Uno de los subcampos más interesantes y de rápida evolución en la Inteligencia Artificial es sin duda el del procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Diversos desarrollos han revolucionado el entendimiento y el procesamiento del lenguaje natural y con ello su aplicabilidad en todos los sectores económicos, desde el concepto de traducción neural de máquinas (2013) especialmente el surgimiento de estructuras de aprendizaje profundo basados en mecanismos de atención como los Transformers (2019) y los modelos de lenguaje preentrenados (PLMs).
Este crecimiento del NLP ha permitido optimizar sus tareas esenciales como son la minería de texto, comprensión de lectura, razonamiento y compilación, además por supuesto de la traducción de máquina en si misma.
La hipótesis de una mejor eficiencia y desempeño al escalar el tamaño de los PLMs llevó al surgimiento de lo que conocemos como modelos grandes de lenguaje o LLMs.
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Sin embargo, al aumentar la escala de los modelos de lenguaje se generaron nuevos problemas en las salidas: inventar hechos, generar texto sesgado o tóxico, o simplemente no seguir instrucciones para el usuario. Esto se debe esencialmente a una divergencia entre el entrenamiento y las salidas del modelo con la verdadera intención del usuario, las cuales pueden ser tanto implícitas como explícitas.
Debido a este fenómeno muchos autores han diseñado técnicas de ajuste fino para los LLMs y dentro de estas hay una de reciente aparición que está revolucionando el mundo del NLP, esta es el entrenamiento reforzado con retroalimentación humana o RLHF.
A finales del año pasado la empresa openAI lanzó al mundo uno de sus desarrollos: chat-GPT, y desde entonces ha sido la “sensación” en todos los círculos tanto de expertos como de entusiastas de la Inteligencia Artificial aplicada, algunos como simples saciadores de curiosidad y otros que intentan hacer evaluaciones críticas sobre su desempeño.
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Más allá de saber si es o no útil y si de hay sesgos o no (que si los hay) me interesa llevar al lector hacia una brevísima explicación del modelo de entrenamiento RLHF que hoy está siendo aplicado, junto con otras arquitecturas como las redes neuronales generativas (GANs) en la siguiente evolución de la IA que es la IA generativa y la analítica cognitiva, las que sumadas a los desarrollos de Low-Code y Non-Code se tomarán las páginas de noticias en este 2023.
Cuando usted realiza una pregunta cualquiera a chat-GPT debe saber en primer lugar que no se trata ni mucho menos de algo “mágico” o “sobrenatural”, obede esencialmente a la evolución del entrenamiento superficialmente descrito en mis primeros párrafos. Esta usted utilizando un motor de IA que ha sido enseñado utilizando técnicas con grandes volúmenes de datos filtrados por estado del arte (SOTA) y ajustados mediante otros tipos de entrenamiento, esto le permite hacer un mejor análisis de contexto y superar -si así puede llamarse- el desempeño de modelos de entrenamiento previos.
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Vale la pena mencionar que el modelo RLHF se utilizó para lograr una versión más “avanzada” de un modelo previo realizado por openAI como es el ampliamente conocido GPT-3.0 (GTP por Generative Pretrained Transformer, es decir la estructura sobre la cual corre el modelo) al GPT 3.5 que tiene por así decirlo un entrenamiento híbrido y multimodal. Dado que estamos en el mundo del entrenamiento reforzado, como veremos se requería definir el agente, la política y la recompensa, pero al exigir un feedback humano se necesitaba un equipo de personas que fungieran como rotuladores de las instrucciones (40 personas para este caso).
Los pasos esenciales para el RLHF son los siguientes:
Esta evolución del RLHF hacia el NLP es muy interesante ya que previamente se había utilizado en el campo de entrenamiento robótico en ambientes simulados y en juegos de Atari (2017). En este caso se ha ampliado su uso hacia ajuste de lenguaje, compilación, diálogo, traducción, análisis semántico, generación de historias, generación de revisiones y extracción de evidencia que son las capacidades que podemos encontrar en chat-GPT.
Este modelo aloja datos de diversas fuentes hasta el año 2021 así como entrenamiento multilengua por lo cual puede utilizarse en inglés o español.
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Por supuesto es un modelo en evolución que será optimizado en la medida en que más usuarios lo alimenten, como ya está sucediendo en forma masiva, pero aún hay muchos retos entre ellos el de optimizar potenciales sesgos y mejorar su control mediante RLHF con codigos de ajuste o usar modelos más pequeños pero sumatorios entre otras.
¿Cómo podrían mejorar el sector salud los desarrollos como chat-GPT?, el primer campo en el que uno puede pensar es en el mundo de los contenidos y la educación en salud creando por ejemplo coachs de salud operados por IA, el desarrollo de tableros personales de estados de salud que sean utiles como monitores de comportamiento, por supuesto interconectados con dispositivos wearables o asistentes inteligentes para equipos de salud y pacientes.
En una fase posterior es posible que estos desarrollos puedan ayudar en tareas más complejas como detección de patrones específicos de texto o voz que puedan predecir enfermedades como los sindrome demenciales o trastornos del movimiento e inclusive incursionar en salud mental con base en patrones de búsqueda.
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Como toda tecnología se corre el riesgo de asumirla como infalible y alterar su correcto uso favoreciendo la realización de tareas que si requieren coparticipación humana como las de educación. Ya existen plataformas online que pueden ayudar a detectar si un documento fue o no escrito exclusivamente con el uso de chat-GPT como el GPT-2 detector.
Por ahora los invito a que hagan la prueba con chat-GPT, es gratuito, pero ojalá lo hagan utilizando restricciones y esquemas de preguntas que puedan sacarle el mayor provecho.
Espero esta explicación haya sido sencilla, los dejo al final con una gráfica compilatoria de lo que nos espera en este 2023 en IA y tecnologías exponenciales. ¡Feliz año para todos!
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