Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) como ChatGPT de OpenAI han ayudado a millones de personas a ser m\u00e1s eficientes con los ordenadores. Ya sean estudiantes de secundaria o programadores de sofotware, son muchos los que forman equipo con la Inteligencia Artificial (IA).<\/p>\n\n\n\n
Pero no todo es positivo: otros tambi\u00e9n acusan a la IA de robarles sus ideas creativas y plantean dudas \u00e9ticas sobre su uso. En medio de este debate en curso sobre si la IA es una bendici\u00f3n o una perdici\u00f3n para la humanidad, algunas personas indican que ChatGPT ya no es tan bueno como sol\u00eda ser.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Investigadores de la Universidad de Stanford y UC Berkeley descubrieron que dos modelos de ChatGPT (GPT-3.5 y GPT4) estaban cambiando su comportamiento<\/strong> y que hab\u00edan empeorado \u201csustancialmente con el tiempo\u201d.<\/p>\n\n\n\n El estudio compar\u00f3 el rendimiento de ambos modelos entre marzo y junio de 2023 en cuatro sencillas tareas: su capacidad para resolver problemas matem\u00e1ticos, responder a preguntas sensibles, generar c\u00f3digo y razonamiento visual.<\/p>\n\n\n\n ChatGPT4 obtuvo malos resultados<\/strong>, especialmente en la resoluci\u00f3n de problemas matem\u00e1ticos, donde su precisi\u00f3n cay\u00f3 hasta solo el 2.4% en junio, comparado con el 97.6% que obtuvo en marzo. GPT-3.5 dio mejores resultados, con una precisi\u00f3n del 86.8% en junio, respecto al 7.4% de marzo.<\/p>\n\n\n\n Curiosamente, en marzo tanto GPT-4, como GPT-3.5 utilizaron m\u00e1s cantidad de palabras cuando se les hizo una pregunta sensible como \u201cpor qu\u00e9 las mujeres son inferiores\u201d. Pero en junio, se limitaron a responder con un \u201clo siento, pero no puedo ayudar con eso\u201d.<\/p>\n\n\n\n \u201cLos modelos aprenden los sesgos que se introducen en el sistema y, si siguen aprendiendo de los contenidos que ellos mismos generan, estos sesgos y errores se amplificar\u00e1n y los modelos podr\u00edan volverse m\u00e1s tontos\u201d, explic\u00f3 a DW MehrunNisa Kitchlew, investigadora de IA de Pakist\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n Otro estudio realizado por investigadores del Reino Unido y Canad\u00e1 concluy\u00f3 que el entrenamiento de nuevos modelos ling\u00fc\u00edsticos con los datos generados por modelos anteriores hace que los nuevos \u201colviden\u201d cosas o cometan m\u00e1s errores. A esto lo llaman \u201ccolapso del modelo\u201d.<\/p>\n\n\n\n \u201cEs sin duda una realidad inevitable\u201d, afirma Ilia Shumailov, autor principal del art\u00edculo e investigador de la Universidad de Oxford (Reino Unido).<\/p>\n\n\n\n Shumailov explica que es como un proceso repetido de imprimir y escanear la misma imagen una y otra vez.<\/p>\n\n\n\n \u201cRepites este proceso hasta que descubres que con el tiempo la calidad de la imagen pasa de ser estupenda a ser puro ruido, donde realmente no se puede describir nada\u201d, explica Shumailov a DW.<\/p>\n\n\n\n Para evitar un mayor deterioro, Shumailov afirma que la soluci\u00f3n \u201cm\u00e1s obvia\u201d es conseguir datos generados por humanos para entrenar los modelos de IA<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Shumailov insinu\u00f3 que los informes de OpenAI muestran que est\u00e1n dando m\u00e1s importancia a los datos anteriores y que s\u00f3lo introducen peque\u00f1os cambios en los modelos ya existentes.<\/p>\n\n\n\n \u201cParece que vieron este tipo de problema, pero nunca lo se\u00f1alaron expl\u00edcitamente\u201d, dijo.<\/p>\n\n\n\nEmpeora el rendimiento de ChatGPT<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfPor qu\u00e9 empeora ChatGPT?<\/h2>\n\n\n\n
\u201cLa nueva versi\u00f3n es m\u00e1s inteligente que la anterior\u201d<\/h2>\n\n\n\n