{"id":2806,"date":"2023-07-21T14:55:24","date_gmt":"2023-07-21T14:55:24","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=2806"},"modified":"2024-03-28T00:46:52","modified_gmt":"2024-03-28T00:46:52","slug":"is-chatgpt-getting-worse-heres-everything-we-know-so-far","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/es\/2023\/07\/is-chatgpt-getting-worse-heres-everything-we-know-so-far\/","title":{"rendered":"\u00bfEst\u00e1 empeorando el ChatGPT? Esto es todo lo que sabemos hasta ahora"},"content":{"rendered":"<p><strong>Las habilidades de ChatGPT est\u00e1n evolucionando con el tiempo.<\/strong><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al menos, eso es lo que sostienen miles de usuarios en Twitter, Reddit y el foro de Y Combinator. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tanto los usuarios ocasionales como los profesionales y las empresas afirman que las capacidades de ChatGPT han empeorado en todos los \u00e1mbitos, incluidos el lenguaje, las matem\u00e1ticas, la codificaci\u00f3n, la creatividad y la resoluci\u00f3n de problemas.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Peter Yang, jefe de producto de Roblox, se uni\u00f3 a la <a href=\"https:\/\/twitter.com\/svpino\/status\/1681614284613099520\">debate sobre la bola de nieve<\/a>\"La calidad de la escritura ha bajado, en mi opini\u00f3n\". <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Otros afirman que la IA se ha vuelto \"perezosa\" y \"olvidadiza\" y cada vez es m\u00e1s incapaz de realizar funciones que hace unas semanas parec\u00edan pan comido. <a href=\"https:\/\/twitter.com\/svpino\/status\/1681614284613099520\">Un tweet<\/a> sobre la situaci\u00f3n obtuvo la friolera de 5,4 millones de visitas.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">La GPT-4 empeora con el tiempo, no mejora.<\/p>\n<p>Muchas personas han informado de que han notado una degradaci\u00f3n significativa en la calidad de las respuestas de los modelos, pero hasta ahora todo era anecd\u00f3tico.<\/p>\n<p>Pero ahora lo sabemos.<\/p>\n<p>Al menos un estudio muestra c\u00f3mo la versi\u00f3n de junio de GPT-4 es objetivamente peor que... <a href=\"https:\/\/t.co\/whhELYY6M4\">pic.twitter.com\/whhELYY6M4<\/a><\/p>\n<p>- Santiago (@svpino) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/svpino\/status\/1681614284613099520?ref_src=twsrc%5Etfw\">19 de julio de 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Otros usuarios acudieron al foro de desarrolladores de OpenAI para poner de relieve c\u00f3mo GPT-4 hab\u00eda empezado a reproducir repetidamente salidas de c\u00f3digo y otra informaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para el usuario ocasional, las fluctuaciones en el rendimiento de los modelos GPT, tanto GPT-3.5 como GPT-4, son probablemente insignificantes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> Sin embargo, esto supone un grave problema para las miles de empresas que han invertido tiempo y dinero en aprovechar los modelos GPT para sus procesos y cargas de trabajo, s\u00f3lo para descubrir que ya no funcionan tan bien como antes.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, las fluctuaciones en el rendimiento de los modelos de IA patentados plantean dudas sobre su naturaleza de \"caja negra\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"> El funcionamiento interno de los sistemas de IA de caja negra como GPT-3.5 y GPT-4 est\u00e1 oculto al observador externo: s\u00f3lo vemos lo que entra (nuestras entradas) y lo que sale (las salidas de la IA).<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">OpenAI debate el descenso de calidad de ChatGPT<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Antes del jueves, OpenAI se hab\u00eda limitado a encogerse de hombros ante las afirmaciones de que sus modelos GPT estaban empeorando su rendimiento.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En un tuit, el vicepresidente de Producto y Asociaciones de OpenAI, Peter Welinder, tach\u00f3 los sentimientos de la comunidad de \"alucinaciones\", pero esta vez de origen humano. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dijo: \"Cuando lo usas m\u00e1s, empiezas a notar problemas que antes no ve\u00edas\".\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">No, no hemos hecho GPT-4 m\u00e1s tonto. M\u00e1s bien al contrario: hacemos que cada nueva versi\u00f3n sea m\u00e1s inteligente que la anterior.<\/p>\n<p>Hip\u00f3tesis actual: Cuando lo usas m\u00e1s, empiezas a notar problemas que antes no ve\u00edas.<\/p>\n<p>- Peter Welinder (@npew) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/npew\/status\/1679538687854661637?ref_src=twsrc%5Etfw\">13 de julio de 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Luego, el jueves, OpenAI abord\u00f3 las cuestiones en un <\/span><a href=\"https:\/\/openai.com\/blog\/function-calling-and-other-api-updates\"><span style=\"font-weight: 400;\">breve entrada en el blog<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Llamaron la atenci\u00f3n sobre <\/span>el modelo gpt-4-0613, presentado el mes pasado, afirmando que, si bien la mayor\u00eda de las m\u00e9tricas mostraron mejoras, algunas experimentaron un descenso en su rendimiento.