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Modelos lenguaje errores naif
Con
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Cecilia Garraffo comenta la evolución de los modelos de lenguaje, contrastando su capacidad para responder preguntas complejas con la persistencia de errores básicos.
…que hay una cierta divergencia, una vez que yerra empieza a errar más, hay cierta frecuencia que uno puede ver pero lo que más me sorprendió a mí es lo humano que son los errores que cometen cálculos, son muy humanos los errores, cuando comete un error es Un error que alguien podría cometer, me olvido un factor, un medio, los sesgos de cuando la forma en hacer el contra prompt, digamos decirle: ¿qué raro?, yo esperaba un 32, cómo lo busca, o ¿qué raro?, yo esperaba otro número. Ese tipo de cosas a mí lo que me sorprendía es. Sobre todo cuando pasa del lenguaje al cálculo. Cuando yerra, cuán humano es el horror que comete cuando lo buscas; digamos, es muy humano el horror que comete, eso es quizá más interesante que el que no lo cometa. ¿Cuándo hicieron esto, Gastón? Diciembre. Es interesante porque hace un año más o menos hicieron el experimento de ver si el chachi pití de ese momento, el más avanzado de ese momento, pasaba el examen habilitante para ser médico en Estados Unidos, y lo pasó. Pero sin embargo lo que sorprendía era casi lo opuesto, que cometía errores muy naif. Ya podía contestar cosas muy complicadas, pero cometía errores muy naif. Pero cambiaron mucho los modelos de ese momento, y yo me doy cuenta por interactuar con ellos también; o sea, el nivel de, no sé, de comprensión de alguna manera, cambió muchísimo, de razonamiento, ¿no? No veo que sea incompatible con lo que nosotros veíamos primero, porque nosotros lo vimos estando los tres un poco borrachos y jugando con él, ¿no? Eso es verdad, pero no me refiero a eso. Si no me refiero a que los errores en matemática, fíjate que los errores humanos son bastante ingenuos. Los más frecuentes son olvidarme un factor, un medio, no darme cuenta de aquel factor que no lo tuve en cuenta No dejan de ser aquellos que son errores humanos de cálculo, no dejan de ser cosas ingenuas Fijate, cuando uno calcula, hace matemática muy avanzada, cada vez más Avanzada, en topología diferencial, en geometría algebraica. Los errores que cometés cuando calculás a mano, en calcular símbolo de Christoffel, son errores que identificaría un niño y unos son esos los que cometen. Digo, lo que quiero decir con esto no es incompatible una cosa con la otra, en matemática, en particular. Pero no sé, jugando un poco con eso, incluso le dábamos a calcular cargas conservadas, cosas así, en geometrías, en teorías no lineales, en generalizaciones de teoría de relatividad, cosas así, y encontramos que hacía la parte muy difícil bien, pero cometía errores, por ejemplo, cuando contaba mal la multiplicidad de permutar cosas, que son errores que yo cometo cuando hago eso a mano. Sin embargo, creo, no vi los resultados de este experimento que te cuento, pero creo que lo que decían era: un humano podría decir que esto, un médico no lo hubiera dicho nunca. Ah, ok, eso distinto. Ingenuos, pero no humanos. Pero capaz porque es otro tipo…
Significado #1 · Palabras #1
Cecilia Garraffo explica cómo el uso de modelos de lenguaje grandes con contexto puede superar a los modelos especializados en datos para ciertas tareas.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #13chatgpt cálculos humanosmodelo lenguaje grande contextoprompts chat chipiti información…una manera diferente y más compacta. Cuando uno quiere hacer un modelo multimodal lo más común es usar lo que se llama Contrastive Learning, que es alinear de alguna manera estos dos para tener un modelo que pueda aceptar datos y texto. Nosotros hicimos eso. Pero después encontramos que si probamos con un modelo de lenguaje grande y le damos contexto, en vez de darle los datos a un modelo de datos, dárselos directamente a un modelo de lenguaje con contexto, funciona mejor. ¿Qué diferencia hay entre contexto y educar? Si yo quiero una definición, ¿qué es dar contexto? Darle un, lo que se llama prompts es cuando uno le pide algo al chat chipiti, le da como información. Si vos le das contexto, a lo que uno se refiere en general es que le estás dando en el mismo prompt cuando le preguntas algo o cuando le das los datos; le estás diciendo que estos datos son bla bla bla bla y le hablas del contexto en general. Sin embargo, el…
Cecilia Garraffo plantea una reflexión sobre cómo los humanos piensan, utilizando el texto y las matemáticas como base. Propone la idea de combinar modelos matemáticos con modelos de lenguaje para analizar datos, evitando alimentar directamente a estos últimos con información.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #16pensamiento humano texto matemáticamodelo matemático física datosalineación modelo lenguaje datoschatgpt pensamiento matemático…el modelo ya viene dado y tú ahora con contexto, sí, todavía con esto porque a mí me parece, no sé, un gusto personal es, no me gusta para nada dar datos en forma a un modelo de lenguaje porque no es pensando, capaz que esto nos lleva quizás a algo un poco Más filosófico, por suerte hay un filósofo en la sala, que es: pensamos, ¿cómo pensamos nosotros? En texto, en matemática. Yo siempre pensé: ok, hagamos un modelo matemático que use física y matemática para analizar los datos y después conectémoslo con un modelo de lenguaje. De alguna manera alineémoslo, pero no le demos los datos a un modelo de lenguaje directamente, porque ¿cómo va a pensar tan bien en matemática un modelo de lenguaje? Y esto es como que está probando lo opuesto, no sé si lo está probando igual, porque las comparaciones ya les digo son un poco injustas, encontré, pero es una buena pregunta, porque hablando en serio, más allá de lo filosófico, nosotros Somos educados con lenguaje ordinario. Somos educados con él o viene de fábrica, volvámonos chomskyanos por un momento; no importa qué, ese es el lenguaje el que tenemos, lenguaje natural. No sé con el tiempo aprendemos la matemática montado sobre ese,…
