{"id":24860,"date":"2024-05-08T06:15:09","date_gmt":"2024-05-08T06:15:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/?p=24860"},"modified":"2024-05-08T07:40:19","modified_gmt":"2024-05-08T07:40:19","slug":"opro-google-deepmind-transforma-llm-herramientas-resolucion-problemas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/opro-transforma-llm","title":{"rendered":"OPRO transforma los LLM en herramientas de resoluci\u00f3n de problemas"},"content":{"rendered":"<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, se ha realizado un esfuerzo concertado para ampliar los modelos ling\u00fc\u00edsticos y convertirlos en lo que ahora llamamos <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/definicion\/modelo-linguistico-grande-llm\">grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos<\/a> (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s), lo que implica entrenar modelos m\u00e1s grandes en conjuntos de datos m\u00e1s extensos con mayor potencia computacional, lo que se traduce en mejoras constantes y esperadas en sus capacidades de generaci\u00f3n de texto.<\/p>\n<p>A medida que los LLM crecen, llegan a un punto en el que desbloquean nuevas capacidades, un fen\u00f3meno conocido como aprendizaje en contexto o aprendizaje basado en est\u00edmulos.<\/p>\n<p>Estas nuevas habilidades se desarrollan de forma natural sin un entrenamiento espec\u00edfico, <strong>lo que permite a los LLM realizar tareas como aritm\u00e9tica, responder preguntas y resumir textos<\/strong>, todas ellas adquiridas mediante la exposici\u00f3n al lenguaje natural.<\/p>\n<p>Este entusiasmo ha adquirido recientemente una nueva dimensi\u00f3n, ya que los investigadores de Google DeepMind han transformado los LLM en potentes herramientas de optimizaci\u00f3n utilizando su t\u00e9cnica de prompting, conocida como <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2309.03409\" target=\"_blank\">Optimization by PROmpting (OPRO)<\/a>.<\/p>\n<p><span><div>\n    <section class=\"toc-sticky w-100 bg-white \">\n        <div class=\"toc-sticky__container container\">\n            <div class=\"toc-sticky__open d-flex align-items-end\" data-bs-toggle=\"collapse\"\n                 aria-controls=\"multiCollapse1\"\n                 data-bs-target=\"#multiCollapse1\">\n                <button\n                        class=\"btn btn-primary collapse-action-btn p-1 rounded-circle\"\n                        type=\"button\"\n                >\n                    <i class=\"icon-chevron-up\"><\/i>\n                <\/button>\n                <span id=\"toc-current-title\" class=\"d-flex align-items-center\">\n                    Resumen\n                <\/span>\n                <span class=\"toc-main-title-permanent\">Resumen<\/span>\n            <\/div>\n            <div\n                    class=\"collapse my-3\"\n                    id=\"multiCollapse1\"\n            >\n                <ol class=\"StepProgress\">\n                                                                        <li 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                       onclick=handleScrollToTitle(\"evolucion_de_los_llm_hacia_potentes_optimizadores\")\n                               class=\"StepProgress-item__link\" data-level=\"2\">Evoluci\u00f3n de los LLM hacia potentes optimizadores<\/a>\n                                                    <\/div>\n                                                <\/li>\n                                                                        <li class=\"StepProgress-item\">\n                                                <div class=\"StepProgress-item__group\">\n                            <a data-id=\"como_funciona_opro\"\n                               onclick=handleScrollToTitle(\"como_funciona_opro\")\n                               class=\"StepProgress-item__link\" data-level=\"2\">\u00bfC\u00f3mo funciona OPRO?<\/a>\n                                                    <\/div>\n                                                <\/li>\n                                                                        <li class=\"StepProgress-item\">\n                                                <div class=\"StepProgress-item__group\">\n                            <a data-id=\"en_resumen\"\n                               onclick=handleScrollToTitle(\"en_resumen\")\n                               class=\"StepProgress-item__link\" data-level=\"2\">En resumen<\/a>\n                                                    <\/div>\n                                                <\/li>\n                                    <\/ol>\n                <div class=\"toc-sticky__container__disperse\"><\/div>\n                <div class=\"toc-sticky__btn-top justify-content-center\">\n                    <button class=\"btn btn-link d-flex align-items-center\" onclick={btnTop()}><p>Ver m\u00e1s<\/p><img