Es especialmente importante para nosotros entender los resultados negativos que podrían surgir en situaciones reales, sin intenciones maliciosas, así como los comentarios que nos ayuden a identificar nuevos riesgos y posibles formas de mitigación. Se ha observado una reducción significativa en los resultados erróneos e indeseados debido al uso del aprendizaje por refuerzo acompañado de feedback humano (RLHF). La implementación de versiones anteriores, como GPT‑3 y Codex, ha sido fundamental para establecer las medidas de seguridad que se han incorporado en esta nueva versión.
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Para entrenar el modelo, utilizamos el aprendizaje por refuerzo con feedback humano (RLHF), aplicando los mismos métodos que con InstructGPT, aunque con una configuración ligeramente distinta en la recolección de datos. Invitamos a los usuarios a que nos informen acerca de los resultados problemáticos generados por el modelo a través de la interfaz de usuario, además de señalar lucky star casino falsos positivos o negativos que pueda cometer el filtro de contenido externo, también incluido en dicha interfaz. Para este propósito, utilizamos las interacciones que los entrenadores de IA tuvieron con el chatbot para seleccionar aleatoriamente un mensaje creado por el modelo, extraer varias muestras alternativas y solicitar a los formadores de IA que las clasificarán. Con el fin de crear un modelo de recompensa para el aprendizaje por refuerzo, era necesario reunir datos comparativos, lo que implica contar con dos o más respuestas del modelo evaluadas según su calidad. Los entrenadores tenían la posibilidad de revisar las sugerencias que el modelo ofrecía para ayudarles en la formulación de respuestas. Las versiones anteriores nos aportaron mejoras para este modelo, y confiamos en que las lecciones aprendidas de esta versión nos servirán para desarrollar sistemas más avanzados.
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Asimismo, esperamos que poner ChatGPT al alcance de los usuarios nos ayude a recopilar información valiosa sobre cuestiones que aún no hemos identificado. Somos conscientes de que sigue habiendo muchas limitaciones, por lo que nos hemos propuesto actualizar con regularidad nuestros modelos para mejorar ciertos aspectos como los mencionados arriba. La versión actual de la fase de investigación de ChatGPT es la última etapa en el proceso de despliegue iterativo que llevamos a cabo en OpenAI para proveer sistemas de IA cada vez más seguros. Luego, combinamos este conjunto de datos de diálogo con el conjunto de datos de InstructGPT para transformarlo en un formato conversacional.
Pros and cons
Aquí encontrarás más información sobre la serie 3.5(se abre en una ventana nueva). A partir de estos modelos de recompensa, es posible perfeccionar el modelo utilizando la optimización de políticas cercanas. ChatGPT es un modelo relacionado con InstructGPT que hemos entrenado para seguir instrucciones en forma de prompt y ofrecer respuestas detalladas. Gracias a este formato, ChatGPT tiene la capacidad de responder a las preguntas aclaratorias de los usuarios, reconocer errores, cuestionar premisas que considere incorrectas y denegar solicitudes inapropiadas.
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Estamos deseando lanzar ChatGPT y conocer la opinión de los usuarios; en definitiva, averiguar sus puntos fuertes y áreas de mejora. Hemos entrenado ChatGPT, un modelo que interactúa con los usuarios como si mantuviera una conversación. Concluye la investigación de WilmerHale y Altman y Brockman vuelven a liderar OpenAI Optimizamos ChatGPT a partir de un modelo de la serie GPT‑3.5, cuyo entrenamiento terminó a principios de 2022.