LLM optimizados de OpenAI para el diálogo con ChatGPT

¿ Cómo se compara ChatGPT con el nuevo modelo DaVinci 3 ? ¿ChatGPT es una implementación de KI-NLP? Y cómo OpenAI está evitando un posible desastre.

Desde 2020 he estado investigando y escribiendo sobre OpenAI y GPT3...

El lanzamiento de ChatGPT debe considerarse a la luz de los siguientes puntos:

• GPT3 siempre ha tenido una muy buena capacidad de conversación donde el estado del diálogo y los giros del diálogo se administraron con éxito. También se gestionó el contexto de la conversación.
• GPT3 no ha sido realmente susceptible a las alucinaciones y otras dolencias como BlenderBot .
• Las respuestas de GPT3 están bien formadas, son concisas y coherentes. Esto ha mejorado considerablemente con la reciente introducción del nuevo modelo DaVinci 3 .
• Si tuviera que crear/arrancar un bot conversacional usando OpenAI Language API/GPT3, arrancaría el bot conversacional usando el método que describo aquí .

Consideraciones críticas:

• Teniendo en cuenta los ejemplos a continuación, parece que la API del idioma OpenAI tiene acceso a Internet y puede recuperar respuestas.
• ChatGPT no tiene acceso a Internet para la recuperación de información y parece ser una implementación del procesamiento intensivo del lenguaje natural (KI-NLP) .
• ¿Qué es KI-PNL? Es una interfaz de conocimiento intensivo de dominio muy amplio para tareas de verificación de datos o respuesta a preguntas, conocida colectivamente como procesamiento de lenguaje natural intensivo en conocimiento (KI-NLP, por sus siglas en inglés).
• Los modelos de IA respaldados por un marco KI-NLP buscan información relevante a través de un archivo digital . Cuanto más completo sea el archivo digital, más amplias y correctas serán las respuestas.
• Los sistemas KI-NLP son autónomos y no buscan en Internet ni utilizan API de conocimiento.
• OpenAI se asegura de que ChatGPT no adquiera malos hábitos a través de contenido de Internet cuestionable o comentarios de usuarios controvertidos, como en el caso de Blender Bot .

Ejemplos prácticos:

A continuación, hago dos preguntas al modelo DaVinci 3 , la segunda es una pregunta de seguimiento que se basa en el contexto de la primera pregunta:

How do I create a chatbot?

What technology should I use?

Las respuestas son mucho más detalladas, bien ordenadas y secuenciadas en Davinci 3 que en el modelo Davinci 2 o Davinci 1 . Lea más sobre esa comparación aquí .

Sin embargo, al plantear las mismas dos preguntas a ChatGPT, está claro que la respuesta es mucho más conversacional y completa.

En este segundo ejemplo hago tres preguntas:

Who is Peter Thiel?

Where does he live?

How old is he?

El modelo generativo de Davinci 3 gestiona muy bien los turnos, el estado y el contexto del diálogo conversacional.

A continuación, puede ver la respuesta a las mismas tres preguntas de ChatGPT... está claro que la integridad de ChatGPT está protegida... pero también es evidente que ChatGPT es una implementación de LLM o KI-NLP independiente.

Algunas reflexiones finales

• ChatGPT es una combinación de los cuatro elementos enumerados a continuación: gestión de diálogos, generación, preguntas y respuestas y traducción de idiomas.

• Aquí hay una traducción perfecta del afrikaans al inglés de ChatGPT, el idioma fue detectado automáticamente por ChatGPT y solo se tradujo la oración correcta.

• Se deberá exponer una API de ChatGPT para las implementaciones de producción, que actualmente no está disponible.
• El ajuste fino es una consideración para las implementaciones empresariales.
• Y en relación con el ajuste fino, los métodos para incorporar conocimientos específicos probablemente estén en la hoja de ruta.

Actualmente soy el Evangelista Jefe @ HumanFirst . Exploro y escribo sobre todas las cosas en la intersección de la IA y el lenguaje; que van desde LLM , Chatbots , Voicebots , Frameworks de desarrollo, espacios latentes centrados en datos y más.