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María RibesBorja TosarGastón GiribetFrancis VillatoroHéctor Socasaprendizaje infantil versus redes neuronalesfewshot learning en modelos de lenguajegrandes modelos de lenguaje buenos aprendedoresredes neuronales y modelos lenguajeaprendizaje general con modelos lenguajereentrenamiento modelos lenguaje otras aplicacionesredes neuronales específicas para tareasaprender lenguaje sistema capacidad aprendizajegran modelo lenguaje héctor socasHéctor SocasGrandes modelos de lenguajeRedes neuronalesArtículosBebésEPTNature CommunicationsMaría RibesFrancis VillatoroChatGPT
Reentrenamiento modelos lenguaje otras aplicaciones
Con
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Héctor Socas reflexiona sobre cómo los grandes modelos de lenguaje pueden ser reentrenados para otras aplicaciones, superando incluso a las redes neuronales diseñadas específicamente para esas tareas.
…una de las cosas que además hay artículos sobre eso, recuerdo haber leído alguno cuando he estado, bueno, también hace algo de tiempo así que no recuerdo los detalles pero una de las cosas que se ha investigado y que resulta un poco sorprendente es que los Grandes modelos de lenguaje con respecto a otras redes neuronales presentan una característica justamente de eso, de ser buenos aprendedores, de ser, o sea, muestran few-shot learning, justamente esta capacidad de la que hablan en el artículo. Entonces, bueno, no sé si en el artículo se refieren a que el bebé manifieste una capacidad de aprendizaje rápido comparado con lo que son en general las redes neuronales o en particular con los grandes modelos de lenguaje que hasta donde tengo entendido sí que son buenos aprendedores en ese sentido y eso a su vez me lleva a. Algo que a mí siempre me ha fascinado mucho y es que justamente los grandes modelos de lenguaje parecen ser una excelente, o sea, pensando de forma agnóstica simplemente en redes neuronales parecen ser una avenida fantástica para el aprendizaje general hasta el punto de que muchos se usan luego para. Otras cosas, se puede coger un gran modelo de lenguaje y reentrenarlo para otras aplicaciones que no son el lenguaje y funcionan mejor incluso que aplicaciones, que redes neuronales entrenadas específicamente para ese propósito. Lo cual parece dar a entender, parece sugerir que aprender el lenguaje es una buena forma de desarrollar un sistema que tiene una capacidad fuerte de aprender. Creo que va por ahí un poco la cosa, lo cual no deja de resultarme muy fascinante. Sí, y estaba buscando una cita que también tenía un poco de ver con eso que decías que lo que quieren es superar esas limitaciones de las redes neuronales modernas aunque aprenden muy bien para que adquieran cualquier otra lengua no necesariamente desde el…
Significado #1 · Palabras #1
María Ribes explica cómo ha elegido un artículo sobre aprendizaje rápido del lenguaje para analizar, destacando su relación con la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, áreas de interés para ella.
Habla: María RibesPalabras #14aprendizaje rápido del lenguajedestilación de priores bayesianasprocesamiento del lenguaje natural maria ribespublicación en nature communications…a priori, pero eso lo tendréis que confirmar o corregir, Francis y Héctor. Decís prior, un prior bayesiano, un prior, sí hay muchas cosas que no se traducen, yo suelo decir distribución a priori. Sí, puedes decir los a priori. Los a priori. Bueno, entonces es modelado del aprendizaje rápido del lenguaje mediante la destilación de priores o distribuciones a priori bayesianas en redes neuronales artificiales. Y ha sido un poco complicado de leer y lo he elegido porque tiene que ver con la IA, con los modelos de lenguaje, con el procesamiento del lenguaje natural, que es lo que a mí me interesa, lo que yo estudio. Y también publicado en Nature, Nature Communications, ¿vale? No el Nature Nature, pero tampoco está mal, ¿verdad? Todo bueno esta semana, ¿eh? Salió en mayo; en realidad el artículo es del año pasado, pero enviado, submitted y aceptado y publicado en mayo. Y los autores, creo que deberíamos hablar un poquillo de los autores, como ha dicho Héctor. Tomás y Tomás, Tom y Tom son Thomas McCoy, The Real…
María Ribes agradece a alguien y continúa la conversación sobre el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, señalando los sesgos lingüísticos y culturales inherentes a estos sistemas.