decoding=\"async\"\n                                src=\"\/wp-content\/plugins\/table-of-contents\/assets\/images\/arrow-up-circle.svg\"\n                                alt=\"arrow-up-circle\">\n   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data-id=\"evolucion_de_los_llm_hacia_potentes_optimizadores\"\n                                   onclick=handleScrollToTitle(\"evolucion_de_los_llm_hacia_potentes_optimizadores\")\n                                   class=\"StepProgress-item__link\"\n                                   data-level=\"2\">Evoluci\u00f3n de los LLM hacia potentes optimizadores<\/a>\n                                                            <\/div>\n                                                    <\/li>\n                    \t\t\t\t\t \t\t\t\t\t                                                     <li class=\"StepProgress-item \">\n                                                    <div class=\"StepProgress-item__group\">\n                                <a data-id=\"como_funciona_opro\"\n                                   onclick=handleScrollToTitle(\"como_funciona_opro\")\n                                   class=\"StepProgress-item__link\"\n                                   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<\/div>\n            <div class=\"toc-sticky__container__disperse\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n\n<script id=\"toc-js\">\n    window.addEventListener(\"DOMContentLoaded\", () => {\n        const header = document.querySelector(\".header_wrapper\");\n\n        const pageLegend = document.querySelector('#multiCollapse1');\n        const pageLegendList = document.querySelector('#multiCollapse2');\n        const pageLegendCollapse = new bootstrap.Collapse(pageLegend, {toggle: document.querySelector(\".toc-sticky\").classList.contains('sticky')});\n\n        \/**\n         * Changing current title\n         *\/\n        (function (pageLegend) {\n            const titleNodes = pageLegend.querySelectorAll('.StepProgress-item__link');\n\n            if (!titleNodes.length) return;\n\n            const titles = [...titleNodes].map((itm, i) => ({\n                id: itm.getAttribute('data-id'),\n                text: itm.textContent,\n                level: 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A medida que disminuye la temperatura, el comportamiento del agua cambia gradualmente, pero hay un punto cr\u00edtico en el que ocurre algo notable. A esa temperatura, el agua experimenta una transformaci\u00f3n r\u00e1pida y significativa, pasando del estado l\u00edquido al hielo, como si se encendiera un interruptor.<\/p>\n<p>El comportamiento emergente no se limita a campos espec\u00edficos, sino que abarca diversos \u00e1mbitos como la f\u00edsica, la biolog\u00eda, la econom\u00eda y los sistemas. En el contexto de los LLM, sin embargo, esto significa que tras una etapa concreta de su formaci\u00f3n, los LLM parecen pasar a un nuevo modo en el que pueden abordar eficazmente problemas complejos sin una formaci\u00f3n expl\u00edcita.<\/p>\n<p>Este comportamiento extraordinario suele iniciarse y guiarse mediante avisos, que son instrucciones en lenguaje natural que se dan a los LLM. Dado que la calidad de las respuestas de los LLM est\u00e1 estrechamente ligada a la calidad de la instrucci\u00f3n, <strong>la elaboraci\u00f3n de instrucciones eficaces se ha convertido en un elemento fundamental de la utilizaci\u00f3n de los LLM.<\/strong><\/p>\n<p>Por ejemplo, la cadena de pensamiento es una t\u00e9cnica desarrollada para permitir que el modelo descomponga problemas complejos en subproblemas y los encadene para resolverlos de la misma forma que resolvemos problemas matem\u00e1ticos y de razonamiento. Este comportamiento se consigue proporcionando tanto los pasos intermedios de razonamiento como la soluci\u00f3n final como una indicaci\u00f3n para guiar a los LLM en la realizaci\u00f3n de estas tareas.<\/p>\n<p>Por ejemplo, para que el LLM pueda resolver tareas de razonamiento de sentido com\u00fan como &#8220;Me voy de excursi\u00f3n y necesito llevar agua. \u00bfCu\u00e1ntas botellas de agua de 16 onzas debo llevar para una caminata de 10 millas?&#8221;, podemos guiar al modelo como &#8220;Una pauta general es beber entre 0,5 y 1 litro (17-34 onzas) de agua por hora de caminata. Para una caminata de 16 kil\u00f3metros, necesitar\u00edas al menos 1-2 botellas, as\u00ed que dos botellas de 16 onzas cada una deber\u00edan ser suficientes.&#8221;<\/p>\n<h2><span id=\"evolucion_de_los_llm_hacia_potentes_optimizadores\">Evoluci\u00f3n de los LLM hacia potentes optimizadores<\/span><\/h2>\n<p>La investigaci\u00f3n contempor\u00e1nea de la IA est\u00e1 siendo testigo de un creciente inter\u00e9s en el desarrollo de t\u00e9cnicas innovadoras para incitar eficazmente a los LLM, aprovechando sus capacidades emergentes para abordar tareas de resoluci\u00f3n de problemas.