Estás leyendo la publicación: Una mirada novedosa a los modelos de lenguaje grande y… – Hacia la IA
Publicado originalmente en Hacia la IA.
Recientemente, el término ha estado en los titulares de la comunidad de IA y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Particularmente después de la exageración creada por Large Language Models (LLM) como ChatGPT, Bard y ahora GPT4. pero, ¿qué significa exactamente y cuáles son sus implicaciones para el futuro de la PNL en particular y de la IA en general?
Me enteré de esto recientemente mientras experimentaba las olas publicitadas de LLM cuando un artículo de pasó por mis ojos. El término acuñado por Emily M. Bender en este artículo. El científico cognitivo y autor Dr. Gary Marcus también ha discutido sobre las limitaciones de los modelos estadísticos y que los modelos actuales de NLP como GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) o Google BARD no son verdaderamente inteligentes y pueden ser propensos a errores y sesgos. . De acuerdo con el argumento del Parrot estocástico, estos modelos esencialmente “reproducen como un loro” patrones estadísticos que han aprendido de grandes conjuntos de datos en lugar de comprender realmente el lenguaje que están procesando.
En esencia, el término “loros estocásticos” se refiere a grandes modelos de lenguaje que son impresionantes en su capacidad para generar un lenguaje que suena realista pero que, en última instancia, no entienden realmente el significado del lenguaje que están procesando. Estos modelos se basan en patrones estadísticos en los datos para generar respuestas, pero no son capaces de un verdadero razonamiento o comprensión.
El auge de los loros estocásticos en los LLM ha sido impulsado en gran parte por los avances en el aprendizaje profundo y otras técnicas de IA.
Estos modelos de LLM están entrenados en cantidades masivas de datos de texto y usan algoritmos complejos para aprender patrones y relaciones dentro de los datos. Se han utilizado para generar un lenguaje que suene realista en una variedad de aplicaciones, desde chatbots hasta asistentes virtuales y artículos de noticias automatizados. Sin embargo, las limitaciones o problemas de cada vez son más claros. Estos modelos no son capaces de un verdadero razonamiento o comprensión y son propensos a errores y sesgos. Pueden perpetuar estereotipos y otros patrones problemáticos en el lenguaje y no siempre son transparentes sobre cómo llegan a sus respuestas.
A pesar de estas limitaciones, modelos como GPT-3, GPT-4 y Google BARD se consideran algunos de los logros más impresionantes en IA y NLP hasta la fecha, y han generado una gran cantidad de entusiasmo e inversión.
Entendamos esto simplemente:
Los loros estocásticos ocurren cuando un programa de computadora llamado modelo de lenguaje aprende a hablar como una persona pero realmente no entiende lo que está diciendo. Es como cuando copias las palabras de alguien sin entender realmente lo que significan.
Por ejemplo, imagina que estás tratando de aprender un nuevo idioma escuchando a la gente hablar. Si solo copia lo que dice sin comprender realmente las palabras y la gramática, podría terminar repitiendo cosas que no tienen sentido o usando palabras de manera incorrecta.
Esto es lo que sucede con los loros estocásticos: el modelo de lenguaje copia patrones y frases que aprende de muchos ejemplos del lenguaje humano sin comprender realmente lo que significan. Entonces, a veces, el modelo puede dar una respuesta que realmente no tiene sentido o usa palabras de una manera que no se ajusta al contexto. Para evitar esto, necesitamos ayudar al modelo de lenguaje a entender lo que está diciendo, al igual que necesitamos entender las palabras que usamos cuando hablamos un idioma.
El problema de los loros estocásticos puede verse como un desafío más general en IA y ML: ¿cómo garantizar que los modelos realmente aprendan y razonen, en lugar de solo memorizar patrones en los datos? Este desafío es particularmente agudo a medida que los modelos continúan creciendo en tamaño y complejidad, y se utilizan cada vez más en aplicaciones de alto riesgo como atención médica, finanzas y transporte.
¿Cómo identificar si un modelo está siendo loros estocásticos?
Hasta ahora, por lo que aprendí, los ejemplos más comunes de loros estocásticos en modelos de lenguaje incluyen:
- Repetición de frases: El modelo puede generar la misma frase u oración varias veces en el texto generado sin proporcionar ninguna información o perspectiva nueva.
- Uso excesivo de plantillas: El modelo puede generar lenguaje utilizando una estructura de plantilla fija, como “I [verb] [noun] porque [reason].” Esto puede conducir a la generación de un lenguaje predecible y formulado.
