Los Conjuntos de Estímulos Hacen que los LLMs Sean Más Confiables

Conjuntos de Estímulos Mejoran la Fiabilidad de los LLMs

Estrategias simples para aprovechar al máximo cualquier modelo de lenguaje…

(Foto de Manuel Nägeli en Unsplash)

Cualquier persona que haya trabajado con modelos de lenguaje grandes (LLM) sabrá que el diseño de las instrucciones es un proceso informal y difícil. Pequeños cambios en una instrucción pueden causar cambios masivos en la salida del modelo, es difícil (o incluso imposible en algunos casos) saber el impacto que tendrá cambiar una instrucción, y el comportamiento de las instrucciones depende en gran medida del tipo de modelo que se esté utilizando. La naturaleza frágil del diseño de instrucciones es una dura realidad cuando pensamos en crear aplicaciones con LLM. Si no podemos predecir cómo se comportará nuestro modelo, ¿cómo podemos construir un sistema confiable en torno a este modelo? Aunque los LLM son increíblemente capaces, este problema complica su uso en muchos escenarios prácticos.

“El diseño de instrucciones es un proceso frágil en el que pequeñas modificaciones en la instrucción pueden causar grandes variaciones en las predicciones del modelo, por lo que se dedica un esfuerzo significativo en diseñar una instrucción perfecta y minuciosa para una tarea.” – de [2]

Dada la naturaleza frágil de los LLM, encontrar técnicas que hagan que estos modelos sean más precisos y confiables se ha convertido recientemente en un tema de investigación popular. En esta descripción general, nos centraremos en una técnica en particular: los conjuntos de instrucciones. En pocas palabras, los conjuntos de instrucciones son simplemente conjuntos de instrucciones diversas que están destinadas a resolver el mismo problema. Para mejorar la confiabilidad de los LLM, podemos generar una respuesta a una pregunta consultando al LLM con múltiples instrucciones de entrada diferentes y considerando cada una de las respuestas del modelo al inferir una respuesta final. Como veremos, algunas investigaciones sobre este tema son bastante técnicas. Sin embargo, la idea básica detrás de estas técnicas es simple y puede mejorar drásticamente el rendimiento de los LLM, lo que convierte a los conjuntos de instrucciones en un enfoque fundamental para mejorar la confiabilidad de los LLM.

(de [1, 2])

Antecedentes

Antes de conocer las investigaciones recientes sobre los conjuntos de instrucciones y la confiabilidad de los LLM, echemos un vistazo a algunos conceptos básicos e información de fondo relacionados con los LLM que ayudarán a que esta descripción general sea más completa y comprensible.

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