El gigante tecnológico Microsoft ha presentado un nuevo método de entrenamiento de inteligencia artificial llamado «Algoritmo de pensamientos» (AoT), diseñado para hacer que los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT sean más eficientes y parecidos a los humanos en sus capacidades de razonamiento. El nuevo enfoque es el siguiente paso natural para el empresa, que ha invertido mucho en IA, y particularmente en OpenAI, los creadores de DALL-E, ChatGPT y el poderoso modelo de lenguaje GPT. Microsoft dice que la técnica AoT es un potencial cambio de juego, ya que «guía el modelo de lenguaje a través de un camino más simplificado para la resolución de problemas», según un artículo de investigación publicado. Este novedoso enfoque utiliza «aprendizaje en contexto», lo que permite que el modelo explore diferentes soluciones de manera organizada y sistemática. ¿El resultado? Resolución de problemas más rápida y que requiere menos recursos. “Nuestra técnica supera a los métodos anteriores de consulta única y está a la par con un enfoque reciente de consultas múltiples que emplea una búsqueda extensa en árbol”, afirma el artículo. «Curiosamente, nuestros resultados sugieren que instruir a un modelo con un algoritmo puede llevar a que el rendimiento supere al propio algoritmo». Los investigadores afirman que el modelo adquiere una «intuición» mejorada cuando esta técnica optimiza su proceso de búsqueda.
¿Un híbrido algorítmico humano?
El método AoT aborda las limitaciones de las técnicas actuales de aprendizaje en contexto, como el enfoque de «cadena de pensamiento» (CoT). A veces, CoT proporciona pasos intermedios incorrectos, mientras que AoT guía el modelo utilizando ejemplos algorítmicos para obtener resultados más confiables. AoT se inspira tanto en humanos como en máquinas para mejorar el rendimiento de un modelo de IA generativa. Si bien los humanos destacan en la cognición intuitiva, los algoritmos son conocidos por su exploración exhaustiva y organizada. El artículo de investigación dice que el Algoritmo de Pensamientos busca «fusionar estas facetas duales para aumentar las capacidades de razonamiento dentro de los LLM». Microsoft dice que esta técnica híbrida permite que el modelo supere las limitaciones de la memoria de trabajo humana, lo que permite un análisis más completo de las ideas. A diferencia del razonamiento lineal de CoT o la técnica del «Árbol de los pensamientos» (ToT), AoT permite la contemplación flexible de diferentes opciones para subproblemas, manteniendo la eficacia con una mínima indicación. También rivaliza con las herramientas externas de búsqueda de árboles, equilibrando eficientemente costos y cálculos.Algoritmo de pensamientos versus otros métodos de razonamiento de IA. Imagen: Microsoft En general, AoT representa un cambio del aprendizaje supervisado a la integración del proceso de búsqueda en sí. Con mejoras en la ingeniería rápida, los investigadores creen que este enfoque puede permitir que los modelos resuelvan problemas complejos del mundo real de manera eficiente y al mismo tiempo reduzcan su impacto de carbono. Dadas sus sustanciales inversiones en IA, Microsoft parece estar bien posicionado para incorporar AoT en sistemas avanzados como GPT-4. Aunque es un desafío, enseñar a los modelos lingüísticos a «pensar» de esta manera más humana podría ser transformador.
