Una inteligencia artificial (IA), específicamente los grandes modelos de lenguaje como GPT-3, GPT-3.5 y GPT-4, aprenden a responder preguntas y generar texto a través de un proceso llamado entrenamiento supervisado. A continuación, te explico de manera general cómo funciona este proceso y cómo estos modelos pueden tener sesgos en sus respuestas.

**Entrenamiento y predicción de palabras**

Los grandes modelos de lenguaje, como GPT-3, GPT-3.5 y GPT-4, están basados en una arquitectura llamada Transformer. Estos modelos son entrenados en un conjunto masivo de datos de texto, que puede contener información de libros, artículos, sitios web y otros contenidos en diferentes idiomas.

Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra en una oración, basándose en el contexto proporcionado por las palabras anteriores. El modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar el error en sus predicciones. A medida que el modelo procesa más y más datos de entrenamiento, mejora su capacidad para generar texto coherente y relevante.

**Sesgos y limitaciones**

Dado que los modelos de lenguaje se entrenan en conjuntos de datos de texto recopilados de diversas fuentes, pueden adquirir sesgos presentes en estos textos. Estos sesgos pueden ser intencionales o no intencionales y pueden incluir estereotipos, prejuicios o información incorrecta. Los modelos de lenguaje, como ChatGPT (GPT-3.5), pueden generar respuestas basadas en estos sesgos, lo que puede llevar a resultados incorrectos, ofensivos o inapropiados.

Los investigadores de IA están trabajando en métodos para reducir estos sesgos y mejorar la calidad y fiabilidad de los modelos de lenguaje. Sin embargo, es importante recordar que cualquier respuesta generada por un modelo de lenguaje, incluido Open Assistant, puede estar influenciada por los datos de entrenamiento y, por lo tanto, puede contener sesgos y limitaciones.

En resumen, los grandes modelos de lenguaje como GPT-3, GPT-3.5 y GPT-4 aprenden a responder preguntas y generar texto a través del entrenamiento supervisado. Estos modelos pueden tener sesgos y limitaciones debido a los datos de entrenamiento utilizados, lo que puede afectar la calidad y precisión de sus respuestas.
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT-3, GPT-3.5 และ GPT-4 เรียนรู้ที่จะตอบคำถามและสร้างข้อความผ่านกระบวนการที่เรียกว่าการฝึกอบรมภายใต้การดูแล ด้านล่างนี้ ฉันอธิบายโดยทั่วไปว่ากระบวนการนี้ทำงานอย่างไร และแบบจำลองเหล่านี้อาจมีอคติในการตอบสนองได้อย่างไร **การฝึกอบรมและการคาดเดาคำ** โมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT-3, GPT-3.5 และ GPT-4 อิงตามสถาปัตยกรรมที่เรียกว่า Transformer โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ซึ่งสามารถประกอบด้วยข้อมูลจากหนังสือ บทความ เว็บไซต์ และเนื้อหาอื่นๆ ในภาษาต่างๆ ในระหว่างการฝึก แบบจำลองจะเรียนรู้ที่จะคาดเดาคำถัดไปในประโยค โดยอิงตามบริบทที่ได้รับจากคำก่อนหน้า โมเดลจะปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อลดข้อผิดพลาดในการทำนาย เมื่อโมเดลประมวลผลข้อมูลการฝึกอบรมมากขึ้นเรื่อยๆ ความสามารถในการสร้างข้อความที่เกี่ยวข้องและสอดคล้องกันก็จะดีขึ้น **อคติและข้อจำกัด** เนื่องจากโมเดลภาษาได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับชุดข้อมูลข้อความที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ จึงอาจได้รับอคติที่มีอยู่ในข้อความเหล่านี้ อคติเหล่านี้อาจเกิดขึ้นโดยตั้งใจหรือไม่ตั้งใจ และอาจรวมถึงการเหมารวม อคติ หรือข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง โมเดลภาษา เช่น ChatGPT (GPT-3.5) สามารถสร้างการตอบสนองตามอคติเหล่านี้ ซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ไม่เหมาะสม หรือไม่เหมาะสม นักวิจัย AI กำลังทำงานเกี่ยวกับวิธีการลดอคติเหล่านี้ และปรับปรุงคุณภาพและความน่าเชื่อถือของแบบจำลองภาษา อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าการตอบสนองใดๆ ที่สร้างโดยโมเดลภาษา รวมถึง Open Assistant อาจได้รับอิทธิพลจากข้อมูลการฝึกอบรม และอาจมีอคติและข้อจำกัด กล่าวโดยสรุป โมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT-3, GPT-3.5 และ GPT-4 เรียนรู้ที่จะตอบคำถามและสร้างข้อความผ่านการฝึกอบรมภายใต้การดูแล โมเดลเหล่านี้อาจมีอคติและข้อจำกัดเนื่องจากข้อมูลการฝึกอบรมที่ใช้ ซึ่งอาจส่งผลต่อคุณภาพและความแม่นยำของการตอบสนอง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence