ChatGPT vs Lex: IA, conjuntos de datos, sesgos y usos

ChatGPT es una variante del modelo de lenguaje GPT (Generative Pre-trained Transformer) que se ha perfeccionado para aplicaciones de chatbot. Está diseñado para generar respuestas a cada uno de los inputs que recibe utilizando lenguaje natural, y puede hacerlo en una amplia variedad de idiomas y dominios.

La arquitectura subyacente de ChatGPT se basa en una red neuronal tipo transformer (o red neuronal transformadora), que es un tipo de modelo de machine learning especialmente adecuado para procesar datos secuenciales como el texto. El modelo está preentrenado en un gran conjunto de datos de texto, lo que le permite aprender los patrones y la estructura del lenguaje.

Cuando ChatGPT recibe una pregunta, utiliza su conocimiento de los patrones lingüísticos para generar una respuesta que probablemente sea adecuada y coherente. Para ello, tiene en cuenta el contexto de la entrada y genera un texto que sigue las reglas gramaticales y sintácticas.

Para generar respuestas, ChatGPT utiliza un proceso denominado «atención», que le permite centrarse en partes concretas de la información recibida y utilizarla para generar una respuesta. El modelo también puede modificar sus respuestas en función de la información recibida, lo que le permite aprender y mejorar con el tiempo.

Concretamente, así es como funciona ChatGPT:

1. El modelo se entrena con un gran conjunto de datos de conversaciones humanas, como registros de chats o publicaciones en redes sociales. Esto le permite aprender los patrones y estructuras del lenguaje natural y generar respuestas que suenan como si hubieran sido escritas por un ser humano.
2. Cuando el modelo recibe una pregunta o un texto de entrada, utiliza su conocimiento del lenguaje y el contexto de la conversación para generar una respuesta. Por ejemplo, si la pregunta es «Hola, ¿cómo estás?«, el modelo puede generar la respuesta «Estoy bien, gracias por preguntar».
3. El modelo también puede tener en cuenta intercambios anteriores en la conversación para generar respuestas más coherentes. Por ejemplo, si la conversación empezó con «Hola, ¿cómo estás?» y el modelo generó la respuesta «Estoy bien, gracias por preguntar«, podría generar una respuesta de seguimiento como «Me alegro de oírlo. ¿Cómo te ha ido el día hasta ahora?«.
4. ChatGPT también puede ajustarse a tareas o ámbitos específicos, como la atención al cliente o el soporte técnico, entrenándolo con un conjunto de datos más pequeño de conversaciones relevantes para ese ámbito. Esto puede ayudar al modelo a generar respuestas más precisas y pertinentes.

ChatGPT y sus conjuntos de datos:

ChatGPT se ha entrenado con un amplio conjunto de datos de registros de conversaciones, tanto entre humanos como entre humanos y robots.

Uno de los principales conjuntos de datos es Cornell Movie Dialogs Corpus, una gran colección de transcripciones de conversaciones cinematográficas. Este conjunto de datos incluye más de 220.000 intercambios de conversación entre personajes de películas, y se utilizó para ayudar a ChatGPT a aprender la estructura y el estilo de las conversaciones humanas naturales.

Otros conjuntos de datos utilizados para entrenar a ChatGPT son OpenSubtitles Corpus, una colección de subtítulos de películas y programas de televisión, y Reddit Comments Corpus, un conjunto de datos de comentarios de la plataforma de debate en línea Reddit. Estos conjuntos de datos se utilizaron para ampliar la gama de estilos y contextos conversacionales a los que ChatGPT estuvo expuesto durante el entrenamiento.

En general, el uso de estos diversos conjuntos de datos ayudó a garantizar que ChatGPT fuera capaz de generar respuestas coherentes, naturales y apropiadas para una amplia gama de contextos de conversación.

Los conjuntos de datos utilizados para elaborar ChatGPT presentan varias limitaciones:

1. Alcance limitado: Es posible que los conjuntos de datos utilizados para entrenar ChatGPT sólo cubran una gama limitada de temas y no contengan ejemplos de todos los tipos posibles de conversaciones. Esto puede hacer que el modelo genere texto que no sea relevante o apropiado para determinados temas.
2. Sesgo: los conjuntos de datos utilizados para entrenar ChatGPT pueden contener sesgos, como sesgos de género o raciales, que se reflejan en el texto generado por el modelo. Esto puede dar lugar a que el modelo genere texto sesgado u ofensivo.
3. Calidad: La calidad del texto de los conjuntos de datos utilizados para entrenar ChatGPT puede variar, y los errores o incoherencias en los datos pueden afectar a la calidad del texto generado por el modelo.
4. Contexto: Los conjuntos de datos utilizados para entrenar ChatGPT pueden no contener suficiente contexto para que el modelo genere texto con precisión en el contexto de una conversación. Esto puede dar lugar a que el modelo genere texto que no sea coherente o que no fluya de forma natural en una conversación.

