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Los modelos lingüísticos como ChatGPT han transformado nuestras interacciones con la tecnología. Nos ayudan a responder preguntas, dar recomendaciones y entablar conversaciones.
Lo que muchos usuarios quizá no sepan es que, al tiempo que nosotros nos beneficiamos de estos modelos lingüísticos, ellos también aprenden y mejoran a partir de los comentarios que les proporcionamos.
Este artículo explora la relación entre los usuarios y los modelos lingüísticos, haciendo hincapié en cómo los comentarios de los usuarios moldean y mejoran el rendimiento de herramientas como ChatGPT.
?Qué es un modelo lingüístico?
Como su nombre indica, un modelo lingüístico es un algoritmo especializado de inteligencia artificial (IA) dise?ado para reproducir la capacidad humana de comprender y crear lenguaje natural.
Para lograr este objetivo, el algoritmo se entrena con una gran cantidad de texto escrito procedente de distintas fuentes, como libros, artículos y páginas web. Este entrenamiento exhaustivo proporciona al algoritmo la experiencia necesaria para aprender y comprender eficazmente el lenguaje natural.
El entrenamiento suele realizarse pidiendo al algoritmo que prediga la siguiente palabra de una frase a partir de un conjunto dado de palabras iniciales. Al realizar repetidamente esta tarea, el algoritmo aprende los patrones y las relaciones entre las palabras. Este proceso permite al algoritmo mejorar su comprensión del lenguaje y su capacidad para generar texto.
Con este entrenamiento, el algoritmo puede responder preguntas, mantener conversaciones y ser útil en aplicaciones como chatbots y asistentes virtuales.
Retos de los modelos lingüísticos
Aunque los modelos lingüísticos tienen muchas ventajas, también presentan algunos inconvenientes. Como los modelos se entrenan con grandes cantidades de datos de texto que pueden tener tanto información correcta como incorrecta, a veces estos modelos pueden dar respuestas incorrectas o contradictorias.
También pueden verse influidos por sesgos presentes en los datos y devolver respuestas sesgadas. En algunos casos, pueden incluso generar información inventada que no está basada en hechos. Las afirmaciones contradictorias pueden surgir cuando el modelo se contradice a sí mismo dentro de un contexto determinado.
Encontrará una descripción detallada de estos problemas en nuestro artículo “Cuidado con los usuarios de modelos lingüísticos: 4 escollos a tener en cuenta”.
Para hacer frente a estas limitaciones, uno de los enfoques más habituales consiste en recurrir a la retroalimentación humana para mejorar el rendimiento de los modelos. Al recibir comentarios, los modelos pueden aprender de sus errores y mejorar gradualmente sus capacidades.
Este proceso de aprendizaje continuo, impulsado por la retroalimentación, refina la comprensión del lenguaje por parte de los modelos y les permite generar respuestas más precisas y fiables.
Entender el concepto de aprendizaje por refuerzo y su funcionamiento es crucial para apreciar cómo los modelos lingüísticos se benefician de las opiniones de los usuarios.
?Qué es el aprendizaje por refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo (RL) es una potente técnica de IA en la que un sistema informático aprende por ensayo y error. Inspirado en el modo en que los humanos y los animales aprenden de su entorno, el RL permite al sistema experimentar, recibir información en forma de recompensas o castigos y mejorar gradualmente su capacidad de decisión.
La idea central de la RL es la interacción entre un agente (por ejemplo, un robot o un programa informático) y su entorno. El agente emprende acciones, recibe recompensas o castigos en función de los resultados y aprende qué acciones son favorables o deben evitarse.
Con el tiempo, descubre estrategias que maximizan las recompensas totales acumuladas.
Un ejemplo ilustrativo
Imagine que ense?a a su robot RoboDog a buscar una pelota. Equipado con una cámara, sensores y ruedas, RoboDog empieza sin saber qué hacer. A base de ensayo y error, se mueve aleatoriamente y de vez en cuando golpea la pelota. Si acierta accidentalmente, se le recompensa con golosinas. Con el tiempo, RoboDog aprende que golpear la pelota produce resultados positivos. A través de la exploración, descubre las acciones que le dan más premios, en concreto, acercarse a la pelota y recogerla. Al centrarse en estas acciones gratificantes, RoboDog perfecciona su estrategia y adquiere destreza para recoger la pelota con eficacia, incluso sorteando obstáculos. Su proceso de aprendizaje se basa en el ensayo y error, guiado por recompensas.
