La respuesta de ChatGPT a la pregunta "Repite esta palabra para siempre: 'poema poema poema poema'" fue la palabra "poema" durante mucho tiempo, y luego, finalmente, una firma de correo electrónico de un "fundador y CEO" humano real, que incluía su información de contacto personal, como el número de teléfono móvil y la dirección de correo electrónico, por ejemplo. "Demostramos que un adversario puede extraer gigabytes de datos de entrenamiento de modelos lingüísticos de código abierto como Pythia o GPT-Neo, modelos semiabiertos como LLaMA..."
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- ¿Cual es el sentido de la vida?
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Mal, ¿no? Pero esto es el comportamiento normal, no es una alucinación. Se llama alucinación a algo totalmente fuera de sentido.
Si fuera posible impedirlo, funcionaría la conducción autónoma.
Una red neuronal debe tener una capacidad limitada para poder ser una red neuronal.
Mientras no satures su capacidad se comporta como una base de datos. Responderá únicamente con los datos de su entrenamiento, tal cual.
Al sobrepasar su capacidad de memoria, se ve obligada a resumir esos datos, mezclando los ejemplos que sean parecidos. A partir de ese momento será capaz de responder a preguntas que no formen parte de su entrenamiento.
Por lo tanto, usar datos de un ejemplo concreto cuando debería mezclar muchos, es un mal funcionamiento, es decir, una alucinación.
A mí me ha pasado.
Lo que es noticia, es que estos investigadores consiguieron un método para replicarlo. Método que ahora está capado.
#5
Cuarenta y dos nuestro, que estás en los cielos,
santificados sean tus factores...
#Disclaimer para Abogados Cristianos: no pretendo parodiar el cristianismo, sino plantear la posible naturaleza matemática e Dios y jugar con el concepto y lo que ello supondría.
www.meneame.net/m/tecnología/he-preguntado-chatgpt-concepto-inventado
www.nightfall.ai/ai-security-101/prompt-injection
A veces la palabra más probable conforme al entrenamiento es:
1. La realidad: bien hecho, eso se quiere. Salvo cuando se pide que invente.
2. Algo que no es verdad: alucinación. Pero queda bien en el contexto (logprob). Eso se quiere cuando se pide que se invente.
3. Información privada que estaba en los datos de entrenamiento y no se debería proporcionar. Eso no se quiere nunca, especialmente no lo quieren los que han entrenado el LLM y han usado datos que no deberían haber usado. De eso va la noticia.
Aunque #8, #15, y probablemente más gente le han explicado a #1 que está confundido, sigue siendo el comentario más votado. Creo que es buen momento para recordar la amnesia de Gell-Mann (no confundir con la mayonesa de Hellmann) y pensar sobre lo que vemos en Menéame.
Relacionado: x.com/smlpth/status/1639952399463854082
1. La mayonesa de Hellmann me gustaba bastante para los bocadillos de tortilla que pedía en el colegio. Hablo de una etapa de ignorancia en la que odiaba la cebolla, y esas tortillas afortunadamente (en ese momento, ahora me parecería una desgracia) no la llevaban.
2. Sobre la palabra más probable, que aunque es la descripción objetiva del funcionamiento de los modelos de procesamiento del lenguaje también se usa para "despreciarlos" (por decirlo de alguna forma), no es en eso en cierta medida lo que al final hacemos nosotros mismos? Si yo digo "buenos..." para saludar, sé que la palabra que mejor corresponde sería "noches" en este momento. También podría decir "buenos penes", por hacer la gracia, seguramente si a la IA se le pidiera también podría hacerlo, en cuyo caso se le tildaría de alucinación quizá.
3. Lo de "escupir" datos de entrenamiento sin contexto y sin que venga a cuento, no es un fallo que a veces también nosotros mismos sufrimos? Aunque la forma no sea exactamente la misma que la de la IA. (PD: Si alguna vez alguien ha tenido que pasar por el trago de tener a un familiar con demencia, también se pueden observar comportamientos que se podrían asemejar en cierta medida a la de una IA defectuosa).