Es importante tener en cuenta que ChatGPT y otros modelos lingüísticos son tan buenos como los datos con los que se entrenan, y su rendimiento puede verse limitado por la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento.

Hay algunas formas de mejorar los sesgos de GPT o de cualquier otro modelo lingüístico:

1. Utiliza un conjunto de datos diverso y representativo: Los datos de entrenamiento deben ser diversos y representativos de la lengua y los temas para los que se utilizará el modelo. Esto puede ayudar a reducir los sesgos que puedan estar presentes en los datos de entrenamiento.
2. Utiliza técnicas de reducción de sesgos: Existen técnicas como el aumento de datos contrafactuales y la formación adversarial que pueden ayudar a reducir los sesgos en los modelos de aprendizaje automático.
3. Supervisar y evaluar los resultados del modelo: La evaluación periódica de los resultados del modelo para detectar sesgos puede ayudar a identificar y abordar cualquier sesgo que pueda estar presente.
4. Utilizar la evaluación humana: La evaluación humana de los resultados del modelo también puede ayudar a identificar y abordar los sesgos.

Es importante señalar que puede que no sea posible eliminar por completo los sesgos de un modelo lingüístico, ya que pueden estar presentes en los datos de entrenamiento y en la forma en que se utiliza el modelo. Sin embargo, si se utiliza un conjunto de datos diverso y representativo, se aplican técnicas de reducción de sesgos y se supervisan y evalúan los resultados del modelo, es posible reducir los sesgos y mejorar el rendimiento general del modelo.

ChatGPT vs Lex:

LEX es un servicio proporcionado por Amazon Web Services (AWS) que permite a los desarrolladores crear, ejecutar y gestionar capacidades de comprensión del lenguaje natural (NLU) y reconocimiento automático del habla (ASR) para sus aplicaciones. LEX utiliza el machine learning para comprender las entradas del usuario y proporcionar respuestas adecuadas.

En general, ChatGPT y LEX se diferencian en lo siguiente:

1. Propósito: ChatGPT se utiliza principalmente para simular conversaciones con humanos, mientras que LEX se centra en proporcionar capacidades NLU y ASR a los desarrolladores.
2. Funcionalidad: ChatGPT está diseñado para poder realizar una amplia gama de tareas, como responder preguntas, proporcionar información y hacer recomendaciones. LEX está más centrado en proporcionar capacidades NLU y ASR, por lo que no está diseñado para llevar a cabo tareas específicas.
3. Implementación: ChatGPT puede implementarse de diversas formas, como a través de aplicaciones de mensajería, sitios web o aplicaciones móviles. LEX es un servicio basado en la nube al que se accede a través de API, por lo que puede integrarse en una gran variedad de aplicaciones.
4. Formación: ChatGPT puede entrenarse utilizando diversos métodos, como sistemas basados en reglas o técnicas de aprendizaje automático. LEX se entrena mediante técnicas de machine learning.
5. Conjuntos de datos: los conjuntos de datos LEX son colecciones de textos y anotaciones que se utilizan para entrenar y evaluar modelos de NLP para tareas como la clasificación de textos, el reconocimiento de entidades con nombre y el análisis de sentimientos. Estos conjuntos de datos suelen constar de un gran número de textos, cada uno con una o varias etiquetas o anotaciones que indican las categorías o propiedades del texto. Por ejemplo, un conjunto de datos de léxico puede contener artículos de noticias etiquetados con sus temas o reseñas de productos etiquetadas con el sentimiento que expresan. Los conjuntos de datos Lex se utilizan para entrenar modelos que realicen tareas específicas de NLP sobre un tipo de texto concreto. Los conjuntos de datos ChatGPT, como ya se ha dicho, son colecciones de conversaciones o registros de chat que se utilizan para entrenar y evaluar modelos de chatbot. Estos conjuntos de datos consisten en intercambios entre dos o más interlocutores, en los que uno hace una pregunta o una afirmación y el otro responde.