<\/p>\n<p>En este contexto, los investigadores de Google <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/logros-avances-deep-learning\">DeepMind<\/a> han logrado recientemente un avance significativo con una nueva t\u00e9cnica de incitaci\u00f3n conocida como <strong>&#8220;Optimizaci\u00f3n por incitaci\u00f3n&#8221; (OPRO), que puede incitar a los LLM a resolver problemas de optimizaci\u00f3n.<\/strong> Esta capacidad de optimizaci\u00f3n emergente a\u00f1ade una nueva capa de utilidad a estos LLM, convirti\u00e9ndolos en valiosas herramientas de resoluci\u00f3n de problemas en diversos dominios.<\/p>\n<p>Piense en las posibilidades. Puede presentar un problema complejo de ingenier\u00eda en un lenguaje sencillo en lugar de definir formalmente el problema y derivar el paso de actualizaci\u00f3n con un solucionador programado.<\/p>\n<p>El modelo ling\u00fc\u00edstico puede captar los entresijos y proponer soluciones optimizadas. Del mismo modo, el an\u00e1lisis financiero puede ayudar en la optimizaci\u00f3n de carteras o la gesti\u00f3n de riesgos. Las aplicaciones abarcan un amplio espectro, desde la gesti\u00f3n de la cadena de suministro y la log\u00edstica hasta la investigaci\u00f3n cient\u00edfica y campos creativos como el arte y el dise\u00f1o.<\/p>\n<h2><span id=\"como_funciona_opro\">\u00bfC\u00f3mo funciona OPRO?<\/span><\/h2>\n<p>En pocas palabras, OPRO utiliza la potencia de los modelos ling\u00fc\u00edsticos para resolver problemas generando y evaluando soluciones, todo ello mientras comprende el lenguaje habitual y aprende de lo que ha hecho antes.<strong> Es como tener un asistente inteligente que va mejorando en la b\u00fasqueda de soluciones a medida que avanza.<\/strong> Un componente esencial de este proceso es el <a href=\"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/como\/escribir-prompts-ia\">meta-prompt<\/a>, que tiene dos partes fundamentales:<\/p>\n<p>&#8211; En primer lugar, explica el problema con palabras, incluyendo lo que intentamos conseguir y las reglas que debemos seguir. Por ejemplo, si intentamos mejorar la precisi\u00f3n de una tarea, las instrucciones pueden decir &#8220;inventa una nueva forma de hacer la tarea m\u00e1s precisa&#8221;.<\/p>\n<p>&#8211; En segundo lugar, incluye una lista de soluciones que el LLM haya probado antes y lo buenas que fueron. Esta lista ayuda al LLM a reconocer patrones en las respuestas y a basarse en las que parecen prometedoras.<\/p>\n<p>Durante cada paso del proceso de optimizaci\u00f3n, <strong>el LLM propone soluciones potenciales para la tarea de optimizaci\u00f3n.<\/strong> Para ello, tiene en cuenta tanto la descripci\u00f3n del problema como las soluciones que ha visto y evaluado anteriormente, que se almacenan en el meta-prompt.<\/p>\n<p>Una vez que genera estas nuevas soluciones, las examina detenidamente para comprobar su capacidad para resolver el problema. Se a\u00f1aden al meta-prompt si superan a las soluciones conocidas anteriormente. Esto se convierte en un ciclo en el que el LLM sigue mejorando sus soluciones bas\u00e1ndose en su aprendizaje.<\/p>\n<p>Para entender la idea, consideremos la tarea de optimizar una cartera financiera. A un &#8220;LLM optimizador&#8221; se le proporciona un meta-promptido que contiene par\u00e1metros de inversi\u00f3n y ejemplos con marcadores de posici\u00f3n para los mensajes de optimizaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Genera diversas asignaciones de cartera. Estas carteras son evaluadas por un &#8220;analizador de rendimiento LLM&#8221; en funci\u00f3n de la rentabilidad, el riesgo y otros par\u00e1metros financieros. Las instrucciones para las carteras con mejores resultados y sus par\u00e1metros de rendimiento se integran en la metainstrucci\u00f3n original. <strong>Este meta-prompt refinado se utiliza entonces para mejorar la cartera inicial,<\/strong> y el ciclo se repite para optimizar los resultados de inversi\u00f3n.<\/p>\n<h2><span id=\"en_resumen\">En resumen<\/span><\/h2>\n<p>Avances como OPRO son una paradoja: cautivadores por su ilimitado potencial para ampliar nuestros horizontes y desconcertantes porque marcan el comienzo de una era en la que la IA puede elaborar de forma aut\u00f3noma intrincados procesos, incluida la optimizaci\u00f3n, desdibujando los l\u00edmites del control y la creaci\u00f3n humanos.<\/p>\n<p>No obstante, <strong>la capacidad de transformar grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM) en potentes optimizadores establece a OPRO como un enfoque robusto y vers\u00e1til para la resoluci\u00f3n de problemas.<\/strong> El potencial de OPRO abarca la ingenier\u00eda, las finanzas, la gesti\u00f3n de la cadena de suministro, etc., ofreciendo soluciones eficaces e innovadoras. 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