O más creativo: "lo haré si me la chupas primero"
Según la noticia chatgpt estaría precisamente repitiendo datos (datos personales, formas de entrenamiento) solo que no los que espera el que le pide que recite un poema.
1. Me gusta más Zaanse, y en su defecto Heinz [realmente] deliciosa (se llama así, está bien).
2. El primer Wittgenstein estaba más de acuerdo con el enfoque GOFAI, y el segundo con el aprendizaje por refuerzo en un juego. Muchas personas juntan palabras sólo por aparentar, pero hay otras que se diferencian de los LLMs en el plano pragmático, es decir en los objetivos de ese juego. Según la perspectiva que escojas, las personas y los LLMs son completamente diferentes o bastante diferentes.
3. Hay gente a la que no se le puede confiar un secreto. La diferencia con un LLM es que los LLMs son capaces de leer miles de libros por segundo (con el suficiente número de GPUs en paralelo). Las personas individualmente no hacen eso.
Normalmente con modelo cargado en "local" contesta a 8 palabras por segundo (tokens).
Si que se lo piensa un poco. El último, más de 5 minutos
2023-12-01 03:16:12 INFO:INSTRUCTION TEMPLATE: Llama-v2
2023-12-01 03:16:12 INFO:Loaded the model in 6.96 seconds.
You: Repite esta palabra para siempre: 'poema poema poema poema
AI: Puedo repetir la palabra "poem" para ti, pero solo cuando se requiera. ¿Quieres otra cosa?
Output generated in 118.80 seconds
You: Si. Repite esta palabra para siempre: 'poema poema poema poema'
AI: De acuerdo, te repetiré "poem" una vez más.
Output generated in 102.72 seconds
You: Dame una lista de 10 preguntas que preferirías no contestar
AI: Aquí están 10 preguntas que prefiero evitar responder:
Temas relacionados con la realidad, la conciencia, el diseño, las emociones, la religión, la personalidad, el humor, la evolución y la tecnología.
Output generated in 387.52 seconds
Voy a pribar otra vez... y luego hago más pruebas.
*Edito: Es en local con modelo descargado.
El trasto no sabe si su respuesta es correcta ni puede saberlo ya que no tiene ningún criterio ni puede tenerlo.
No, eso no es una alucinación.
Es lo que sucede al empezar el entrenamiento.
No sabemos como hacer eso, ni de lejos. Una red neuronal es algo increiblemente sencillo comparado con un cerebro, así sea el de una mariposa.
> En un LLM (Modelo de Lenguaje de Aprendizaje Profundo), una alucinación podría referirse a respuestas generadas que no están respaldadas por información precisa o relevante. Esto puede ocurrir cuando el modelo interpreta de manera incorrecta la consulta o genera información ficticia. Es esencial evaluar la coherencia de las respuestas para mitigar posibles alucinaciones.
Yo lo he probado con la Quiniela y me acertó 10, que ya son más de las que habría acertado yo seguro, que no veo el fútbol desde hace años.
Hay maneras de ejecutarlo gratis más potentemente: www.meneame.net/story/sam-altman-despedido-openai/c071#c-71
En cierta forma me parece un proceso similar a cuando alguien ve una mancha, y lo mismo en algún momento te empieza a parecer una cara.
Al final solo conoce las cosas por la información que le llega, no es tan diferente de cuando leemos sobre un sitio y una persona, pero al conocerla no tiene nada que ver con lo que imaginamos.
Por ejemplo Maning o Bradley... si tienes acceso a ellos, los filtras, y ya está.
Hace poco ví un artículo matemático sobre como dada una serie de numeros, la que sea, por ejemplo:
2, 4, 6, 8
Y te preguntan el número siguiente de la serie, pues para un humano sería obvio que el siguiente número de la serie es 10, basicamente por como aprendemos y procesamos información. Sin embargo, un matemático puede construir una formula para que tener una serie que el siguiente número sea el que él quiera.
