El aprendizaje basado en instrucciones es una técnica de aprendizaje automático en la que el ordenador recibe una serie de instrucciones, o preguntas, y luego se le pide que aprenda de ellas. Esto es similar a la forma en que los humanos aprenden, haciéndoles preguntas y tratando de encontrar las respuestas. El aprendizaje basado en preguntas es una parte importante de la inteligencia artificial, ya que permite a los ordenadores aprender de los datos de una manera más humana.
¿Cuáles son las partes de una pregunta?
Las partes de un prompt son la pregunta, la respuesta y la pregunta de seguimiento. La pregunta es lo que se le pregunta a la persona con la que se habla. La respuesta es lo que el interlocutor responde. La pregunta de seguimiento es lo que le preguntas a la persona con la que hablas después de que haya respondido a tu pregunta.
¿Cómo funciona un modelo BERT?
BERT es un modelo basado en Transformer que fue diseñado para pre-entrenar representaciones bidireccionales profundas a partir de texto no etiquetado, condicionando conjuntamente el contexto izquierdo y derecho en todas las capas.
El modelo puede utilizarse para varias tareas, como la respuesta a preguntas y el modelado del lenguaje, pero aquí nos centraremos en la tarea de clasificación de textos.
Hay dos pasos en el uso de un modelo BERT para la clasificación de textos:
1. Pre-entrenamiento: el modelo se entrena primero en un gran corpus de datos de texto sin etiquetar.
2. 2. Ajuste: el modelo se ajusta en un conjunto de datos etiquetados para la tarea específica de clasificación de textos.
El paso de preentrenamiento es importante porque permite al modelo aprender representaciones generales de los datos que pueden aplicarse a una variedad de tareas.
El paso de ajuste es importante porque permite que el modelo aprenda representaciones específicas de la tarea que están optimizadas para la tarea de clasificación de texto.
¿Qué es la elaboración de avisos?
La elaboración de avisos es un proceso de creación de un aviso en lenguaje natural que puede utilizarse para obtener una respuesta de un chatbot u otro sistema de inteligencia artificial (IA). El objetivo de la elaboración de avisos es crear un aviso que sea natural y fácil de entender para el usuario, a la vez que sea lo suficientemente específico para obtener la respuesta deseada del sistema de IA.
Hay varios enfoques que se pueden tomar cuando se elabora un aviso, pero en última instancia, el objetivo es crear un aviso que suene natural y sea lo suficientemente específico para la tarea en cuestión. Un enfoque es comenzar con una indicación general y luego añadir más especificidad según sea necesario. Por ejemplo, una pregunta como "¿En qué puedo ayudarle hoy?" puede utilizarse para iniciar una conversación con un usuario. Si el usuario responde con algo como "Necesito ayuda para encontrar un producto", se puede actualizar la pregunta para que sea más específica, como "¿Qué tipo de producto está buscando?"
Otro enfoque es comenzar con una pregunta específica y luego hacerla más general según sea necesario. Por ejemplo, una pregunta como "¿Qué tipo de producto está buscando?" puede utilizarse para obtener información específica de un usuario. Si el usuario responde con algo como "No estoy seguro", la pregunta puede hacerse más general para obtener más información, como "¿Puede darme más información sobre lo que está buscando?"
En última instancia, el objetivo es encontrar un equilibrio entre la especificidad y la generalidad para crear una pregunta que suene natural y sea lo suficientemente específica para la tarea en cuestión.
¿Qué es el "prompt and probe"?
El método "prompt and probe" es un método utilizado por los investigadores de IA para conseguir que un ordenador genere nuevas ideas o soluciones a los problemas. La idea básica es proporcionar primero al ordenador una indicación, o punto de partida, y luego dejar que explore diferentes soluciones posibles haciéndole preguntas (sondeo). Esto puede hacerse con un operador humano o con otro programa informático.
La ventaja de este enfoque es que puede ayudar al ordenador a encontrar ideas que al investigador no se le hayan ocurrido. También puede utilizarse para probar los límites de la capacidad del ordenador para resolver problemas.
La desventaja es que puede llevar mucho tiempo y los resultados pueden no ser tan buenos como si el investigador hubiera encontrado la solución por sí mismo.
Un ejemplo de cómo se ha utilizado el método "prompt and probe" es el desarrollo del juego de ordenador "The Settlers of Catan". El diseñador del juego, Klaus Teuber, utilizó este método para generar nuevas ideas para el juego. Primero creó una lista de posibles mecánicas de juego (prompts) y luego pidió a un grupo de personas que idearan formas de utilizar esas mecánicas para crear situaciones de juego nuevas e interesantes (probes).
Otro ejemplo es el campo del diagnóstico médico, en el que los sistemas de IA se utilizan a menudo para ayudar a los médicos a tomar decisiones sobre el tratamiento. En este caso, el sistema de IA puede recibir el historial médico de un paciente y sus síntomas (indicaciones), y luego se le pide que genere una lista de posibles diagnósticos (sondas).
¿Cómo se sabe qué es cada parte de un prompt? Aunque hay muchos tipos de indicaciones disponibles, la más popular en la Inteligencia Artificial (IA) es la indicación de comandos. Es una interfaz basada en texto que permite a los usuarios introducir comandos y luego recibirlos. Los avisos de comandos suelen tener algunas partes diferentes, incluyendo un símbolo de aviso, un cursor y un área de entrada del usuario.