- Falta de contexto: El modelo puede generar un lenguaje que no se adapta bien al contexto o tema específico que se está discutiendo, lo que genera un texto incoherente o irrelevante.
- Completando los espacios en blanco: El modelo puede generar un lenguaje que complete las palabras o frases que faltan en función de los datos de entrenamiento sin comprender realmente el significado o el contexto detrás del lenguaje.
Investigué un poco y encontré respuestas como:
- Disminución de la calidad del lenguaje generado: Si el modelo simplemente repite frases o usa plantillas fijas, el lenguaje generado puede carecer de originalidad y coherencia, lo que reduce la calidad del texto generado.
- Capacidad limitada para manejar nuevos contextos: Si el modelo no está bien equipado para manejar contextos nuevos o desconocidos, puede tener dificultades para generar un lenguaje preciso y relevante en estas situaciones.
- Generalización limitada: Este fenómeno puede limitar la capacidad del modelo para generar un lenguaje que sea verdaderamente representativo del lenguaje humano, reduciendo potencialmente su generalización a nuevos dominios o tareas.
Evaluación del impacto de los loros estocásticos en el rendimiento del modelo
Evaluar el impacto de los loros estocásticos en el rendimiento del modelo puede ser un desafío, ya que puede ser difícil cuantificar la medida en que la generación de lenguaje del modelo se ve afectada por la estocasticidad. Sin embargo, hay varias métricas que se pueden usar para medir la calidad de la generación de lenguaje del modelo, lo que puede proporcionar información sobre el impacto de los loros estocásticos en el rendimiento del modelo.
La perplejidad es una medida de qué tan bien el modelo de lenguaje predice la siguiente palabra en una secuencia de palabras. Las puntuaciones más bajas de perplejidad indican un mejor desempeño o puntuación BLEU es una métrica que se utiliza para evaluar la calidad de la traducción automática, pero también se puede utilizar para evaluar la calidad de la generación de idiomas.
Similarmente, ROUGE (Estudiante suplente orientado a la recuperación para la evaluación de Gisting) es una métrica utilizada para evaluar la calidad de la salida del resumen de texto, pero también se puede utilizar para evaluar la calidad de la generación de lenguaje. Los puntajes de ROUGE varían de 0 a 1; los puntajes más altos indican un mejor desempeño y, por último, emplean evaluadores humanos para calificar la calidad del lenguaje generado en función de criterios como fluidez, coherencia y relevancia.
Al comparar el rendimiento del modelo de lenguaje en estas métricas con y sin loros estocásticos, podemos obtener información sobre el impacto de la estocasticidad en el rendimiento del modelo.
Consecuencias potenciales
Estoy seguro de que los investigadores ya están superando los límites para superar este problema, pero si esto persiste durante algún tiempo, no solo puede afectar la efectividad y la confiabilidad de los LLM, sino que también puede resultar en la replicación de sesgos e imprecisiones que están presentes en los datos de entrenamiento, que, si no atendidos resultará en la propagación de . Esto me lleva a la pregunta de que, si un modelo de lenguaje genera un lenguaje engañoso o inexacto, podría tener serias implicaciones éticas.
Por ejemplo, si el modelo se usa en el contexto de compartir noticias o información, podría difundir información falsa o dañina. Esto puede ser particularmente problemático en los casos en que el modelo de lenguaje se utiliza para influir en las opiniones o decisiones de las personas.
En general, esto también hará que los usuarios pierdan la confianza en los LLM. Además, si el LLM se utiliza en aplicaciones sensibles o de alto riesgo, como contextos legales o médicos, las consecuencias de los loros estocásticos pueden ser aún más graves.
En conclusión, los loros estocásticos son un problema que puede surgir en los modelos de lenguaje, particularmente en los LLM, cuando el modelo se basa demasiado en copiar patrones de lenguaje sin comprender verdaderamente su significado. Si no se controlan, los loros estocásticos pueden tener graves consecuencias para el desarrollo y la implementación de la IA, así como para los usuarios que confían en estas tecnologías para tareas importantes. Esto subraya la importancia de abordar el problema a través del diseño cuidadoso del modelo, la evaluación y el monitoreo continuo.
Si bien abordar los loros estocásticos en LLM puede requerir un esfuerzo significativo, es necesario garantizar que estos modelos continúen siendo herramientas efectivas y confiables para la generación de lenguaje. Más, (Nota: intención de sarcasmo).
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Publicado a través de Hacia la IA
