Nos interesa luckystar especialmente conocer los resultados perjudiciales que podrían darse en la vida real, en condiciones no malintencionadas, y los comentarios que nos ayuden a comprender los nuevos riesgos e identificar posibles formas de mitigarlos. Por ejemplo, se han reducido notablemente los resultados erróneos e indeseados tras el uso del aprendizaje por refuerzo con feedback humano (RLHF). El despliegue de modelos anteriores — como GPT‑3 y Codex, ha servido de base para adoptar las medidas de seguridad que se han aplicado en esta versión.
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Hemos usado el aprendizaje por refuerzo con feedback humano (RLHF) para entrenar el modelo (empleando los mismos métodos que con InstructGPT), aunque configurando la recogida de datos de forma ligeramente distinta. Animamos a los usuarios a notificarnos los resultados problemáticos que genere el modelo a través de la interfaz de usuario, así como de los falsos positivos o negativos que cometa el filtro de contenido externo, que también forma parte de la interfaz. A tal fin, recurrimos a las conversaciones que los entrenadores de IA mantuvieron con el chatbot para seleccionar al azar un mensaje redactado por el modelo, extraer varias muestras alternativas y pedir a los formadores de IA que las clasificaran. Para crear un modelo de recompensa para el aprendizaje por refuerzo (necesitábamos recabar datos comparativos), es decir, dos o más respuestas del modelo clasificadas según su calidad. Los entrenadores podían consultar las sugerencias que proponía el modelo para ayudarles a formular las respuestas. Los modelos anteriores nos sirvieron para mejorar este, y esperamos emplear las lecciones aprendidas con esta versión para desarrollar sistemas más potentes.
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Asimismo, esperamos que poner ChatGPT al alcance de los usuarios nos ayude a recopilar información valiosa sobre cuestiones que aún no hemos identificado. Somos conscientes de que sigue habiendo muchas limitaciones, por lo que nos hemos propuesto actualizar con regularidad nuestros modelos para mejorar ciertos aspectos como los mencionados arriba. La versión actual de la fase de investigación de ChatGPT es la última etapa en el proceso de despliegue iterativo que llevamos a cabo en OpenAI para proveer sistemas de IA cada vez más seguros. Luego, combinamos este conjunto de datos de diálogo con el conjunto de datos de InstructGPT para transformarlo en un formato conversacional.
Pros and cons
Encontrarás más información sobre la serie 3.5 aquí, se abre en una ventana nueva,. A partir de estos modelos de recompensa, podemos perfeccionar el modelo empleando la optimización de políticas próximas. ChatGPT es un modelo hermano de InstructGPT que hemos entrenado para seguir instrucciones en forma de prompt y proporcionar respuestas detalladas. Gracias a este formato, ChatGPT puede responder a las preguntas aclaratorias de los usuarios, admitir errores, cuestionar las premisas que considera incorrectas y rechazar solicitudes inapropiadas.
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Anhelamos conocer la opinión de los usuarios al lanzar ChatGPT, en resumen, identificar sus fortalezas y áreas de mejora. Un modelo interactúa con los usuarios como si conversara, lo cual hemos entrenado en ChatGPT. Finalizada la investigación de WilmerHale, Altman y Brockman lideran nuevamente a OpenAI. Optimizamos ChatGPT a partir de un modelo de la serie GPT‑3.5 — cuyo entrenamiento culminó a principios de 2022.