15 de Diciembre de 2022 · 3 min de lectura
En las últimas semanas se viene hablando de la revolución que genera ChatGPT en el campo del procesamiento del lenguaje natural y sus infinitas aplicaciones.
En pocas palabras, ChatGPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que puede ser utilizado en una variedad de aplicaciones relacionadas con la generación de texto, traducción automática y mucho más, ayudando a mejorar la eficiencia y la precisión en muchas tareas que requieren el procesamiento del lenguaje natural. Es una variante del modelo GPT-3 que ha sido específicamente optimizada para generar respuestas conversacionales similares a las de un ser humano, lo que le permite participar en una conversación de una manera difícil de distinguir de una persona real.
No es un producto ni una herramienta autónoma, sino más bien un proyecto de investigación enfocado en avanzar en el estado del arte en procesamiento del lenguaje natural.
Entre las múltiples tareas que se puede hacer con ChatGPT, además de responder preguntas y mantener conversaciones con los usuarios de una manera natural y fluida, es la posibilidad de ser utilizado en tareas como la clasificación de documentos o la detección de sentimientos en textos, en la generación de artículos, titulares, entre otras. Las aplicaciones de ChatGPT son muy amplias y pueden ser utilizadas en una variedad de contextos diferentes en los que la comprensión del lenguaje natural por parte de las máquinas es fundamental.
Dada la versatilidad de éste modelo de poseer la capacidad de generar texto siguiendo unas pocas instrucciones, apsl.tech ha empleado GPT-3 y su variante ChatGPT como una herramienta útil para la generación de corpus sintéticos y creación de conjuntos de textos artificiales que pueden ser utilizados para entrenar chatbots basados en intenciones.
La generación de corpus sintéticos con ChatGPT puede ser muy útil en situaciones en las que no se cuenta con suficientes datos reales para entrenar un bot. Por ejemplo, si se quiere desarrollar un bot que pueda responder preguntas sobre un tema muy específico, es posible que no se tenga un corpus de datos reales suficientemente grande para entrenarlo de forma efectiva.
En este caso, GPT-3 y ChatGPT pueden ser utilizados para generar texto artificial que se pueda utilizar para entrenar al bot y que sea lo suficientemente realista y variado como para que el bot pueda responder preguntas de forma convincente.
Para hacerlo, lo que hemos hecho es especificar las intenciones que se quieren capturar en el corpus y luego se puede utilizar ChatGPT para generar texto que se ajuste a esas intenciones. Una vez que se tiene el corpus sintético generado, se puede utilizar para entrenar un chatbot basado en la detección de estas intenciones para que nuestro bot pueda responder de manera precisa y eficiente a las consultas de los usuarios.
A continuación, veamos un ejemplo de cómo se podría usar ChatGPT para generar un corpus sintético que pueda ser utilizado para entrenar un chatbot basado en intenciones.
Primero, se necesitaría especificar las intenciones que se quieren capturar en el corpus. Por ejemplo, supongamos que queremos entrenar un chatbot que pueda responder preguntas sobre el clima. En este caso, las intenciones podrían ser "consultar el pronóstico del tiempo", "saber si va a llover hoy" y "obtener información sobre la temperatura".
Una vez que se han especificado las intenciones, se puede utilizar ChatGPT para generar texto que se ajuste a esas intenciones. Por ejemplo, si se le da a ChatGPT la intención "consultar el pronóstico del tiempo", podría generar texto como:
De esta manera, se puede generar un corpus sintético que contenga una variedad de ejemplos de preguntas que un usuario podría hacer para consultar el pronóstico del tiempo. Luego, se puede utilizar ese corpus para entrenar un chatbot que pueda responder de manera precisa y eficiente a preguntas sobre el clima.
En resumen, tanto GPT-3 y su variante ChatGPT son herramientas muy útiles en el campo del procesamiento del lenguaje natural por su capacidad de generar texto. En nuestro caso, ha resultado especialmente útil en situaciones en las que no se cuenta con suficientes datos reales generando corpus sintéticos para entrenar nuestros chatbots. Esto lo convierte en una pieza muy valiosa para la creación de corpus sintéticos que puedan ser utilizados para entrenar bots. En general, ChatGPT es una solución muy prometedora para el desarrollo de chatbots en situaciones de escasez de datos.
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