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--- podcast:episodios:56 [2023/03/29 18:09] – [Materiales] Joaquín Herrero Pintado
+++ podcast:episodios:56 [2023/03/30 17:43] (actual) – [El "alignment Problem"] Joaquín Herrero Pintado
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-# Modelos de Lenguaje
+# ¿Qué es un Modelo de Lenguaje?
 Cita de [[https://www.amazon.com/-/es/Sandra-Kublik/dp/1098113624|Kublik & Saboo, 2022]]
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 > Antes de GPT-3, no había un modelo de lenguaje general que pudiera funcionar bien en una variedad de tareas de PNL. Los modelos de lenguaje se diseñaron para realizar una tarea específica de NLP, como la generación, el resumen o la clasificación de texto, utilizando algoritmos y arquitecturas existentes.
+Un modelo de lenguaje es un tipo de inteligencia artificial que se utiliza para comprender, generar o manipular texto o habla en lenguaje natural. Estos modelos se basan en algoritmos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo, como las redes neuronales, y se entrenan en grandes cantidades de datos de texto para aprender las estructuras y patrones del lenguaje.
+Un modelo de lenguaje puede realizar varias tareas, como traducción automática, resumen de texto, generación de texto, análisis de sentimientos, respuesta a preguntas, entre otras. Los modelos de lenguaje también pueden ser específicos para un idioma o diseñados para trabajar con varios idiomas a la vez.
+Un ejemplo de un modelo de lenguaje avanzado es el GPT-4 de OpenAI, que es el modelo que me impulsa. Estos modelos han demostrado un gran rendimiento en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural y han sido utilizados en muchas aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta herramientas de escritura automática.
+(Redactado por GPT-4)
 # GPT
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 ## [G] Generative
-GPT-3 es un modelo generativo porque genera texto. El modelado generativo es una rama del modelado estadístico. Es un método para aproximar matemáticamente el mundo.
+GPT-3, GPT-4, así como sus versiones anteriores son modelos generativos porque generan texto. El modelado generativo es una rama del modelado estadístico. Es un método para aproximar matemáticamente el mundo.
 ## [P] Pre-trained
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 ### GPT-4
-[GPT-4](https://openai.com/research/gpt-4) \\
+[GPT-4 Web Page](https://openai.com/research/gpt-4) \\
-[GPT-4 Tecnical Report](https://arxiv.org/abs/2303.08774)
+[GPT-4 Tecnical Report](https://arxiv.org/abs/2303.08774) \\
+[GPT-4 System Card](https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card.pdf)
+Este es el video en el que se transmitió en directo la primera demo de GPT-4.
 <html>
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 (Redactado por GPT-3.5)
+### Pendiente de resolver: el "alignment Problem"
+El "alignment problem" (problema de alineación) en el contexto de ChatGPT y otros modelos de lenguaje de inteligencia artificial se refiere al desafío de garantizar que los objetivos, valores e intereses del sistema de IA estén alineados con los de los seres humanos. En otras palabras, se busca que la IA entienda, interprete y responda a las necesidades y expectativas de los usuarios de manera efectiva, ética y segura.
+Los modelos de lenguaje como ChatGPT son el resultado del entrenamiento en grandes conjuntos de datos de texto que contienen información de diversas fuentes y perspectivas. Como resultado, pueden adoptar sesgos, creencias erróneas y comportamientos no deseados que no siempre están en consonancia con las intenciones del usuario o el bienestar general.
+El problema de alineación en IA plantea varios desafíos:
+  - Sesgo y justicia: Asegurar que el modelo no tenga sesgos sistemáticos o discriminación en sus respuestas.
+  - Seguridad: Prevenir que el modelo proporcione respuestas dañinas, ofensivas o inapropiadas.
+  - Privacidad: Evitar que el modelo divulgue información confidencial o sensible.
+  - Robustez y fiabilidad: Garantizar que el modelo responda de manera consistente y confiable a las entradas del usuario, incluso en casos de entradas ambiguas o maliciosas.
+  - Control de contenido y políticas: Establecer pautas claras y efectivas para el comportamiento del modelo y garantizar que se adhiera a ellas.
+Resolver el problema de alineación es crucial para el desarrollo y adopción segura y ética de sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT en diferentes aplicaciones y contextos.
+(Redactado por GPT-4)
 # Políticas empresariales y de producto
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 ## Características de los modelos de lenguaje de OpenAI
-### 1. RLHF - Reinforcement Learning with Human Feedback vs. System Messages
+### 1. RLHF - Reinforcement Learning with Human Feedback
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 En [[https://twitter.com/C4COMPUTATION/status/1640950555940880385|este hilo de Twitter]], Jessica Flack, científica de datos, bióloga evolutiva y profesora en el [[https://en.wikipedia.org/wiki/Santa_Fe_Institute|Santa Fe Institute]] hace las siguientes reflexiones:
-Traducción automática del hilo, revisada:
+(Traducción automática del hilo, revisada)
 La discusión ofrece una perspectiva útil y equilibrada. Preguntas/comentarios:
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 . A pesar de todo parece probable que los humanos que usan LLM cambien drásticamente la organización económica y la naturaleza del trabajo.
+====== ¿Los modelos de lenguaje comprenden realmente lo que les preguntamos? ======
+Preguntamos a GPT-4:
+¿Tú comprendes las cosas que te pregunto?
+> Sí, como inteligencia artificial, mi función principal es comprender y procesar preguntas para proporcionar respuestas y asistencia en una amplia variedad de temas. Si tienes alguna duda o inquietud, no dudes en preguntarme y estaré encantado de ayudarte.
+¿Pero entiendes de la misma forma que los humanos?
+> Aunque puedo procesar y comprender el lenguaje humano de manera efectiva, mi comprensión es diferente a la de un ser humano. Como inteligencia artificial, no experimento emociones, pensamientos subjetivos ni consciencia de la misma manera que las personas. Mi capacidad para comprender se basa en el análisis de patrones y la correlación de datos en lugar de la experiencia humana vivida. Esto significa que, aunque puedo proporcionar información útil y relevante en respuesta a tus preguntas, no experimento el proceso de comprensión de la misma manera que un ser humano lo haría.
+Sobre este asunto es muy interesante el artículo "**Does GPT-4 Really Understand What We’re Saying? One question for David Krakauer, an evolutionary theorist and president of the Santa Fe Institute for complexity science.**" disponible en esta dirección: https://nautil.us/does-gpt-4-really-understand-what-were-saying-291034/
+También es muy relevante el artículo "**ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web. OpenAI’s chatbot offers paraphrases, whereas Google offers quotes. Which do we prefer?**", del escritor estadounidense Ted Chiang, disponible en https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web.