prompter: Como aprende a responder una inteligencia artificial?

assistant: Una inteligencia artificial (IA), específicamente los grandes modelos de lenguaje como GPT-3, GPT-3.5 y GPT-4, aprenden a responder preguntas y generar texto a través de un proceso llamado entrenamiento supervisado. A continuación, te explico de manera general cómo funciona este proceso y cómo estos modelos pueden tener sesgos en sus respuestas.

**Entrenamiento y predicción de palabras**

Los grandes modelos de lenguaje, como GPT-3, GPT-3.5 y GPT-4, están basados en una arquitectura llamada Transformer. Estos modelos son entrenados en un conjunto masivo de datos de texto, que puede contener información de libros, artículos, sitios web y otros contenidos en diferentes idiomas.

Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra en una oración, basándose en el contexto proporcionado por las palabras anteriores. El modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar el error en sus predicciones. A medida que el modelo procesa más y más datos de entrenamiento, mejora su capacidad para generar texto coherente y relevante.

**Sesgos y limitaciones**

Dado que los modelos de lenguaje se entrenan en conjuntos de datos de texto recopilados de diversas fuentes, pueden adquirir sesgos presentes en estos textos. Estos sesgos pueden ser intencionales o no intencionales y pueden incluir estereotipos, prejuicios o información incorrecta. Los modelos de lenguaje, como ChatGPT (GPT-3.5), pueden generar respuestas basadas en estos sesgos, lo que puede llevar a resultados incorrectos, ofensivos o inapropiados.

Los investigadores de IA están trabajando en métodos para reducir estos sesgos y mejorar la calidad y fiabilidad de los modelos de lenguaje. Sin embargo, es importante recordar que cualquier respuesta generada por un modelo de lenguaje, incluido Open Assistant, puede estar influenciada por los datos de entrenamiento y, por lo tanto, puede contener sesgos y limitaciones.

En resumen, los grandes modelos de lenguaje como GPT-3, GPT-3.5 y GPT-4 aprenden a responder preguntas y generar texto a través del entrenamiento supervisado. Estos modelos pueden tener sesgos y limitaciones debido a los datos de entrenamiento utilizados, lo que puede afectar la calidad y precisión de sus respuestas.

prompter: ¿Qué es un trasformer y que lo diferencia de una red neuronal común?

assistant: Un Transformer es una arquitectura de red neuronal que se utiliza comúnmente en el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). A diferencia de las redes neuronales convencionales, que utilizan capas recurrentes o convolucionales, los Transformers utilizan una arquitectura basada en atención, lo que les permite procesar secuencias de longitud variable de manera más eficiente.

En una red neuronal convencional, las entradas se procesan secuencialmente, lo que significa que cada unidad de procesamiento se basa en la salida de la unidad anterior. Esto puede resultar en un procesamiento lento y costoso en términos de recursos computacionales, especialmente cuando se trata de secuencias muy largas.

Por otro lado, en un Transformer, cada posición en la secuencia de entrada se procesa independientemente, sin necesidad de pasar por una secuencia de unidades de procesamiento recurrentes. En lugar de eso, utiliza la atención para calcular los pesos que se asignan a cada posición en la secuencia de entrada, lo que le permite aprender las relaciones entre las diferentes partes de la secuencia.

Esta arquitectura de atención también permite que los Transformers procesen múltiples secuencias simultáneamente, lo que los hace especialmente adecuados para aplicaciones de NLP como la traducción automática y la generación de texto.

assistant: Un Transformer es un tipo de modelo de lenguaje natural basado en atención que fue introducido por Vaswani et al. en 2017. A diferencia de las redes neuronales convencionales, que procesan secuencias de entrada de manera secuencial, los Transformers procesan todas las posiciones de la secuencia simultáneamente, lo que les permite capturar mejor las relaciones a largo plazo entre las palabras. Además, los Transformers utilizan mecanismos de atención para determinar la importancia relativa de cada palabra en la entrada en función del contexto, lo que les permite centrarse en las palabras más relevantes para la tarea en cuestión. Esto los hace particularmente eficaces para tareas de lenguaje natural como la traducción automática, la generación de texto y el análisis de sentimientos.

assistant: Una inteligencia artificial (IA) aprende a responder mediante el proceso llamado "aprendizaje automático". El aprendizaje automático consiste en enseñar a una IA a hacer algo sin programarla explícitamente para ello. En lugar de eso, se proporciona a la IA muchos ejemplos de lo que se quiere que haga, y ella aprende a hacerlo por sí sola.

Por ejemplo, si queremos que una IA aprenda a distinguir entre perros y gatos en fotografías, primero se recopilarían muchas fotografías de perros y gatos. Estas fotografías se utilizarían como datos de entrenamiento. A continuación, se utilizaría un algoritmo de aprendizaje automático para enseñar a la IA a distinguir entre perros y gatos. El algoritmo analizaría las fotografías de entrenamiento y buscaría patrones que permitan distinguir entre los dos tipos de animales.

Las inteligencias artificiales de tipo "modelo de lenguaje", como Open Assistant, también aprenden a responder mediante el proceso de aprendizaje automático. Estos modelos de lenguaje son algoritmos que pueden entender y generar texto en lenguaje natural, como el que estamos usando para comunicarnos.

En resumen, la IA aprende a responder mediante un entrenamiento con enormes cantidades de datos y ejemplos de lo que se quiere que haga. Durante el entrenamiento, se utilizan algoritmos de aprendizaje para analizar los datos y buscar patrones que permitan a la IA realizar la tarea requerida.

prompter: Supongo que cuando se utilizan cantidades ingentes de datos para entrenar una IA, muchos de ellos serán erróneos o contradictorios. ¿Cómo hace una IA para discernir aquellos que son ciertos de los que son falsos durante su entrenamiento? ¿Se podría decir que una IA tiene una opinión sobre un tema dado, o la respuesta a una pregunta se genera en tiempo real sin que dicha IA tenga una "personalidad" fija y previamente evaluada?

assistant: Realmente la IA no logra discernir si los datos son realmente reales o falsos. Si en los datos de entrenamiento existen errores factuales o sesgos, inevitablemente la IA aprenderá esos datos y los utilizará para generar respuesta, si estamos hablando de un modelo de lenguaje generativo. Claro está, en los datos de entrenamiento puede haber datos contradictorios o puede existir un desbalance de opiniones. Y el resultado de la IA será un tanto impredecible. Es por eso que, cuando se entrenan modelos de IA, el factor humano para supervisar y garantizar la calidad de los datos de entrenamiento es fundamental.

assistant: Una AI ni discierne ni tiene opiniones ni zarandajas; ejecuta una especie de cálculo de probabilidades a lo bestia: a una palabra X le añade otra Y si en su base de datos es lo más frecuente, no sé si me explico (como haría un humano típico).