Nos interesa luckystar especialmente conocer cómo los resultados adversos podrían manifestarse en la vida real, en condiciones no malintencionadas, y los comentarios que nos ayuden a comprender los nuevos riesgos e identificar posibles formas de mitigarlos. Por ejemplo, se ha reducido significativamente la cantidad de resultados erróneos e indeseados tras el uso del aprendizaje por refuerzo con feedback humano (RLHF). El despliegue de modelos anteriores (como GPT‑3 y Codex), ha sido fundamental para adoptar las medidas de seguridad en esta versión.
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Hemos utilizado el aprendizaje por refuerzo con feedback humano (RLHF) para entrenar el modelo — empleando los mismos métodos que con InstructGPT, aunque con una configuración diferente en la recolección de datos. Instamos a los usuarios a informarnos sobre los resultados problemáticos que el modelo pueda generar a través de la interfaz de usuario, así como sobre los falsos positivos o negativos que el filtro de contenido externo pueda cometer, también parte de la interfaz. Para seleccionar un mensaje redactado por el modelo (recurrimos a las conversaciones que los entrenadores de IA mantuvieron con el chatbot), extraemos varias muestras alternativas y pedimos a los formadores de IA que las clasifiquen. Para crear un modelo de recompensa para el aprendizaje por refuerzo, necesitábamos obtener datos comparativos, es decir, dos o más respuestas del modelo clasificadas según su calidad. Los entrenadores podían consultar las sugerencias que proponía el modelo para ayudarlos a formular las respuestas. Los modelos anteriores nos han servido para mejorar este — y esperamos utilizar las lecciones aprendidas con esta versión para desarrollar sistemas más potentes.
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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
Encontrarás más información sobre la serie 3.5 aquí, se abre en una ventana nueva,. A partir de estos modelos de recompensa, podemos perfeccionar el modelo empleando la optimización de políticas próximas. ChatGPT es un modelo hermano de InstructGPT que hemos entrenado para seguir instrucciones en forma de prompt y proporcionar respuestas detalladas. Gracias a este formato, ChatGPT puede responder a las preguntas aclaratorias de los usuarios, admitir errores, cuestionar las premisas que considera incorrectas y rechazar 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.