Cecilia Garraffo comenta la evolución de los modelos de lenguaje, contrastando su capacidad para responder preguntas complejas con la persistencia de errores básicos.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #1 · Palabras #1errores chatgpt sesgos contra-promptsolvido factor cálculo chatgptchatgpt cálculos humanos gastón giribetexperimento examen médico chatchpití diciembreerrores de lenguaje cálculo chatgptmodelos lenguaje errores naifrazonamiento modelos lenguaje cecilia garraffocomprensión modelos lenguajeerrores matemáticos humanos ingenuoscálculos humanos factores olvidadosgastón giribet modelos lenguaje erroresmatemática avanzada cálculos ingenuoscálculos christoffel errores humanosgeometrías no lineales teoría relatividadcargas conservadas generalizaciones relatividadmultiplicidad de permutar gastón giribet…que hay una cierta divergencia, una vez que yerra empieza a errar más, hay cierta frecuencia que uno puede ver pero lo que más me sorprendió a mí es lo humano que son los errores que cometen cálculos, son muy humanos los errores, cuando comete un error es Un error que alguien podría cometer, me olvido un factor, un medio, los sesgos de cuando la forma en hacer el contra prompt, digamos decirle: ¿qué raro?, yo esperaba un 32, cómo lo busca, o ¿qué raro?, yo esperaba otro número. Ese tipo de cosas a mí lo que me sorprendía es. Sobre todo cuando pasa del lenguaje al cálculo. Cuando yerra, cuán humano es el horror que comete cuando lo buscas; digamos, es muy humano el horror que comete, eso es quizá más interesante que el que no lo cometa. ¿Cuándo hicieron esto, Gastón? Diciembre. Es interesante porque hace un año más o menos hicieron el experimento de ver si el chachi pití de ese momento, el más avanzado de ese momento, pasaba el examen habilitante para ser médico en Estados Unidos, y lo pasó. Pero sin embargo lo que sorprendía era casi lo opuesto, que cometía errores muy naif. Ya podía contestar cosas muy complicadas, pero cometía errores muy naif. Pero cambiaron mucho los modelos de ese momento, y yo me doy cuenta por interactuar con ellos también; o sea, el nivel de, no sé, de comprensión de alguna manera, cambió muchísimo, de razonamiento, ¿no? No veo que sea incompatible con lo que nosotros veíamos primero, porque nosotros lo vimos estando los tres un poco borrachos y jugando con él, ¿no? Eso es verdad, pero no me refiero a eso. Si no me refiero a que los errores en matemática, fíjate que los errores humanos son bastante ingenuos. Los más frecuentes son olvidarme un factor, un medio, no darme cuenta de aquel factor que no lo tuve en cuenta No dejan de ser aquellos que son errores humanos de cálculo, no dejan de ser cosas ingenuas Fijate, cuando uno calcula, hace matemática muy avanzada, cada vez más Avanzada, en topología diferencial, en geometría algebraica. Los errores que cometés cuando calculás a mano, en calcular símbolo de Christoffel, son errores que identificaría un niño y unos son esos los que cometen. Digo, lo que quiero decir con esto no es incompatible una cosa con la otra, en matemática, en particular. Pero no sé, jugando un poco con eso, incluso le dábamos a calcular cargas conservadas, cosas así, en geometrías, en teorías no lineales, en generalizaciones de teoría de relatividad, cosas así, y encontramos que hacía la parte muy difícil bien, pero cometía errores, por ejemplo, cuando contaba mal la multiplicidad de permutar cosas, que son errores que yo cometo cuando hago eso a mano. Sin embargo, creo, no vi los resultados de este experimento que te cuento, pero creo que lo que decían era: un humano podría decir que esto, un médico no lo hubiera dicho nunca. Ah, ok, eso distinto. Ingenuos, pero no humanos. Pero capaz porque es otro tipo…
Francis Villatoro explica cómo conectar los modelos de lenguaje como ChatGPT a herramientas matemáticas como Wolfram para evitar errores básicos en cálculos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #20 · Palabras #7chatgpt conectado a wolframerrores conceptuales chatgptcálculos básicos chatgpt…recitar el Quijote los primeros párrafos del Quijote y dártelo literal ahora tiene que operar; en ese momento ya no sabe qué hacer y entonces probabilísticamente elige un número porque nadie le ha enseñado a calcular. Si tú quieres que este tipo de modelos de Lenguaje calculen, conéctalo a Wolfram, a una herramienta de matemática o conéctalo a una herramienta numérica; hay varios. Estos chats GPT se pueden conectar a ese tipo de herramientas y entonces tú le dices: cuando vayas a calcular algo, cálculalo bien con esta herramienta y entonces llamará a la herramienta, recibe el resultado de la herramienta y te lo va presentando; y entonces ya no comete errores, ya no comete ese tipo de errores tan tontos, ya comete errores más conceptuales, más de razonamiento; son los errores ya de alto nivel, pero los errores triviales los comete porque nadie le ha enseñado que 2 más 2 es igual a 4; ha visto, he escrito muchos libros que 2 más 2 es igual a 4, pero ha visto muy pocos libros que 1523 más 5 es 1528 y por tanto esa operación puede que acierte o puede que no. Sin embargo, esto que decís es contrario a lo que Estamos encontrando de alguna manera, porque eso es lo que uno pensaría y por lo que yo quiero generar y desarrollar modelos físicos que voy a alinear con los de lenguaje. Sin embargo, estamos viendo que no, que los de lenguaje hacen mejor esa tarea de suma,…