Los modelos de lenguaje grande (LLMs) están demostrando su versatilidad en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), que van desde diálogos simples hasta tareas más complejas como la toma de decisiones y la generación de resúmenes. Sin embargo, la tecnología utilizada, incluyendo la ingeniería de prompts y el ajuste fino supervisado, a menudo revela ser insuficiente para alinear correctamente estos modelos con las intenciones del usuario, lo que puede llevar a comportamientos no deseados como la generación de información errónea, contenido sesgado o tóxico y respuestas poco útiles.
El ajuste fino supervisado, aunque útil para mejorar el entrenamiento de los LLMs, no aborda completamente las complejidades éticas y sociales que son difíciles de encapsular en ejemplos directos. Esto puede resultar en comportamientos no intencionados que van en contra de los objetivos deseados. Frente a esto, ha emergido una innovación: la utilización de modelos de recompensa entrenados mediante feedback humano para afinar los comportamientos de los LLMs en base a las preferencias y valores humanos. Este método, conocido como entrenamiento por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), está siendo desafiado por nuevas propuestas.
Una de estas alternativas es la superalineación utilizando retroalimentación de IA (RLAIF). Este enfoque emplea múltiples LLMs, cada uno especializado en una preferencia humana particular, como la relevancia, concisión o ausencia de toxicidad. La ventaja es evitar la dependencia de servicios de anotación humana, haciendo el proceso más eficiente. La RLAIF ha demostrado ser prometedora al crear sistemas que son útiles, honestos y no perjudiciales, incluso cuando las capacidades de IA igualan o superan el rendimiento humano.
Un caso práctico de RLAIF podría implicar la generación de respuestas a partir de un conjunto de datos de diálogos, buscando disminuir la toxicidad en las respuestas generadas. Para lograrlo, se podrían utilizar modelos de recompensa ya disponibles públicamente para el ajuste fino de LLMs, y luego evaluar la efectividad de este ajuste en un conjunto de datos reservado.
En definitiva, el desarrollo y ajuste de LLMs es un campo dinámico y en constante evolución, donde técnicas como RLAIF presentan nuevas oportunidades para mejorar la alineación de la IA con las preferencias y valores humanos, asegurando así respuestas más útiles y menos perjudiciales. La investigación continua en este ámbito es crucial para superar los desafíos éticos y técnicos que plantea la inteligencia artificial en la actualidad.
