{"id":2910,"date":"2024-01-02T13:07:23","date_gmt":"2024-01-02T13:07:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/es"},"modified":"2024-01-02T14:53:31","modified_gmt":"2024-01-02T12:53:31","slug":"comentarios-mejoran-chatbots","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/es\/comentarios-mejoran-chatbots","title":{"rendered":"C\u00f3mo tus comentarios transforman modelos ling\u00fc\u00edsticos como ChatGPT"},"content":{"rendered":"

Los modelos ling\u00fc\u00edsticos como ChatGPT<\/a> han transformado nuestras interacciones con la tecnolog\u00eda. Nos ayudan a responder preguntas, dar recomendaciones y entablar conversaciones.<\/p>\n

Lo que muchos usuarios quiz\u00e1 no sepan es que, al tiempo que nosotros nos beneficiamos de estos modelos ling\u00fc\u00edsticos<\/strong>, ellos tambi\u00e9n aprenden y mejoran a partir de los comentarios que les proporcionamos.<\/p>\n

Este art\u00edculo explora la relaci\u00f3n entre los usuarios y los modelos ling\u00fc\u00edsticos, haciendo hincapi\u00e9 en c\u00f3mo los comentarios de los usuarios moldean y mejoran el rendimiento de herramientas como ChatGPT.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es un modelo ling\u00fc\u00edstico?<\/span><\/h2>\n

Como su nombre indica, un modelo ling\u00fc\u00edstico es un algoritmo especializado de inteligencia artificial<\/a> (IA) dise\u00f1ado para reproducir la capacidad humana de comprender y crear lenguaje natural.<\/p>\n

Para lograr este objetivo, el algoritmo se entrena con una gran cantidad de texto escrito procedente de distintas fuentes, como libros, art\u00edculos y p\u00e1ginas web. Este entrenamiento exhaustivo proporciona al algoritmo<\/strong> la experiencia necesaria para aprender y comprender eficazmente el lenguaje natural.<\/p>\n

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 comprensi\u00f3n del lenguaje<\/strong> y su capacidad para generar texto.<\/p>\n

Con este entrenamiento, el algoritmo puede responder preguntas, mantener conversaciones y ser \u00fatil en aplicaciones como chatbots y asistentes virtuales.<\/p>\n

Retos de los modelos ling\u00fc\u00edsticos<\/span><\/h3>\n

Aunque los modelos ling\u00fc\u00edsticos tienen muchas ventajas, tambi\u00e9n presentan algunos inconvenientes. Como los modelos se entrenan con grandes cantidades de datos de texto<\/strong> que pueden tener tanto informaci\u00f3n correcta como incorrecta, a veces estos modelos pueden dar respuestas incorrectas o contradictorias.<\/p>\n

Tambi\u00e9n pueden verse influidos por sesgos presentes en los datos y devolver respuestas sesgadas<\/a>. En algunos casos, pueden incluso generar informaci\u00f3n inventada<\/a> que no est\u00e1 basada en hechos. Las afirmaciones contradictorias pueden surgir cuando el modelo se contradice a s\u00ed mismo dentro de un contexto determinado.<\/p>\n

Encontrar\u00e1 una descripci\u00f3n detallada de estos problemas en nuestro art\u00edculo “Cuidado con los usuarios de modelos ling\u00fc\u00edsticos: 4 escollos a tener en cuenta”.<\/a><\/p>\n

Para hacer frente a estas limitaciones, uno de los enfoques m\u00e1s habituales consiste en recurrir a la retroalimentaci\u00f3n humana para mejorar el rendimiento de los modelos. Al recibir comentarios, los modelos pueden aprender de sus errores y mejorar gradualmente sus capacidades<\/strong>.<\/p>\n

Este proceso de aprendizaje continuo, impulsado por la retroalimentaci\u00f3n, refina la comprensi\u00f3n del lenguaje por parte de los modelos y les permite generar respuestas m\u00e1s precisas y fiables.<\/p>\n

Entender el concepto de aprendizaje por refuerzo y su funcionamiento es crucial para apreciar c\u00f3mo los modelos ling\u00fc\u00edsticos se benefician de las opiniones de los usuarios<\/strong>.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje por refuerzo?<\/span><\/h2>\n

El aprendizaje por refuerzo (RL) es una potente t\u00e9cnica de IA en la que un sistema inform\u00e1tico aprende por ensayo y error<\/strong>. Inspirado en el modo en que los humanos y los animales aprenden de su entorno, el RL permite al sistema experimentar, recibir informaci\u00f3n en forma de recompensas o castigos y mejorar gradualmente su capacidad de decisi\u00f3n.<\/p>\n

