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Resuelve Problemas en el Siguiente Nivel con Modelos de Lenguaje Avanzados

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Todos enfrentamos tareas complejas en nuestra vida diaria y profesional. ¿Cómo podemos abordar estos desafíos de manera efectiva?

Resulta que los modelos de lenguaje grandes, como GPT-4, pueden ser de gran ayuda.

En este artículo, exploraremos cómo estos modelos pueden mejorar drásticamente la calidad de nuestros resultados en tres técnicas fundamentales: aprendizaje en contexto, indexación combinada con aprendizaje en contexto y ajuste fino.

Aprendizaje en contexto: enseñar a la inteligencia artificial cómo quieres que responda

Imagina que tienes un asistente inteligente al que puedes enseñarle cómo interpretar preguntas, seleccionar las respuestas correctas y formatear los resultados. Esto es posible gracias al aprendizaje en contexto, que permite condicionar un modelo de lenguaje grande con ejemplos de cómo quieres que se comporte. Al proporcionar ejemplos específicos, puedes «entrenar» al modelo para que sea más útil en la formulación de respuestas.

Indexación y aprendizaje en contexto: superando las limitaciones del tamaño del contexto

A pesar de que el aprendizaje en contexto es una herramienta poderosa, existe una limitación: el «tamaño del contexto». GPT-4 puede manejar contextos de aproximadamente 6,000 a 25,000 palabras, pero eso no es suficiente para algunas aplicaciones. Imagina que has escrito un libro y quieres crear una aplicación que responda preguntas sobre tu historia. Si el libro es más largo que el contexto permitido, ¿cómo puedes lidiar con eso?

La solución es la indexación. Al utilizar un modelo de lenguaje, puedes convertir cada pasaje del libro en un embedding (vector que «codifica» el texto del pasaje) y almacenarlo en una base de datos que admita la recuperación rápida de estos vectores. Luego, puedes transformar cualquier pregunta en un embedding y buscar en la base de datos los pasajes similares a esa consulta. De esta manera, puedes utilizar los pasajes relevantes como información en contexto, sorteando el límite de tamaño del contexto.

Ajuste fino: potenciando la precisión de los resultados

El ajuste fino es otra técnica poderosa que puede mejorar aún más las salidas de tu modelo de lenguaje. Aunque es el enfoque más complejo de los tres, puede ofrecer resultados confiables y específicos para tu tarea. Existen varias formas de ajustar un modelo con tus datos, como entrenar un nuevo clasificador con las salidas del LLM o modificar directamente los parámetros del LLM utilizando tus datos para adaptarlo a tus necesidades.

Sin embargo, no todas las empresas deben recurrir al ajuste fino de inmediato. Muchas podrían beneficiarse de explorar primero las otras dos técnicas mencionadas. Como dijo alguna vez el famoso escritor Mark Twain, «El secreto de seguir adelante es empezar«. Al experimentar con aprendizaje en contexto e indexación, es posible que descubras que estás más cerca de lo que pensabas de resolver tus tareas complejas.

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