Los desarrolladores de Google están enseñando a una inteligencia artificial a explicar chistes, algo que lejos de lo banal que suena puede potenciar un profundo avance tecnológico en la forma en que estos sistemas logran aprender de manera automática a analizar y responder al lenguaje humano.
El objetivo es impulsar las fronteras de la tecnología del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés), la cual se utiliza para los modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT-30 que permiten, por ejemplo, que los chatbots puedan reproducir una comunicación humana cada vez más precisa, la cual, en los casos más avanzados, hace difícil distinguir si el interlocutor es un ser humano o una máquina.
Ahora, en un artículo publicado recientemente, el equipo de investigación de Google afirma haber entrenado un modelo de lenguaje llamado PaLM que es capaz no solo de generar texto realista, sino también de interpretar y explicar chistes contados por humanos.
En los ejemplos que acompañan al documento, el equipo de inteligencia artificial de Google muestra la capacidad del modelo para realizar razonamientos lógicos y otras tareas de lenguaje complejas que dependen en gran medida del contexto, por ejemplo, mediante el uso de una técnica llamada indicación de cadena de pensamiento, que mejora enormemente la capacidad del sistema de analizar problemas lógicos de varios pasos simulando el proceso de pensamiento de un ser humano.
Al “explicar los chistes” el sistema demuestra que entiende la broma, y puede encontrar el truco argumental, el juego de palabras, o la salida sarcástica en el remate del chiste, como se puede ver en este ejemplo.
Chiste: ¿Cuál es la diferencia entre una cebra y un paraguas? Uno es un animal rayado relacionado con los caballos, otro es un dispositivo que usas para evitar que la lluvia caiga sobre ti.
Explicación de la IA: Esta broma es una anti-broma. El chiste es que la respuesta es obvia, y el chiste es que esperabas una respuesta graciosa.
Detrás de la capacidad de PaLM para analizar estas indicaciones se encuentra uno de los modelos de lenguaje más grandes jamás construidos, con 540 mil millones de parámetros. Los parámetros son los elementos del modelo que se entrenan durante el proceso de aprendizaje cada vez que el sistema recibe datos de ejemplo. El predecesor de PaLM, GPT-3, tiene 175.000 millones de parámetros.
El creciente número de parámetros ha permitido a los investigadores producir una amplia gama de resultados de alta calidad sin necesidad de dedicar tiempo a entrenar el modelo para escenarios individuales. En otras palabras, el rendimiento de un modelo de lenguaje a menudo se mide en la cantidad de parámetros que admite, con los modelos más grandes capaces de lo que se conoce como “aprendizaje de pocos intentos”, o la capacidad de un sistema para aprender una amplia variedad de complejos tareas con relativamente pocos ejemplos de entrenamiento.
SEGUIR LEYENDO
Últimas Noticias
Los socios de Estados Unidos reaccionaron con cautela a la decisión de la Corte Suprema de Estados Unidos sobre los aranceles de Donald Trump
Tras la decisión judicial, miles de compañías podrán reclamar devoluciones, las bolsas suben y la UE evalúa el futuro del acuerdo con EEUU, mientras Ottawa respalda el fallo y exige cambios duraderos
Un escuadrón secreto de Putin que planeaba asesinatos en Ucrania fue desmantelado en una operación internacional
La detención de diez sospechosos en una acción que expuso una estructura impulsada por agentes rusos y moldavos para ejecutar atentados selectivos a cambio de sumas monetarias enviadas desde el extranjero
La falta de reacción de Europa a las advertencias de Washington y Londres facilitó la invasión de Putin a Ucrania
El retraso en la toma de decisiones clave y la subestimación del peligro impidieron que los gobiernos europeos adoptaran acciones preventivas frente al despliegue militar ruso en las fronteras ucranianas
El Ejército de Israel eliminó a un terrorista que cruzó la línea amarilla en Gaza
Las Fuerzas de Defensa continuán custodiando el límite dentro del enclave palestino, tanto para neutralizar a integrantes de Hamas como para evitar que los propios ciudadanos israelíes ingresen a la Franja
Revelan una red de tráfico de petróleo ruso que recaudó 90 mil millones de dólares para financiar la invasión de Putin a Ucrania
Una serie de empresas con conexiones internacionales al servicio del Kremlin sirve para evitar las sanciones occidentales: “Estos contrabandistas hacen que la aplicación del tope al precio del barril sea casi imposible”
