Modelos de lenguaje grandes

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Entender cómo funciona la IA generativa puede ayudar a los educadores a mantenerse a la vanguardia de los avances tecnológicos en educación. Profundicemos en el vocabulario de la IA.

¿Qué son los modelos de lenguaje grandes?

El modelo de lenguaje grande (LLM) hace referencia a modelos de inteligencia artificial como GPT-4.5 (y versiones futuras) de OpenAI que se entrenan en grandes cantidades de texto y pueden generar respuestas conversacionales in situ mediante la predicción de las palabras que vienen a continuación en una frase, como armar un rompecabezas. Los modelos de lenguaje grande pueden realizar varias tareas de lenguaje natural, como:

  • Clasificación
  • Resumen
  • Traducción
  • Generar contenido
  • Diálogo (por ejemplo, asistentes virtuales)

Los modelos de lenguaje grandes se entrenan con miles de millones de ejemplos lingüísticos de diversas fuentes, como libros, artículos y sitios web, que les ayudan a responder con hechos, textos gramaticalmente correctos, argumentaciones y cierta apariencia de creatividad.

El popular sistema ChatGPT de OpenAI es un ejemplo de este tipo de IA generativa. ChatGPT funciona con un modelo de lenguaje grande inventado en OpenAI basado en el modelo GPT-4.5 (transformador preentrenado generativo). Piense en ChatGPT como una aplicación basada en un modelo de lenguaje grande que está optimizado para chats interactivos.

Personas usar una aplicación con tecnología de un modelo de lenguaje grande puede dirigir la salida del modelo a través de mensajes: el texto que escriben en la interfaz de la aplicación. Las indicaciones pueden ser frases o preguntas en lenguaje natural, fragmentos de código o comandos, o cualquier combinación de texto o código.

Cuando una indicación es específica y detallada, los LLM pueden generar texto, ampliar los puntos principales, condensar la información en puntos clave y responder a las preguntas con eficacia. El arte de definir de forma creativa los avisos llm es un campo emergente conocido como diseño de avisos e ingeniería de avisos. Implica el proceso de crear mensajes eficaces y eficaces para obtener la respuesta deseada. Es posible que los educadores y los aprendices necesiten experimentar con la elección de las palabras, frases, símbolos y formatos adecuados que guíe el modelo para generar textos pertinentes y de alta calidad.

Algunas recomendaciones para escribir indicaciones eficaces son:

  • Sea específico.
  • Use el modelo adecuado para la tarea.
  • Pida resultados desde un punto de vista determinado.
  • Guía del modelo para generar la longitud deseada.
  • Use el botón nuevo tema cuando desee cambiar los temas.

Para obtener más sugerencias[s ver:]

Microsoft usa la tecnología de modelo de lenguaje grande para potenciar las funcionalidades de Copilot Chat.

Copilot Chat es como tener un asistente de investigación, un planificador personal y un partner creativo a tu lado cada vez que busques en la web. Con este conjunto de características basadas en IA, puede:

  • Formule una pregunta real. Al formular preguntas complejas, Copilot Chat puede proporcionarle respuestas detalladas.
  • Obtener una respuesta real. Copilot Chat examina los resultados de la búsqueda en la web para proporcionar una respuesta resumida.
  • Sea creativo. Cuando necesita inspiración, Copilot Chat puede ayudarle a escribir poemas, historias o incluso crear una imagen completamente nueva.
  • En la experiencia de chat, también puede hacer preguntas de seguimiento como "¿Puede explicarlo en términos más sencillos?" o "Darme más opciones" para obtener respuestas diferentes y más detalladas en la búsqueda.

Nota:

Compruebe siempre los resultados. Aunque las respuestas del LLM parezcan convincentes, pueden ser inexactas, incompletas o inadecuadas. Los LLM no pueden entender ni evaluar la precisión de las respuestas. Es importante tener en cuenta que Copilot Chat proporciona a los educadores y aprendices orígenes para el contenido en línea que usa como datos en sus respuestas, para que puedan evaluarlos antes de usarlos como un origen de confianza.

Un ejemplo práctico:

Un profesor de una universidad necesita redactar un nuevo programa para un curso de urbanismo. Comienzan pidiendo a Copilot Chat que escriban un resumen de un curso de nivel universitario sobre urbanismo. El resumen es detallado, pero no incluye todos los elementos del curso. El profesorado modifica el símbolo del sistema para incluir el esquema del curso y especifica que el resumen es para un plan de estudios del curso. La segunda iteración se acerca más a lo que necesitan para el programa del curso. Copian el texto, lo pegan en un documento de Word y cambian solo unas palabras. El resumen está listo. A continuación, piden a Copilot Chat que escriban objetivos de aprendizaje para el curso en función del esquema y el resumen. En cuestión de minutos, completan esta tarea y pueden pasar a crear los materiales del curso.

Aunque los LLM son impresionantes en muchos sentidos, son más adecuados para tareas de categorización, generación de nuevas ideas o resumen de texto que para recuperar detalles concretos de un gran conjunto de datos.