Nos interesa especialmente conocer los resultados perjudiciales que podrían darse 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 han reducido notablemente los 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 servido de base para adoptar las medidas de seguridad que se han aplicado en esta versión.
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Hemos usado el aprendizaje por refuerzo con feedback humano (RLHF) para entrenar el lucky star casino modelo (empleando los mismos métodos que con InstructGPT), aunque configurando la recogida de datos de forma ligeramente distinta. Animamos a los usuarios a notificarnos los resultados problemáticos que genere el modelo a través de la interfaz de usuario (así como de los falsos positivos o negativos que cometa el filtro de contenido externo), que también forma parte de la interfaz. A tal fin, recurrimos a las conversaciones que los entrenadores de IA mantuvieron con el chatbot para seleccionar al azar un mensaje redactado por el modelo, extraer varias muestras alternativas y pedir a los formadores de IA que las clasificaran. Para crear un modelo de recompensa para el aprendizaje por refuerzo (necesitábamos recabar 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 ayudarles a formular las respuestas. Los modelos anteriores nos sirvieron para mejorar este, y esperamos emplear las lecciones aprendidas con esta versión para desarrollar sistemas más potentes.
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De igual manera — anticipamos que facilitar el acceso a ChatGPT para los usuarios nos permitirá obtener información valiosa sobre temas que aún no hemos detectado. Reconocemos la existencia de numerosas limitaciones, por lo que hemos decidido realizar actualizaciones periódicas a nuestros modelos para mejorar aspectos como los mencionados anteriormente. La fase de investigación actual de ChatGPT representa la etapa final en el proceso de implementación iterativa que OpenAI lleva a cabo para desarrollar sistemas de inteligencia artificial cada vez más seguros. Posteriormente, este conjunto de datos de diálogo se combina con el de InstructGPT para convertirlo en un formato que permita la conversación.
Pros and cons
Aquí encontrarás más detalles sobre la serie 3.5 (se abrirá en una nueva ventana). Gracias a estos modelos de recompensa, es posible perfeccionar el modelo utilizando la optimización de políticas cercanas. ChatGPT, un modelo que hemos desarrollado para seguir instrucciones en la forma de un prompt y ofrecer respuestas detalladas, es un modelo relacionado con InstructGPT. Este formato permite a ChatGPT responder a preguntas aclaratorias de los usuarios (reconocer errores), cuestionar premisas que considere incorrectas y rechazar solicitudes que no sean apropiadas.
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Estamos entusiasmados por lanzar ChatGPT y recibir retroalimentación de los usuarios; en resumen, queremos identificar sus fortalezas y áreas que necesitan mejoras. Hemos desarrollado ChatGPT, un modelo que se comunica con los usuarios como si estuviese manteniendo una conversación. La investigación de WilmerHale llega a su fin, y Altman y Brockman retoman el liderazgo en OpenAI. ChatGPT se optimiza a partir de un modelo de la serie GPT-3.5, cuyo entrenamiento concluyó a principios de 2022.
