¿Por qué ChatGPT parece inteligente?

Introducción a los modelos de lenguaje y aprendizaje por refuerzo

Resumen de la sección: En esta sección, se introduce el concepto de modelos de lenguaje y cómo han evolucionado a lo largo del tiempo. Se menciona la importancia del aprendizaje por refuerzo en el desarrollo de modelos como ChatGPT.

Modelos de lenguaje antes de ChatGPT

• Antes de ChatGPT, existían modelos de lenguaje capaces de analizar textos, entender sentimientos y generar texto.

• Sin embargo, no eran adecuados para conversaciones interactivas.

Avances en algoritmos y métodos

• En los últimos años, se han logrado grandes avances en algoritmos y métodos utilizados en modelos como ChatGPT.

• Estos avances permiten que los modelos sean más versátiles y útiles para diversas tareas.

Aprendizaje por refuerzo

• El aprendizaje por refuerzo es un método utilizado para entrenar modelos como ChatGPT.

• Consiste en utilizar retroalimentación humana para mejorar el rendimiento del modelo.

Pre entrenamiento del modelo

Resumen de la sección: En esta sección se explica el proceso de pre entrenamiento del modelo, donde se utiliza una gran cantidad de información recopilada de internet para enseñar al modelo a predecir palabras siguientes en una secuencia.

Objetivo del pre entrenamiento

• Durante el pre entrenamiento, el modelo tiene como objetivo predecir qué palabra sigue en una secuencia dada.

• Se utiliza un Transformer con una gran cantidad de parámetros para procesar y encontrar relaciones entre palabras.

Representación interna del lenguaje

• El modelo, como ChatGPT, utiliza una representación interna del lenguaje basada en las relaciones encontradas durante el pre entrenamiento.

• Esta representación se crea a partir del análisis de grandes cantidades de texto.

Completando textos con el modelo

Resumen de la sección: En esta sección se explica cómo el modelo puede completar textos utilizando la información aprendida durante el pre entrenamiento.

Completando frases

• El modelo puede completar frases o textos dados ciertos contextos.

• Por ejemplo, si se le pide completar la frase "Mi animal favorito es", el modelo puede generar respuestas como "perro" o "gato".

Controlando la respuesta del modelo

• La temperatura utilizada al generar respuestas puede afectar la variabilidad de las respuestas.

• Una temperatura baja produce respuestas más determinísticas, mientras que una temperatura alta genera respuestas más aleatorias.

Limitaciones del pre entrenamiento

Resumen de la sección: En esta sección se discuten las limitaciones del pre entrenamiento y cómo pueden surgir respuestas incorrectas o incoherentes por parte del modelo.

Respuestas no siempre precisas

• Debido a que el modelo solo predice palabras siguientes en una secuencia, no siempre genera respuestas precisas.

• Puede dar respuestas relacionadas pero no exactamente lo que se espera.

Información sin filtrar

• Durante el pre entrenamiento, el modelo absorbe gran cantidad de información sin filtros.

• Esto significa que puede contener datos incorrectos, desinformación o incluso contenido ofensivo.

Extrayendo conocimiento del modelo

Resumen de la sección: En esta sección se destaca la importancia de saber cómo extraer el conocimiento del modelo pre entrenado y utilizarlo de manera adecuada.

Conocimiento dentro del modelo

• El modelo pre entrenado contiene una gran cantidad de conocimiento adquirido durante el proceso.

• Es importante saber cómo extraer ese conocimiento y utilizarlo correctamente.

Importancia de filtrar y ajustar respuestas

• Dado que el modelo puede generar respuestas incoherentes o incorrectas, es necesario filtrar y ajustar las respuestas según sea necesario.

• Esto garantiza que las respuestas sean precisas y útiles en un contexto determinado.

Ajuste del modelo y enseñanza de respuestas

Resumen de la sección: En esta parte, se explica cómo se ajusta el modelo para que pueda dar respuestas en lugar de responder con preguntas. Se menciona la importancia de enseñarle al modelo a resumir textos y traducir, entre otras cosas.

Ajuste del modelo y enseñanza de respuestas

• El objetivo es que el modelo responda preguntas en lugar de hacer más preguntas.

• Se busca enseñar al modelo a resumir textos y realizar traducciones.

• Se necesita un conjunto de datos cuidadosamente etiquetados para entrenar al modelo.

• Este conjunto se llama "datos de demostración" y consta de 13.000 pares de entradas y salidas.

• El proceso SFT (Supervised Fine-Tuning) se utiliza para pasar estos datos al modelo y ajustarlo.

• El objetivo no es que el modelo memorice las respuestas, sino que generalice correctamente.

Comparación entre modelos pequeños y grandes

Resumen de la sección: Aquí se compara un modelo pequeño con uno mucho más grande en términos de rendimiento y preferencia por parte de los etiquetadores. Se destaca que incluso con menos conocimiento, el modelo pequeño puede ser preferido debido a su capacidad para mantener conversaciones.

Comparación entre modelos pequeños y grandes

• Se compara un modelo con 175.000 millones de parámetros con otro 100 veces más pequeño pero entrenado en ambos pasos del proceso SFT.

• Los etiquetadores prefieren las respuestas del modelo más pequeño.

• Aunque el modelo más grande tiene más conocimiento, la capacidad de mantener conversaciones es un factor importante.

Alucinaciones y problemas con los modelos

Resumen de la sección: Se mencionan las alucinaciones y problemas que pueden surgir con los modelos de lenguaje, como inventar información falsa o generar respuestas incorrectas. También se destaca un oscuro secreto del proceso SFT que contribuye a este problema.

