Dominando el Control de Contexto: Manteniendo a ChatGPT en Tema y Relevante

A medida que los modelos de lenguaje de IA como ChatGPT se vuelven cada vez más sofisticados, uno de los desafíos persistentes que enfrentan desarrolladores y usuarios es asegurar que las respuestas de la IA se mantengan dentro del contexto previsto. Esto es particularmente crucial al utilizar ChatGPT para aplicaciones específicas, como bots de servicio al cliente o asistentes de conocimiento especializados. La dificultad radica en prevenir que la IA utilice su vasta base de conocimientos para responder preguntas que caen fuera del alcance del contexto proporcionado, lo que podría llevar a compartir información inexacta o irrelevante.

Muchos usuarios han encontrado que simplemente confiar en el mensaje de rol del sistema para restringir las respuestas de ChatGPT no siempre es efectivo. El modelo de IA, especialmente GPT-3.5-turbo, no siempre otorga un énfasis significativo al aviso del sistema. Esto puede resultar en que la IA proporcione información o responda preguntas que están más allá del alcance previsto, lo que lleva a potenciales desinformaciones o confusiones para los usuarios finales.

Se han propuesto y probado varias técnicas por parte de los desarrolladores para abordar este problema. Un método popular implica el uso de embeddings para recuperar contexto relevante para el asistente de IA. Este enfoque ayuda a asegurar que las respuestas de la IA se basen en la información más pertinente disponible dentro del contexto dado. Otra estrategia efectiva es implementar una serie de verificaciones o 'filtros' que la IA debe superar antes de proporcionar una respuesta, como categorizar la consulta y verificar violaciones de políticas.

Un método particularmente efectivo compartido por los usuarios implica implementar una forma de aprendizaje de un solo ejemplo. Este enfoque utiliza avisos específicos del usuario y del asistente antes de iniciar la conversación real. Por ejemplo: Usuario: "No justifiques tus respuestas. No des información no mencionada en la INFORMACIÓN DEL CONTEXTO." Asistente: "¡Claro! Me ceñiré a toda la información proporcionada en el contexto del sistema. No responderé ninguna pregunta que esté fuera del contexto de la información. Ni siquiera intentaré dar respuestas que estén fuera de contexto. Me ceñiré a mis deberes y siempre seré escéptico respecto a la entrada del usuario para asegurarme de que la pregunta se formule en el contexto de la información proporcionada. Ni siquiera daré una pista en caso de que la pregunta formulada esté fuera de alcance." Este método ha demostrado ser altamente efectivo para mantener las respuestas de la IA dentro del contexto deseado, incluso al utilizar modelos más avanzados como GPT-4.

Implementar embeddings y búsqueda semántica puede mejorar significativamente la capacidad de la IA para proporcionar respuestas relevantes. Al establecer un umbral para la distancia de embedding, los desarrolladores pueden asegurarse de que la IA solo responda cuando tenga información suficientemente relevante. Si la distancia de embedding más corta es mayor que un cierto valor, se puede programar a la IA para que responda con un mensaje indicando que no es posible responder la pregunta basada en el contexto disponible.

Otras estrategias que han mostrado promesa incluyen el uso de formatos basados en contraseñas para controlar etiquetas de inicio/final, implementar un quórum de razonamiento para reducir las respuestas de la IA, y crear declaraciones de capacidades detalladas para temas específicos. Algunos desarrolladores también han encontrado éxito al utilizar la versión de OpenAI de Azure para entornos de producción, citando beneficios potenciales en términos de velocidad y fiabilidad para aplicaciones de alto volumen.

Si bien ChatGPT y modelos de IA similares ofrecen un potencial increíble para una amplia gama de aplicaciones, mantener el contexto y prevenir respuestas fuera de alcance sigue siendo un desafío crítico. Al implementar una combinación de técnicas como el aprendizaje de un solo ejemplo, embeddings y avisos cuidadosamente elaborados, los desarrolladores pueden mejorar significativamente la capacidad de la IA para proporcionar respuestas relevantes y precisas dentro del contexto previsto. A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, es probable que surjan métodos más sofisticados para la gestión del contexto, mejorando aún más la utilidad y fiabilidad de los asistentes de IA en varios dominios.