El aprendizaje basado en instrucciones es una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico 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, haci\u00e9ndoles 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 m\u00e1s humana. <\/p>\n
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 despu\u00e9s de que haya respondido a tu pregunta. <\/p>\n
BERT es un modelo basado en Transformer que fue dise\u00f1ado para pre-entrenar representaciones bidireccionales profundas a partir de texto no etiquetado, condicionando conjuntamente el contexto izquierdo y derecho en todas las capas.
\n El modelo puede utilizarse para varias tareas, como la respuesta a preguntas y el modelado del lenguaje, pero aqu\u00ed nos centraremos en la tarea de clasificaci\u00f3n de textos.
\n Hay dos pasos en el uso de un modelo BERT para la clasificaci\u00f3n de textos: <\/p>\n
1. Pre-entrenamiento: el modelo se entrena primero en un gran corpus de datos de texto sin etiquetar. <\/p>\n
2. 2. Ajuste: el modelo se ajusta en un conjunto de datos etiquetados para la tarea espec\u00edfica de clasificaci\u00f3n de textos.
\n El paso de preentrenamiento es importante porque permite al modelo aprender representaciones generales de los datos que pueden aplicarse a una variedad de tareas.
\n El paso de ajuste es importante porque permite que el modelo aprenda representaciones espec\u00edficas de la tarea que est\u00e1n optimizadas para la tarea de clasificaci\u00f3n de texto. <\/p>\n
La elaboraci\u00f3n de avisos es un proceso de creaci\u00f3n 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 elaboraci\u00f3n de avisos es crear un aviso que sea natural y f\u00e1cil de entender para el usuario, a la vez que sea lo suficientemente espec\u00edfico para obtener la respuesta deseada del sistema de IA.
\n Hay varios enfoques que se pueden tomar cuando se elabora un aviso, pero en \u00faltima instancia, el objetivo es crear un aviso que suene natural y sea lo suficientemente espec\u00edfico para la tarea en cuesti\u00f3n. Un enfoque es comenzar con una indicaci\u00f3n general y luego a\u00f1adir m\u00e1s especificidad seg\u00fan sea necesario. Por ejemplo, una pregunta como \"\u00bfEn qu\u00e9 puedo ayudarle hoy?\" puede utilizarse para iniciar una conversaci\u00f3n con un usuario. Si el usuario responde con algo como \"Necesito ayuda para encontrar un producto\", se puede actualizar la pregunta para que sea m\u00e1s espec\u00edfica, como \"\u00bfQu\u00e9 tipo de producto est\u00e1 buscando?\"
\n Otro enfoque es comenzar con una pregunta espec\u00edfica y luego hacerla m\u00e1s general seg\u00fan sea necesario. Por ejemplo, una pregunta como \"\u00bfQu\u00e9 tipo de producto est\u00e1 buscando?\" puede utilizarse para obtener informaci\u00f3n espec\u00edfica de un usuario. Si el usuario responde con algo como \"No estoy seguro\", la pregunta puede hacerse m\u00e1s general para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, como \"\u00bfPuede darme m\u00e1s informaci\u00f3n sobre lo que est\u00e1 buscando?\"
\n En \u00faltima instancia, el objetivo es encontrar un equilibrio entre la especificidad y la generalidad para crear una pregunta que suene natural y sea lo suficientemente espec\u00edfica para la tarea en cuesti\u00f3n. <\/p>\n
El m\u00e9todo \"prompt and probe\" es un m\u00e9todo utilizado por los investigadores de IA para conseguir que un ordenador genere nuevas ideas o soluciones a los problemas. La idea b\u00e1sica es proporcionar primero al ordenador una indicaci\u00f3n, o punto de partida, y luego dejar que explore diferentes soluciones posibles haci\u00e9ndole preguntas (sondeo). Esto puede hacerse con un operador humano o con otro programa inform\u00e1tico.
\n La ventaja de este enfoque es que puede ayudar al ordenador a encontrar ideas que al investigador no se le hayan ocurrido. Tambi\u00e9n puede utilizarse para probar los l\u00edmites de la capacidad del ordenador para resolver problemas.
\n La desventaja es que puede llevar mucho tiempo y los resultados pueden no ser tan buenos como si el investigador hubiera encontrado la soluci\u00f3n por s\u00ed mismo.
\n Un ejemplo de c\u00f3mo se ha utilizado el m\u00e9todo \"prompt and probe\" es el desarrollo del juego de ordenador \"The Settlers of Catan\". El dise\u00f1ador del juego, Klaus Teuber, utiliz\u00f3 este m\u00e9todo para generar nuevas ideas para el juego. Primero cre\u00f3 una lista de posibles mec\u00e1nicas de juego (prompts) y luego pidi\u00f3 a un grupo de personas que idearan formas de utilizar esas mec\u00e1nicas para crear situaciones de juego nuevas e interesantes (probes).
\n Otro ejemplo es el campo del diagn\u00f3stico m\u00e9dico, en el que los sistemas de IA se utilizan a menudo para ayudar a los m\u00e9dicos a tomar decisiones sobre el tratamiento. En este caso, el sistema de IA puede recibir el historial m\u00e9dico de un paciente y sus s\u00edntomas (indicaciones), y luego se le pide que genere una lista de posibles diagn\u00f3sticos (sondas). <\/p>\n
\u00bfC\u00f3mo se sabe qu\u00e9 es cada parte de un prompt? Aunque hay muchos tipos de indicaciones disponibles, la m\u00e1s popular en la Inteligencia Artificial (IA) es la indicaci\u00f3n 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 s\u00edmbolo de aviso, un cursor y un \u00e1rea de entrada del usuario.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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