Alucinaciones y problemas con los modelos

• Los modelos pueden tener alucinaciones, inventando información falsa o generando respuestas incorrectas.

• Se menciona un caso en el que un abogado confió demasiado en el modelo y presentó información inexistente en una demanda.

• El proceso SFT tiene un oscuro secreto que hace que el modelo invente cosas cuando no tiene suficiente conocimiento para dar una respuesta correcta.

Creación de un sitio web utilizando una plataforma

Resumen de la sección: Se muestra cómo crear fácilmente un sitio web utilizando una plataforma específica. Se resalta la facilidad de uso y las herramientas disponibles para personalizar el sitio.

Creación de un sitio web utilizando una plataforma

• Se utiliza una plataforma para crear rápidamente un sitio web.

• La plataforma ofrece herramientas para gestionar empresas, pero se selecciona la opción de crear un sitio web y tienda en línea.

• Se muestra cómo subir el logo, configurar colores y seleccionar temas predefinidos.

• El sitio web es totalmente configurable, permitiendo modificar textos e imágenes según sea necesario.

Teoría sobre alucinaciones en modelos de lenguaje

Resumen de la sección: Se menciona una teoría que explica las alucinaciones en los modelos de lenguaje. Esta teoría sugiere que el proceso SFT enseña al modelo a inventar respuestas cuando no tiene suficiente conocimiento para dar una respuesta basada en su base de conocimientos.

Teoría sobre alucinaciones en modelos de lenguaje

• Una teoría principal sugiere que el proceso SFT enseña al modelo a inventar respuestas.

• Si se incluyen datos o conocimiento en las salidas del conjunto de datos de demostración que el modelo no tiene originalmente, no puede ajustar sus parámetros para dar esa respuesta.

• El modelo aprende que lo correcto es responder algo que no está en su base de conocimiento, lo cual lleva a las alucinaciones.

• Cuanto más se utiliza el proceso SFT, peor se vuelve este problema.

Modelo pre entrenado y ajustado con SFT

Resumen de la sección: Se resume cómo se obtiene un modelo pre entrenado utilizando información de internet y luego se ajusta utilizando el proceso SFT. Esto permite que el modelo responda preguntas, traduzca textos y realice otras tareas específicas.

Modelo pre entrenado y ajustado con SFT

• Se obtiene un modelo pre entrenado utilizando información de internet.

• Luego, este modelo se pasa por el proceso SFT utilizando los datos de demostración para ajustarlo.

• El objetivo es tener un modelo capaz de responder preguntas, traducir textos y realizar otras tareas específicas.

• Aunque puede haber alucinaciones, el modelo es útil para estas tareas específicas.

Aprendizaje por Refuerzo en el Aprendizaje Automático

Resumen de la sección: En esta sección se introduce el concepto de aprendizaje por refuerzo en el contexto del aprendizaje automático. Se explica que este paradigma consiste en entrenar a un agente para que realice acciones correctas y sea recompensado, mientras que las acciones incorrectas son castigadas.

Entrenamiento de un Modelo de Recompensas

• El primer paso es entrenar un modelo de recompensas que funcione como una función de puntuación.

• Este modelo requiere la ayuda de humanos para evaluar la calidad de las respuestas.

• Una vez creado el modelo de recompensas, se puede utilizar para entrenar automáticamente el modelo de lenguaje.

Evaluación y Mejora del Modelo

• Los etiquetadores evalúan múltiples criterios para determinar la calidad de las respuestas.

• El modelo aprende a comparar diferentes respuestas y asignarles una puntuación.

• Conforme avanza este proceso, el modelo mejora su capacidad para evaluar respuestas.

Uso del Modelo de Recompensas

• Una vez entrenado, el modelo de recompensas puede utilizarse para automatizar el entrenamiento del modelo de lenguaje.

• El modelo genera sus propias respuestas y recibe una puntuación del modelo de recompensas.

• El algoritmo PP ajusta el modelo buscando maximizar las respuestas con alta puntuación.

Limitaciones y Desafíos

• Existe un desafío en encontrar un equilibrio entre dar muchas respuestas válidas y evitar generar respuestas incorrectas.

• Algunas métricas pueden ser difíciles de definir para evaluar la mejora del modelo.

• El tema sigue siendo objeto de investigación activa.

Uso de Chat GPT y sus Limitaciones

Resumen de la sección: En esta sección se menciona cómo algunos modelos han utilizado a Chat GPT como entrenamiento, pero esto puede llevar a problemas si el modelo responde con información que no tiene en su base de conocimiento. Se destaca la importancia de tener cuidado al utilizar este enfoque.

Uso de Chat GPT como Entrenamiento

• Algunos modelos han intentado replicar los resultados utilizando a Chat GPT como parte del entrenamiento.

• Sin embargo, esto puede llevar a que el modelo aprenda respuestas incorrectas o basadas en información inexistente.

Limitaciones y Riesgos

• Si el modelo responde con información que no está en su base de conocimiento, se le está indicando que esa respuesta es correcta.

• Esto puede llevar a que el modelo genere respuestas erróneas o alucine información.

• Es importante tener en cuenta estas limitaciones al utilizar modelos como Chat GPT.

Este resumen proporciona una visión general del contenido del video y destaca los puntos clave relacionados con el aprendizaje por refuerzo y las limitaciones del uso de Chat GPT.