Otro nombre reconocido en el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) es LaMDA, abreviatura de Language Model for Dialogue Application (Modelo de Lenguaje para Aplicaciones de Diálogo). Fue desarrollado por Google como una tecnología para potenciar aplicaciones que utilizan formatos conversacionales.
Las herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) están en auge y, como es de esperarse, la gigante Google tiene un equipo de investigación dedicado a ellas. El proyecto de investigación Transformer de Google ha logrado importantes avances en los modelos de difusión, la base de muchas de las aplicaciones de IA generativa que recientemente se han vuelto tan populares. A principios de 2023, Google lanzó Bard, impulsado por LaMDA.
Bard es un servicio de IA conversacional que, según Google, “busca combinar la amplitud del conocimiento del mundo con el poder, la inteligencia y la creatividad de nuestros grandes modelos de lenguaje. Es capaz de usar información traída de Internet para proporcionar respuestas de alta calidad y actualizadas. Bard puede ser una opción para la creatividad y una plataforma para desarrollar la curiosidad, puede ayudar a explicar los descubrimientos del Telescopio Espacial James Webb de la NASA a un niño de 9 años, o aprender más sobre los mejores delanteros en el fútbol en este momento, y luego obtener ejercicios que permitan desarrollar ciertas habilidades específicas”.
¿LaMDA y ChatGPT son lo mismo?
Tanto LaMDA como ChatGPT son modelos de lenguaje avanzados. Sin embargo, LaMDA está optimizado para aplicaciones de IA conversacional y está diseñado para ser más consciente del contexto. Esto lo hace más adecuado para integrarse en tareas como chatbots y asistentes virtuales.
Al prestar más atención al contexto que ChatGPT, LaMDA es capaz de comprender mejor una conversación y generar respuestas apropiadas basadas en ese contexto. Esto también lo hace mejor para tareas como atención al cliente, donde es importante tomar en cuenta el contexto de la pregunta o problema de un usuario antes de proporcionar una respuesta.
¿Cómo funciona LaMDA? ¿Cómo se entrenó?
LaMDA utiliza una arquitectura de transformadores. “Una arquitectura de red neuronal, de código abierto, que Google Research inventó en 2017”, que permite a LaMDA procesar información en paralelo y aprender de las relaciones entre las palabras en una oración. Esto hace que LaMDA sea más precisa y eficiente en la comprensión del lenguaje natural y en la generación de respuestas apropiadas.
LaMDA fue entrenada en el diálogo utilizando un método llamado “Aprendizaje por Diálogo Auto-Supervisado” (Dialogue Self-Supervised Learning). Este método implicaba entrenar el modelo con enormes cantidades de transcripciones de conversaciones y luego afinarlo en tareas de diálogo específicas proporcionadas por científicos de datos especializados.
Para entrenar el modelo, Google recopiló un gran conjunto de datos de diversas conversaciones de fuentes como guiones de películas, libros y registros de chat. Este conjunto de datos se procesó previamente y se introdujo en el modelo LaMDA. Al combinar este método de entrenamiento con la arquitectura Transformer como su componente clave, el modelo puede predecir con precisión la siguiente oración en una conversación dadas las oraciones anteriores. Esto le permite al modelo aprender la estructura y el contexto de las conversaciones en lenguaje natural.
Para la fase de ajuste, a LaMDA se le asignaron tareas de diálogo específicas, como responder preguntas o llevar a cabo una conversación sobre un tema en particular. Para el proceso de ajuste, el modelo fue entrenado con conjuntos menores de datos de conversación para optimizar su desempeño en tareas específicas.
Casos de uso
LaMDA, al igual que otros modelos de lenguaje natural, se puede utilizar con diferentes propósitos, tales como:
- Chatbots: desarrollo de chatbots más sofisticados que pueden llevar a cabo conversaciones en lenguaje natural con los usuarios.
- Asistentes de voz: mejorías de la comprensión del lenguaje natural de los asistentes de voz, lo que les permite comprender mejor y responder a las solicitudes de los usuarios.
- Atención al cliente: interacciones de atención al cliente más eficientes y efectivas mediante la activación de chatbots automatizados o agentes virtuales para proporcionar respuestas más personalizadas y contextualmente relevantes.
- Educación: LaMDA se puede utilizar para desarrollar agentes conversacionales con fines educativos, como el aprendizaje de idiomas o para servicios de tutoría sobre temas específicos.
- Entretenimiento: creación de experiencias narrativas más inmersivas e interactivas, como juegos de aventura basados en chats o narrativas interactivas.
Limitaciones
Similar a lo que discutimos en otro post sobre ChatGPT, LaMDA enfrenta el mismo tipo de desafíos.
- LaMDA es tan bueno como los datos con los que fue entrenado. Si los datos de entrenamiento contienen sesgos o inexactitudes, pueden reflejarse en las respuestas del modelo.
- Si bien el modelo puede llevar a cabo conversaciones, es posible que no tenga el conocimiento específico del dominio que se requiere para ciertos casos.
- Sabemos que LaMDA ha sido entrenada para captar relaciones contextuales entre oraciones, pero es posible que no siempre pueda comprender detalles específicos o historias de fondo de la misma manera que los humanos.
- Requiere importantes recursos computacionales para su entrenamiento y uso, lo que puede limitar su accesibilidad a organizaciones o investigadores más pequeños.