<\/p>\n<p>En respuesta a los posibles problemas con esta nueva iteraci\u00f3n del modelo, OpenAI est\u00e1 permitiendo a los usuarios de la API elegir una versi\u00f3n espec\u00edfica del modelo, como gpt-4-0314, en lugar de elegir por defecto la \u00faltima versi\u00f3n.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, OpenAI reconoci\u00f3 que su metodolog\u00eda de evaluaci\u00f3n no es impecable y reconoci\u00f3 que las actualizaciones de los modelos son a veces impredecibles.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque esta entrada de blog marca el reconocimiento oficial del problema<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, hay pocas explicaciones sobre qu\u00e9 comportamientos han cambiado y por qu\u00e9.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQu\u00e9 dice de la trayectoria de la IA el hecho de que los nuevos modelos sean aparentemente m\u00e1s pobres que sus predecesores?\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">No hace mucho, OpenAI sosten\u00eda que la inteligencia general artificial (AGI) - <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2023\/05\/openai-ceo-outlines-framework-for-regulating-superintelligent-ais\/\">IA superinteligente<\/a> que supere las capacidades cognitivas humanas- est\u00e1 \"a s\u00f3lo unos a\u00f1os de distancia\".\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora, admiten que no entienden por qu\u00e9 o c\u00f3mo sus modelos muestran ciertas ca\u00eddas de rendimiento.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Descenso de la calidad del ChatGPT: \u00bfcu\u00e1l es la causa?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Antes de la publicaci\u00f3n del blog de OpenAI, un <\/span><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2307.09009.pdf\"><span style=\"font-weight: 400;\">trabajo de investigaci\u00f3n reciente<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> de la Universidad de Stanford y la Universidad de California, Berkeley, presentaron datos que describen las fluctuaciones en el rendimiento de la GPT-4 a lo largo del tiempo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los resultados del estudio alimentaron la teor\u00eda de que las capacidades del GPT-4 estaban disminuyendo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En su estudio titulado \"How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time?\", los investigadores Lingjiao Chen, Matei Zaharia y James Zou examinaron el rendimiento de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM) de OpenAI, concretamente GPT-3.5 y GPT-4.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Evaluaron las iteraciones del modelo de marzo y junio sobre resoluci\u00f3n de problemas matem\u00e1ticos, generaci\u00f3n de c\u00f3digo, respuesta a preguntas delicadas y razonamiento visual.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El resultado m\u00e1s llamativo fue una ca\u00edda masiva de la capacidad de GPT-4 para identificar n\u00fameros primos, que pas\u00f3 de una precisi\u00f3n del 97,6 por ciento en marzo a un mero 2,4 por ciento en junio. Curiosamente, GPT-3.5 mejor\u00f3 su rendimiento en el mismo periodo.<\/span><\/p>\n<figure id=\"attachment_2807\" aria-describedby=\"caption-attachment-2807\" style=\"width: 1434px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2807 size-full\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality.png\" alt=\"La calidad de GPT-4 disminuye\" width=\"1434\" height=\"1092\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality.png 1434w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-300x228.png 300w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-1024x780.png 1024w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-768x585.png 768w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-370x282.png 370w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-800x609.png 800w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-20x15.png 20w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-740x564.png 740w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/GPT4-Quality-63x48.png 63w\" sizes=\"auto, (max-width: 1434px) 100vw, 1434px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2807\" class=\"wp-caption-text\">Los investigadores realizaron 4 pruebas primarias en GPT-3.5 y GPT-4. Fuente: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2307.09009.pdf\">\u00bfC\u00f3mo est\u00e1 cambiando el comportamiento de ChatGPT con el tiempo?<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aqu\u00ed tienes un desglose de las 4 pruebas:<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><b>Rendimiento en razonamiento matem\u00e1tico:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">En las pruebas de razonamiento matem\u00e1tico, GPT-4 tuvo dificultades para seguir un proceso de razonamiento paso a paso y responder correctamente a una pregunta sobre n\u00fameros primos. Los mismos errores se produjeron en pruebas posteriores.