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Descubriendo el Misterio de las Alucinaciones en ChatGPT

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Todos hemos experimentado momentos en los que nuestra imaginación nos juega malas pasadas, pero ¿qué sucede cuando una inteligencia artificial también padece de alucinaciones?

Adéntrate en este fascinante mundo de alucinaciones de ChatGPT y aprende cómo combatir el sesgo y mejorar la precisión a través de distintas técnicas avanzadas.

¿Qué son las alucinaciones de ChatGPT?

Las alucinaciones de ChatGPT ocurren cuando un modelo de lenguaje, como GPT-4, genera salidas que son irrelevantes, sin sentido o simplemente incorrectas. Podría compararse con una IA imaginando cosas que no existen. Estas alucinaciones pueden llevar a información inexacta sobre personas, lugares o hechos. Afortunadamente, existen técnicas avanzadas de indicación que nos permiten obtener mejores resultados y superar estos desafíos1.

Desembias de ejemplos

Al proporcionar ejemplos en la indicación, es crucial considerar la distribución y el orden de estos ejemplos2. Un análisis binario de sentimientos balanceado y un orden aleatorizado de ejemplos pueden ayudarnos a evitar sesgos en el modelo de lenguaje.

Desembias de instrucciones

Otra estrategia para combatir el sesgo es simplemente instruir al modelo explícitamente para que no sea sesgado3. Ya sea mediante preguntas básicas o complejas, esta técnica puede resultar efectiva para mantener la imparcialidad en las respuestas.

Autoevaluación

Solicitar a un modelo de lenguaje que genere hechos antes de formular preguntas generalmente conduce a respuestas más precisas4. También podemos recopilar hechos de fuentes confiables y proporcionar esta información para mejorar la precisión de las respuestas.

Conocimiento generado

El conocimiento generado por modelos de lenguaje como GPT-4 puede ser útil para obtener ideas clave de obras como «Impromptu», el primer libro coescrito con GTP45. Aplicaciones como Blinkist facilitan el acceso a estas ideas clave en un formato fácil de digerir.

Ensamblaje de indicaciones

Existen técnicas que mejoran la confiabilidad de las respuestas, como generar completaciones diversas, utilizar una red neuronal verificadora y emplear múltiples indicaciones6. Al combinar estas técnicas, podemos aumentar la precisión y reducir la cantidad de respuestas incorrectas generadas por el modelo.

Fuentes:

  1. Introducción al tema
  2. Desembias de ejemplos
  3. Desembias de instrucciones
  4. Autoevaluación
  5. Conocimiento generado
  6. Ensamblaje de indicaciones
DimensionIA

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