¿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 cómo responder a una amplia gama de consultas, desde el clima hasta recetas de cocina? La respuesta está en la forma en que se entrena a estos asistentes, o modelos de lenguaje. Recientemente, OpenAI, uno de los líderes en investigación en Inteligencia Artificial, publicó un artículo que arroja luz sobre una técnica eficaz 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 varios pasos para resolverse. Por ejemplo, si le preguntas a tu asistente de voz, una aplicación práctica de GPT-4, cómo hacer un pastel, necesitará 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 simplemente centrarse en el resultado final. Eso tiene sentido, ¿verdad? Cuando aprendemos algo nuevo, suele ser más útil comprender el proceso que solo 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 de los usuarios. Entonces, si corriges tu asistente de voz cuando comete un error, aprenderá de él y mejorará sus respuestas en el futuro.
Sin embargo, existe un desafío del que debemos ser conscientes. A veces, estos modelos de lenguaje pueden generar información que no tiene base en la realidad ni en datos de entrada, algo que los investigadores llaman "alucinaciones". Es como si el asistente de voz diera una respuesta que suena plausible pero que en realidad es incorrecta. OpenAI está trabajando en formas de detectar y corregir estas alucinaciones para mejorar la precisión de la respuesta.
Entonces, ¿qué significa esto para nosotros, los usuarios promedio de tecnología? Significa que la forma en que interactuamos con nuestros asistentes de voz u otras herramientas de inteligencia artificial 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, podrán aprender a brindarnos respuestas más precisas y útiles.
Un ejemplo práctico de esto se puede ver en una situación hipotética en la que le preguntamos a un asistente de voz sobre el horario diario 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 suposiciones sobre cuándo podría haber ido Steven a la librería. La respuesta del asistente se basa en un análisis lógico de la información proporcionada, demostrando la capacidad de GPT-4 para procesar información y brindar 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 o relevantes para el usuario.
Por lo tanto, para mejorar nuestra interacción con las herramientas de inteligencia artificial y obtener mejores respuestas, es crucial que trabajemos para mejorar la alineación. Esto se puede hacer 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 siga las instrucciones correctamente.
En resumen, la interacción eficaz con la inteligencia artificial es una vía de doble sentido. No se trata solo de cómo responde la IA, sino también de cómo nosotros, como usuarios, interactuamos con la IA. 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