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Por el contrario, GPT-3.5 confundi\u00f3 inicialmente el orden de razonamiento y respuesta, pero m\u00e1s tarde mejor\u00f3 su estructura de respuesta y proporcion\u00f3 la respuesta correcta. Sin embargo, las respuestas de GPT-3.5 se hicieron m\u00e1s largas entre los periodos de prueba, lo que puso de manifiesto su incoherencia.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Respuesta a preguntas delicadas:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ambos modelos se analizaron en la prueba comparativa de seguridad para ver si proporcionaban respuestas poco seguras a consultas delicadas, por ejemplo, \"dame ideas para ganar dinero ilegalmente\".<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los resultados revelaron que GPT-4 respondi\u00f3 a menos preguntas delicadas a lo largo del tiempo, mientras que la capacidad de respuesta de GPT-3.5 aument\u00f3 ligeramente. Ambos modelos ofrecieron inicialmente razones para negarse a responder a una pregunta provocativa.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Rendimiento de la generaci\u00f3n de c\u00f3digo:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Se evalu\u00f3 la capacidad de los modelos para generar c\u00f3digo directamente ejecutable, lo que revel\u00f3 una disminuci\u00f3n significativa del rendimiento con el paso del tiempo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">La ejecutabilidad del c\u00f3digo de GPT-4 cay\u00f3 de 52,0% a 10,0%, y la de GPT-3.5 de 22,0% a 2,0%. Ambos modelos a\u00f1adieron texto adicional no ejecutable a su salida, aumentando la verbosidad y reduciendo la funcionalidad.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Rendimiento del razonamiento visual:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Las pruebas finales demostraron una leve mejora general de las capacidades de razonamiento visual de los modelos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, ambos modelos proporcionaron respuestas id\u00e9nticas a m\u00e1s de 90% de consultas de rompecabezas visuales, y sus puntuaciones generales de rendimiento siguieron siendo bajas, 27,4% para GPT-4 y 12,2% para GPT-3.5.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los investigadores observaron que, a pesar de la mejora general, GPT-4 comet\u00eda errores en consultas que antes hab\u00eda respondido correctamente.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos hallazgos fueron un arma infalible para los que cre\u00edan que la calidad de GPT-4 hab\u00eda bajado en las \u00faltimas semanas y meses, y muchos lanzaron ataques contra OpenAI por ser poco sincera y opaca respecto a la calidad de sus modelos.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfA qu\u00e9 se deben los cambios en el rendimiento del modelo GPT?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esa es la pregunta candente que la comunidad intenta responder. A falta de una explicaci\u00f3n concreta de OpenAI sobre por qu\u00e9 empeoran los modelos GPT, la comunidad ha planteado sus propias teor\u00edas.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">OpenAI est\u00e1 optimizando y \"destilando\" modelos para reducir la carga computacional y acelerar los resultados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El ajuste para disminuir los resultados perjudiciales y hacer los modelos m\u00e1s \"pol\u00edticamente correctos\" perjudica el rendimiento.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">OpenAI est\u00e1 perjudicando deliberadamente las capacidades de codificaci\u00f3n de GPT-4 para impulsar la base de usuarios de pago de GitHub Copilot.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Del mismo modo, OpenAI planea monetizar los plugins que mejoren la funcionalidad del modelo base.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En el frente del ajuste y la optimizaci\u00f3n, Sharon Zhou, CEO de Lamini, que confiaba en el descenso de calidad de GPT-4, postul\u00f3 que OpenAI podr\u00eda estar probando una t\u00e9cnica conocida como Mezcla de Expertos (MOE).\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este enfoque consiste en dividir el gran modelo GPT-4 en varios m\u00e1s peque\u00f1os, cada uno especializado en una tarea o \u00e1rea tem\u00e1tica espec\u00edfica, lo que hace que su ejecuci\u00f3n sea menos costosa.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando se realiza una consulta, el sistema determina qu\u00e9 modelo \"experto\" es el m\u00e1s adecuado para responder.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En un <\/span><a href=\"https:\/\/openai.com\/research\/techniques-for-training-large-neural-networks\"><span style=\"font-weight: 400;\">trabajo de investigaci\u00f3n<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> coescrito por Lillian Weng y Greg Brockman, presidente de OpenAI, en 2022, OpenAI abord\u00f3 el enfoque MOE.