El uso de modelos de lenguaje como ChatGPT ha sido una herramienta valiosa para la interacción humano-ordenador. Sin embargo, a veces estos modelos no comprenden los comandos que les damos y producen resultados inesperados.
Para solucionar este problema, investigadores de ETH Zurich han creado LMQL (Language Model Query Language), una plataforma de código abierto y un lenguaje de programación que permite al usuario interactuar de forma más controlada con estos modelos de lenguaje.
La combinación perfecta entre lenguaje natural y de programación
LMQL es el primer lenguaje de programación que combina el poder del lenguaje natural y de programación para interactuar con grandes modelos de lenguaje. Es una herramienta novedosa de programación que permite al usuario hablar directamente con un ordenador.
Para consultas simples, el usuario puede guiar a ChatGPT usando lenguaje natural. Pero, para tareas más complejas y específicas, como crear una base de datos o analizar datos, es fundamental instruir el modelo de lenguaje con precisión. Por eso, se necesita el formalismo de los lenguajes de programación para garantizar que el usuario obtenga el resultado deseado.
Control total en la interacción humano-ordenador
Los grandes modelos de lenguaje son difíciles de controlar porque su tamaño hace que el usuario no pueda entender completamente lo que sucede internamente en ellos. Esto puede llevar a que el modelo produzca resultados inesperados o controvertidos.
LMQL permite a su usuario expresar restricciones de seguridad que pueden ayudar a guiar el modelo en la dirección correcta y tratar de alejarlo de resultados no deseados o inesperados. Por ejemplo, LMQL le permite al usuario excluir palabras específicas o evita que el modelo vaya en ciertas direcciones de razonamiento.
Transparencia y accesibilidad para las personas
Muchas empresas desarrollan sus grandes modelos de lenguaje a puerta cerrada. Esto hace que estos modelos sean opacos y su razonamiento detrás de una salida particular sea incomprensible para el usuario. Los investigadores creen que, para contrarrestar esto, la academia debe producir herramientas de código abierto como LMQL que sean transparentes, accesibles y adaptables para las personas.
El futuro de la interacción humano-ordenador
LMQL es una herramienta revolucionaria en la interacción humano-ordenador porque permite al usuario interactuar de forma más elevada y controlada con los grandes modelos de lenguaje. Con LMQL, el usuario puede obtener lo que quiere de manera más concisa, disminuyendo los intercambios necesarios con el modelo y reduciendo los costos de interactuar con él.
Además, LMQL aumenta las posibilidades de obtener el resultado deseado y permite un mayor control sobre el comportamiento del modelo. Con este desarrollo, el usuario puede expresar restricciones de seguridad que guían el modelo en la dirección correcta y tratan de alejarlo de resultados no deseados o inesperados.