La idea central de la RL es la interacci\u00f3n entre un agente (por ejemplo, un robot o un programa inform\u00e1tico) y su entorno<\/strong>. El agente emprende acciones, recibe recompensas o castigos en funci\u00f3n de los resultados y aprende qu\u00e9 acciones son favorables o deben evitarse.<\/p>\n

Con el tiempo, descubre estrategias que maximizan las recompensas totales acumuladas.<\/p>\n

Un ejemplo ilustrativo<\/strong><\/p>\n

Imagine que ense\u00f1a a su robot RoboDog a buscar una pelota. Equipado con una c\u00e1mara, sensores y ruedas, RoboDog empieza sin saber qu\u00e9 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 trav\u00e9s de la exploraci\u00f3n, descubre las acciones que le dan m\u00e1s 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 obst\u00e1culos. Su proceso de aprendizaje se basa en el ensayo y error, guiado por recompensas.<\/p>\n

Tipos de m\u00e9todos de aprendizaje por refuerzo<\/span><\/h2>\n

Hay dos m\u00e9todos principales de aprendizaje por refuerzo: el basado en valores y el basado en pol\u00edticas.<\/p>\n

\n\n\n\n\n
M\u00e9todo basado en el valor<\/strong><\/td>\nSe trata de estimar el valor de las acciones o estados en funci\u00f3n de las recompensas, como calcular el valor de los movimientos en un juego.<\/strong> En el ejemplo de RoboDog, aprende qu\u00e9 acciones, como moverse hacia la pelota o recogerla, conducen a mayores recompensas (golosinas) y son, por tanto, m\u00e1s valiosas.<\/p>\n

Al estimar estos valores, el m\u00e9todo aprende a priorizar las acciones que producen mejores resultados.<\/td>\n<\/tr>\n

M\u00e9todo basado en pol\u00edticas<\/strong><\/td>\nSe centra en aprender las mejores acciones directamente, sin estimar valores, como encontrar la estrategia \u00f3ptima para RoboDog sin conocer expl\u00edcitamente el valor de cada movimiento.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
\n

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo tambi\u00e9n pueden clasificarse en algoritmos sin modelo y algoritmos basados en modelo.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n
Algoritmo sin modelo<\/strong><\/td>\nAprende 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.<\/strong> De este modo, aprende qu\u00e9 acciones le dan m\u00e1s premios y mejora en la b\u00fasqueda con el tiempo.<\/p>\n

 <\/p>\n

El algoritmo sin modelo m\u00e1s 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 funci\u00f3n de las recompensas que recibe.<\/td>\n<\/tr>\n

Algoritmo basado en modelos<\/strong><\/td>\nConstruye 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.<\/p>\n

 <\/p>\n

El algoritmo predice los resultados de distintas acciones y utiliza esa informaci\u00f3n para tomar decisiones.<\/p>\n

.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

\u00bfC\u00f3mo utiliza un modelo ling\u00fc\u00edstico los comentarios de los usuarios para mejorar?<\/span><\/h2>\n

Los modelos ling\u00fc\u00edsticos 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 retroalimentaci\u00f3n.<\/p>\n

El modelo ling\u00fc\u00edstico<\/strong> recibe informaci\u00f3n de los usuarios y genera respuestas. A continuaci\u00f3n, los usuarios dan su opini\u00f3n sobre la calidad de esas respuestas, indicando al modelo si son satisfactorias o no. Esta retroalimentaci\u00f3n es como una se\u00f1al de recompensa para el aprendizaje del modelo.<\/p>\n

El modelo toma este feedback y ajusta su configuraci\u00f3n interna para mejorar su proceso de generaci\u00f3n de respuestas<\/strong>. Utiliza algoritmos como los gradientes de pol\u00edtica o el aprendizaje Q para actualizar sus par\u00e1metros de forma que se maximicen las recompensas que recibe de los comentarios de los usuarios.<\/p>\n

Si el modelo produce una respuesta sesgada, inventada, contradictoria o incorrecta, la retroalimentaci\u00f3n 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<\/strong>.<\/p>\n

A trav\u00e9s de este proceso continuo de recibir informaci\u00f3n, actualizar par\u00e1metros y generar mejores respuestas, el modelo mejora gradualmente en la comprensi\u00f3n del lenguaje. As\u00ed se obtienen resultados m\u00e1s precisos y fiables.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Los modelos ling\u00fc\u00edsticos como ChatGPT se benefician de los comentarios de los usuarios a trav\u00e9s del aprendizaje por refuerzo. Al recibir comentarios sobre sus respuestas, estos modelos pueden aprender de sus errores y mejorar con el tiempo<\/strong>.<\/p>\n

Este proceso iterativo de retroalimentaci\u00f3n y ajuste ayuda a abordar retos como las respuestas sesgadas, fabricadas, contradictorias e incorrectas, lo que conduce a una generaci\u00f3n de lenguaje m\u00e1s precisa y fiable.<\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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