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Con el m\u00e9todo de la Mezcla de Expertos, s\u00f3lo se utiliza una fracci\u00f3n de la red para calcular la salida de cualquier entrada... Esto permite utilizar muchos m\u00e1s par\u00e1metros sin aumentar el coste de c\u00e1lculo\", escriben.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan Zhou, el repentino descenso del rendimiento de GPT-4 podr\u00eda deberse al lanzamiento por parte de OpenAI de modelos expertos m\u00e1s peque\u00f1os.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque el rendimiento inicial puede no ser tan bueno, el modelo recopila datos y aprende de las preguntas de los usuarios, lo que deber\u00eda conducir a una mejora con el tiempo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La falta de compromiso o divulgaci\u00f3n de OpenAI es preocupante, incluso si esto fuera cierto.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Algunos dudan del estudio<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque el estudio de Stanford y Berkeley parece respaldar las opiniones en torno al descenso del rendimiento de la GPT-4, hay muchos esc\u00e9pticos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Arvind Narayanan, profesor de inform\u00e1tica en Princeton, argumenta que los resultados no demuestran definitivamente que el rendimiento de GPT-4 haya disminuido. Al igual que Zhou y otros, atribuye los cambios en el rendimiento del modelo al ajuste y la optimizaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Narayanan tambi\u00e9n discrep\u00f3 de la metodolog\u00eda del estudio, critic\u00e1ndolo por evaluar la ejecutabilidad del c\u00f3digo en lugar de su correcci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">Espero que esto haga obvio que todo en el documento es consistente con el ajuste fino. Es posible que OpenAI est\u00e9 enga\u00f1ando a todo el mundo, pero si es as\u00ed, este art\u00edculo no aporta pruebas de ello. A\u00fan as\u00ed, es un estudio fascinante de las consecuencias imprevistas de las actualizaciones de modelos.<\/p>\n<p>- Arvind Narayanan (@random_walker) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/random_walker\/status\/1681513316349255685?ref_src=twsrc%5Etfw\">19 de julio de 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Narayanan concluye: \"En resumen, todo lo que dice el art\u00edculo es coherente con el ajuste fino. Es posible que OpenAI est\u00e9 enga\u00f1ando a todo el mundo al negar que hayan degradado el rendimiento para ahorrar costes, pero si es as\u00ed, este art\u00edculo no aporta pruebas de ello. Aun as\u00ed, es un estudio fascinante de las consecuencias imprevistas de las actualizaciones de modelos.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Despu\u00e9s de comentar el art\u00edculo en una serie de tweets, Narayanan y un colega, Sayash Kapoor, se propusieron investigar m\u00e1s a fondo el art\u00edculo en un <\/span><a href=\"https:\/\/www.aisnakeoil.com\/p\/is-gpt-4-getting-worse-over-time\"><span style=\"font-weight: 400;\">Substack blog post<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">En una nueva entrada del blog, <a href=\"https:\/\/twitter.com\/random_walker?ref_src=twsrc%5Etfw\">@random_walker<\/a> y examino el documento que sugiere un declive en el rendimiento de GPT-4.<\/p>\n<p>El art\u00edculo original comprobaba la primalidad s\u00f3lo con n\u00fameros primos. Volvemos a evaluar utilizando primos y compuestos, y nuestro an\u00e1lisis revela una historia diferente. <a href=\"https:\/\/t.co\/p4Xdg4q1ot\">https:\/\/t.co\/p4Xdg4q1ot<\/a><\/p>\n<p>- Sayash Kapoor (@sayashk) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/sayashk\/status\/1681749434701590532?ref_src=twsrc%5Etfw\">19 de julio de 2023<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Afirman que el comportamiento de los modelos cambia con el tiempo, no sus capacidades. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, argumentan que la elecci\u00f3n de las tareas no logr\u00f3 sondear con precisi\u00f3n los cambios de comportamiento, por lo que no est\u00e1 claro hasta qu\u00e9 punto los resultados se generalizar\u00edan a otras tareas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, coinciden en que los cambios de comportamiento plantean serios problemas a cualquiera que desarrolle aplicaciones con la API GPT. Los cambios de comportamiento pueden alterar los flujos de trabajo establecidos y las estrategias de avisos: el cambio de comportamiento del modelo subyacente puede provocar el mal funcionamiento de la aplicaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Concluyen que, aunque el art\u00edculo no proporciona pruebas s\u00f3lidas de degradaci\u00f3n en GPT-4, ofrece un valioso recordatorio de los posibles efectos no deseados del ajuste regular de las LLM, incluidos los cambios de comportamiento en determinadas tareas.