DeepMind descubre que LLMs pueden optimizar sus propias indicaciones

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2023-09-21 05:47:48

🔍 Nuevos modelos de IA basados en lenguaje natural pueden optimizar la precisión de los modelos de aprendizaje profundo.
🔄 Optimization by PROmpting (OPRO) es un método que utiliza modelos de lenguaje natural para optimizar tareas de optimización.
🔎 OPRO permite adaptar las descripciones de los problemas y las instrucciones para guiar a los modelos de IA en la generación de soluciones más efectivas.

Un nuevo estudio realizado por investigadores de DeepMind propone un enfoque revolucionario para optimizar la precisión de los modelos de aprendizaje profundo mediante el uso de modelos de IA basados en lenguaje natural. En lugar de depender de algoritmos de optimización tradicionales, los investigadores proponen Optimization by PROmpting (OPRO), un método que utiliza modelos de lenguaje natural para guiar el proceso de optimización.

La principal diferencia de OPRO es que define la tarea de optimización en lenguaje natural en lugar de utilizar definiciones matemáticas formales. Esto permite a los usuarios describir sus problemas de optimización de manera más intuitiva y proporcionar instrucciones específicas. Además, OPRO aprovecha la capacidad de los modelos de lenguaje natural para detectar patrones y trayectorias de optimización, lo que mejora la generación de soluciones.

Los investigadores descubrieron que, en problemas de optimización a pequeña escala, los modelos de lenguaje natural pueden generar soluciones efectivas solo con instrucciones básicas, incluso superando el rendimiento de algoritmos heurísticos diseñados por expertos. Sin embargo, la verdadera ventaja de OPRO radica en su capacidad para optimizar las instrucciones de los modelos de lenguaje natural y obtener la máxima precisión de los modelos.

El proceso de OPRO comienza con una «meta-instrucción» que incluye una descripción en lenguaje natural del problema y ejemplos de soluciones. A medida que se desarrolla el proceso de optimización, el modelo de lenguaje natural genera soluciones candidatas basadas en la descripción del problema y las soluciones anteriores. Estas soluciones candidatas se evalúan y se les asigna una puntuación de calidad. Las soluciones óptimas y sus puntuaciones se agregan a la meta-instrucción, enriqueciendo el contexto para la generación de nuevas soluciones.

El poder de OPRO radica en su capacidad para optimizar las instrucciones de los modelos de lenguaje natural, lo que permite obtener la máxima precisión en tareas específicas. El estudio probó OPRO en problemas de optimización matemática conocidos, como la regresión lineal y el «problema del viajante», y los resultados fueron prometedores.

Es importante tener en cuenta que el comportamiento de los modelos de lenguaje natural está altamente influenciado por el formato de las instrucciones. Las instrucciones semánticamente similares pueden producir resultados muy diferentes, lo que demuestra que estos modelos no tienen capacidades de razonamiento humanas. Aun así, OPRO proporciona una forma sistemática de explorar las posibles instrucciones y encontrar la más adecuada para un tipo de problema específico.

En resumen, OPRO es un enfoque innovador que utiliza modelos de lenguaje natural para optimizar la precisión de los modelos de aprendizaje profundo. Su capacidad para optimizar las instrucciones de los modelos y encontrar la mejor manera de abordar un problema específico muestra su potencial en diversas aplicaciones del mundo real. Aunque aún queda mucho por descubrir sobre cómo funcionan los modelos de lenguaje natural, este estudio es un paso adelante en nuestra comprensión y uso de estas potentes herramientas de IA.

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