcionar instrucciones y comentarios claros, podemos mejorar la calidad de las respuestas que recibimos y hacer de la IA una herramienta más útil y eficaz.
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Referencias de donde obtuve esta información:
Mejora del razonamiento matemático con supervisión de procesos (openai.com)
[2202.01344] Declaración formal de matemáticas Aprendizaje curricular (arxiv.org)
[2305.20050] Verifiquemos paso a paso (arxiv.org)
Texto: Guilherme Silveira
Revisión: Victoria Parise
Imagen: A mitad del viaje