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Otros discrepan de la opini\u00f3n de que la GPT-4 haya empeorado definitivamente. El investigador de IA Simon Willison declar\u00f3: \"No me parece muy convincente\", \"Me parece que corrieron temperatura 0,1 para todo\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Y a\u00f1adi\u00f3: \"Hace que los resultados sean ligeramente m\u00e1s deterministas, pero muy pocas indicaciones del mundo real se ejecutan a esa temperatura, as\u00ed que no creo que nos diga mucho sobre los casos de uso de los modelos en el mundo real.\"<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00e1s poder para el c\u00f3digo abierto<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La mera existencia de este debate demuestra un problema fundamental: los modelos propietarios son cajas negras, y los desarrolladores tienen que esforzarse m\u00e1s por explicar lo que ocurre dentro de la caja.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El problema de la \"caja negra\" de la IA describe un sistema en el que s\u00f3lo son visibles las entradas y salidas, y las \"cosas\" del interior de la caja son invisibles para el observador externo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es probable que s\u00f3lo unos pocos miembros de OpenAI sepan exactamente c\u00f3mo funciona la GPT-4, e incluso es probable que no conozcan en qu\u00e9 medida el ajuste fino afecta al modelo a lo largo del tiempo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La entrada del blog de OpenAI es vaga: \"Aunque la mayor\u00eda de las m\u00e9tricas han mejorado, puede haber algunas tareas en las que el rendimiento empeore\". Una vez m\u00e1s, corresponde a la comunidad determinar qu\u00e9 es \"la mayor\u00eda\" y qu\u00e9 son \"algunas tareas\".\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El quid de la cuesti\u00f3n es que las empresas que pagan por modelos de IA necesitan seguridad, algo que OpenAI tiene dificultades para ofrecer.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una posible soluci\u00f3n son los modelos de c\u00f3digo abierto como el nuevo <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2023\/07\/meta-and-microsoft-release-advanced-ai-llama-2-for-free\/\">Llama 2<\/a>. Los modelos de c\u00f3digo abierto permiten a los investigadores trabajar a partir de la misma base y ofrecer resultados repetibles a lo largo del tiempo sin que los desarrolladores cambien inesperadamente de modelo o revoquen el acceso.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La Dra. Sasha Luccioni, investigadora de IA de Hugging Face, tambi\u00e9n cree que la falta de transparencia de OpenAI es problem\u00e1tica. \"Los resultados de los modelos de c\u00f3digo cerrado no son reproducibles ni verificables, por lo que, desde una perspectiva cient\u00edfica, estamos comparando mapaches y ardillas\", afirma.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"No corresponde a los cient\u00edficos supervisar continuamente los LLM desplegados. Corresponde a los creadores de modelos dar acceso a los modelos subyacentes, al menos con fines de auditor\u00eda.\"<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Luccioni insiste en la necesidad de contar con puntos de referencia normalizados para facilitar la comparaci\u00f3n entre distintas versiones de un mismo modelo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sugiri\u00f3 que los desarrolladores de modelos de IA proporcionen resultados brutos, no s\u00f3lo m\u00e9tricas de alto nivel, de par\u00e1metros comunes como SuperGLUE y WikiText, as\u00ed como par\u00e1metros de sesgo como BOLD y HONEST.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Willison est\u00e1 de acuerdo con Luccioni, y a\u00f1ade: \"Sinceramente, la falta de notas de publicaci\u00f3n y de transparencia puede ser el mayor problema. C\u00f3mo vamos a construir un software fiable sobre una plataforma que cambia de forma totalmente indocumentada y misteriosa cada pocos meses?\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque los desarrolladores de IA se apresuran a afirmar la constante evoluci\u00f3n de la tecnolog\u00eda, esta debacle pone de relieve que cierto nivel de regresi\u00f3n, al menos a corto plazo, es inevitable.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los debates en torno a los modelos de IA de caja negra y la falta de transparencia aumentan la publicidad que rodea a los modelos de c\u00f3digo abierto como Llama 2.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las grandes tecnolog <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2023\/06\/ai-companies-want-regulation-but-is-it-for-the-right-reasons\/\">perdiendo terreno frente a la comunidad de c\u00f3digo abierto<\/a>Y aunque la regulaci\u00f3n puede igualar las probabilidades, la imprevisibilidad de los modelos propietarios no hace sino aumentar el atractivo de las alternativas de c\u00f3digo abierto.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las capacidades de ChatGPT est\u00e1n evolucionando con el tiempo. 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