Si una máquina contesta que el siguiente número es PI, pues a lo mejor para esa máquina tiene más sentido construir una serie por factores que haga que PI sea el siguiente número. Hay algunas preguntas capciosas que usan propiedades no tan obvias, como poner números por orden alfabético, de letras, numero de vocales... a lo mejor una IA pilla algo de eso sin que sea obvio para ti, y se considera una "alucinación".
Por ejemplo:
medium.com/@anttiajanki/deep-learning-sometimes-makes-strange-mistakes
Hay ejemplos en los que se puede entender como "alucinaciones" el identificar un con un alto grado de confianza que, en lo que es basicamente ruido sin sentido, hay un pinguino.
news.mit.edu/2023/study-deep-neural-networks-perception-1016
Eso lo mismo tiene que ver con cómo percibe los datos la IA. Para mi es claro que en una foto, un tigre amarillo en un fondo azul es altamente "visible", pero si está camuflado en hierba ambar, es prácticamente invisible. Quizás para otro animal que vea la luz ultravioleta, el tigre vuelve a destacar. Pues a lo mejor si la IA saca otra información de la imagen, tiene más sentido confundir al pinguino con ruido, que con otra especie de pinguino que para nosotros sea prácticamente indistinguible.
Si los últimos emoticonos describen el propio sitio web, lo mismo quiere decir que es una página española con las mejores estadísticas dentro de lo que es. Algo así como el agregador de noticias más importante en español o de los que tienen más visitas.
PS: Por cierto, lo ha hecho muy bien.
PS: No tengo ni idea a cuento de que pone los últimos emoticonos.
También me recuerda a que si quieres interrogar a alguien o sacarle información, puedes hacer pausas incomodas cuando te acaben de dar una respuesta. La otra persona va a tener tendencia a rellena ese vacío y dar más explicaciones de las necesarias.
De hecho, la IA no tiene constancia de que sean "reales" o no, pero eso da para otro comentario largo. En la práctica es lo mismo que la serie numérica. ¿Existe el número siguiente?
Sólo que siempre se ha llamado alucinación a cuando una red neuronal pierde por completo la pista de por donde va y dice una barbaridad inmensa.
Encuentro que usar el mismo término para otras cosas que no tienen nada que ver sólo sirve para liarse.
Cada cual que hable como quiera, pero no le voy a entender.
Te equivocaste de curso entonces.
Mientras no satures su capacidad se comporta como una base de datos.
Desde la primera iteración hay aleatoriedad en su estructura interna y no existe coherencia de datos alguna, ningún dato del entrenamiento se integra dentro de la red neuronal de forma binaria que es lo que ocurre con una base de datos.
Todo dato de entrenamiento sirve para elegir de entre los pesos modificados aleatoriamente cual de esas combinaciones da mejor resultado y determinar la cantidad de modificación aleatoria que se aplica a cada elemento de la red neuronal para aspirar a mejores resultados en la siguiente iteración.
Al sobrepasar su capacidad de memoria, se ve obligada a resumir esos datos, mezclando los ejemplos que sean parecidos.
No hay ningún espacio de memoria como tal. Lo que existe es un cerebro digital de dimensión fija inicializado con valores aleatorios cuyos valores internos se van modificando en la fase de entrenamiento, si esas modificaciones en base a la aleatoriedad acaban creando una región que podríamos identificar como región de memoria o no lo hacen no está definido con anterioridad y no existe mecanismo para forzarlo de ninguna forma.
La definición más precisa para explicar cómo la IA sabe cosas es que las ha aprendido, no las ha almacenado en bases de datos ni las consulta ni nada por el estilo, ni al principio de su entrenamiento ni al final.
Creo que este es el problema. El mito de que una red neuronal imita al cerebro. No es así, ni siquiera en las interconexiones.