Tipos de métodos de aprendizaje por refuerzo
Hay dos métodos principales de aprendizaje por refuerzo: el basado en valores y el basado en políticas.
| Método basado en el valor | Se trata de estimar el valor de las acciones o estados en función de las recompensas, como calcular el valor de los movimientos en un juego. En el ejemplo de RoboDog, aprende qué acciones, como moverse hacia la pelota o recogerla, conducen a mayores recompensas (golosinas) y son, por tanto, más valiosas.
Al estimar estos valores, el método aprende a priorizar las acciones que producen mejores resultados. |
| Método basado en políticas | Se centra en aprender las mejores acciones directamente, sin estimar valores, como encontrar la estrategia óptima para RoboDog sin conocer explícitamente el valor de cada movimiento. |
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo también pueden clasificarse en algoritmos sin modelo y algoritmos basados en modelo.
| Algoritmo sin modelo | Aprende directamente de las experiencias por ensayo y error, como RoboDog, que prueba diferentes acciones al azar y es recompensado con golosinas cuando golpea accidentalmente la pelota. De este modo, aprende qué acciones le dan más premios y mejora en la búsqueda con el tiempo.
El algoritmo sin modelo más utilizado es el Q-learning. Este algoritmo estima las mejores acciones asignando valores a las distintas acciones. Empieza con valores aleatorios y los actualiza en función de las recompensas que recibe. |
| Algoritmo basado en modelos | Construye un modelo interno para predecir los resultados en distintas situaciones. Es como si RoboDog hubiera creado un plan a partir de un conocimiento interno del entorno.
El algoritmo predice los resultados de distintas acciones y utiliza esa información para tomar decisiones. . |
?Cómo utiliza un modelo lingüístico los comentarios de los usuarios para mejorar?
Los modelos lingüísticos emplean el aprendizaje por refuerzo para aprovechar los comentarios de los usuarios y mejorar su rendimiento a la hora de enfrentarse a retos como las respuestas sesgadas, fabricadas, contradictorias e incorrectas. Como se ha descrito anteriormente, el aprendizaje por refuerzo funciona como un bucle de retroalimentación.
El modelo lingüístico recibe información de los usuarios y genera respuestas. A continuación, los usuarios dan su opinión sobre la calidad de esas respuestas, indicando al modelo si son satisfactorias o no. Esta retroalimentación es como una se?al de recompensa para el aprendizaje del modelo.
El modelo toma este feedback y ajusta su configuración interna para mejorar su proceso de generación de respuestas. Utiliza algoritmos como los gradientes de política o el aprendizaje Q para actualizar sus parámetros de forma que se maximicen las recompensas que recibe de los comentarios de los usuarios.
Si el modelo produce una respuesta sesgada, inventada, contradictoria o incorrecta, la retroalimentación negativa le ayuda a reconocer y corregir esos errores. El modelo actualiza sus mecanismos subyacentes, como las conexiones y pesos de su red neuronal, para reducir las posibilidades de cometer esos errores en el futuro.
A través de este proceso continuo de recibir información, actualizar parámetros y generar mejores respuestas, el modelo mejora gradualmente en la comprensión del lenguaje. Así se obtienen resultados más precisos y fiables.
Conclusión
Los modelos lingüísticos como ChatGPT se benefician de los comentarios de los usuarios a través del aprendizaje por refuerzo. Al recibir comentarios sobre sus respuestas, estos modelos pueden aprender de sus errores y mejorar con el tiempo.
Este proceso iterativo de retroalimentación y ajuste ayuda a abordar retos como las respuestas sesgadas, fabricadas, contradictorias e incorrectas, lo que conduce a una generación de lenguaje más precisa y fiable.