Habla: María RibesSignificado #15entrenamiento modelos lenguaje chatgptsesgos lingüísticos en chatgptsesgos culturales en sistemas de lenguajefrancis y la contaminación de datos…valga. No adquiere nunca la lengua si no está viendo a otra persona. Pero evidentemente cuando yo le muestro las cosas, lo aprende más rápido. Pero no es sine qua non. Lo que es completamente indispensable es que vea y que se relacione con esa otra persona. Ok, gracias. Un placer. Entonces, lo que querían hacer ellos es: vamos a entrenar a un gran modelo de lenguaje porque, por ejemplo, el chat GPT, ya sabéis que se entrena con millones de datos, millones de datos y aparte de la contaminación, como decía Francis, entran ahí todos esos sesgos, sesgos lingüísticos, sesgos culturales que no siempre son buenos y ChatGPT no habla, no sabe lo que dice y es el gran problema de nuestro tiempo. Yo creo que es antropomorfizar al modelo de lenguaje. O sea, cuando ChatGPT te dice a ti: qué grande eres, qué buena frase me has dicho, estoy muy contento de poderte ayudar; ChatGPT no está contento. Eso no es lenguaje, porque para que sea un enunciado lingüístico tiene que haber una emoción ¿vale? y ChatGPT no…
Héctor Socas reflexiona sobre cómo los grandes modelos de lenguaje pueden ser reentrenados para otras aplicaciones, superando incluso a las redes neuronales diseñadas específicamente para esas tareas.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1aprendizaje infantil versus redes neuronalesfewshot learning en modelos de lenguajegrandes modelos de lenguaje buenos aprendedoresredes neuronales y modelos lenguajeaprendizaje general con modelos lenguajereentrenamiento modelos lenguaje otras aplicacionesredes neuronales específicas para tareasaprender lenguaje sistema capacidad aprendizajegran modelo lenguaje héctor socas…una de las cosas que además hay artículos sobre eso, recuerdo haber leído alguno cuando he estado, bueno, también hace algo de tiempo así que no recuerdo los detalles pero una de las cosas que se ha investigado y que resulta un poco sorprendente es que los Grandes modelos de lenguaje con respecto a otras redes neuronales presentan una característica justamente de eso, de ser buenos aprendedores, de ser, o sea, muestran few-shot learning, justamente esta capacidad de la que hablan en el artículo. Entonces, bueno, no sé si en el artículo se refieren a que el bebé manifieste una capacidad de aprendizaje rápido comparado con lo que son en general las redes neuronales o en particular con los grandes modelos de lenguaje que hasta donde tengo entendido sí que son buenos aprendedores en ese sentido y eso a su vez me lleva a. Algo que a mí siempre me ha fascinado mucho y es que justamente los grandes modelos de lenguaje parecen ser una excelente, o sea, pensando de forma agnóstica simplemente en redes neuronales parecen ser una avenida fantástica para el aprendizaje general hasta el punto de que muchos se usan luego para. Otras cosas, se puede coger un gran modelo de lenguaje y reentrenarlo para otras aplicaciones que no son el lenguaje y funcionan mejor incluso que aplicaciones, que redes neuronales entrenadas específicamente para ese propósito. Lo cual parece dar a entender, parece sugerir que aprender el lenguaje es una buena forma de desarrollar un sistema que tiene una capacidad fuerte de aprender. Creo que va por ahí un poco la cosa, lo cual no deja de resultarme muy fascinante. Sí, y estaba buscando una cita que también tenía un poco de ver con eso que decías que lo que quieren es superar esas limitaciones de las redes neuronales modernas aunque aprenden muy bien para que adquieran cualquier otra lengua no necesariamente desde el…
Héctor Socas continúa la conversación sobre la capacidad de los modelos de lenguaje para aprender nuevas habilidades, retomando un comentario previo sobre cómo el aprendizaje del lenguaje puede ampliar las capacidades cognitivas.
Habla: Héctor SocasSignificado #9modelo lenguaje sin inglés previocódigos matemáticos para aprender lenguascapacidad cognitiva y modelos lenguajeexperimento maria ribes sobre lenguasaprendizaje del lenguaje amplía capacidades cognitivasmodelos de lenguaje aprenden nuevas habilidadesinglés como lengua madre de ept…de las redes neuronales modernas aunque aprenden muy bien para que adquieran cualquier otra lengua no necesariamente desde el inglés porque se dice siempre de broma que Chao GPT su lengua madre su lengua 1 es el inglés y a partir de ahí ha aprendido todas las demás lenguas entonces quiere hacer ese experimento de que no vaya aprendiendo otra ya sabiendo inglés sino que aprenda una lengua cualquiera sin haber aprendido otra natural antes solamente con esos códigos matemáticos, que sería, conforme lo que estabas diciendo, sería una manera de agrandar, si cabe, esa capacidad cognitiva, ¿no? Si es capaz de aprender una lengua natural sin saber otra antes, pues puede llegar luego a aprender muchas más cosas, como estabas contando. A mí me gusta mucho esa frase que dices siempre de que aprendiendo el lenguaje, la capacidad del lenguaje, puede aprender más cosas. ¿Sabemos que eso es así? Quiero decir que no sé hasta qué punto eso es información pública o que se pueda saber; yo no la he encontrado, o sea, ¿sabemos que EPT u otros modelos tienen una lengua madre que es el inglés? Pues sí, un poco asumido un poco es que hay más corpus en inglés, pero que se le echa todo corpus en un montón de idiomas como que los aprende de forma, los adquiere, como tú estabas diciendo, no aprender sino adquirir simultáneamente del corpus que recibe…