Razonamiento de los LLM

Tu amigo está intrigado por las perspicaces respuestas proporcionadas por un modelo de lenguaje extenso (LLM) en su proyecto de investigación. Quiere comprender cómo llega el modelo a estas conclusiones.

Dado que el LLM no puede hacer anotaciones directamente en sus respuestas, ¿qué estrategia podrías recomendar a tu amigo para obtener información sobre el proceso de razonamiento del LLM?

Este ejercicio forma parte del curso

Conceptos de inteligencia artificial explicable (XAI)

Ver curso

Ejercicio interactivo práctico

Convierte la teoría en acción con uno de nuestros ejercicios interactivos

Empieza a hacer ejercicio

Este ejercicio forma parte del curso

Conceptos de inteligencia artificial explicable (XAI)

PrincipianteNivel de habilidad

4.8+

222 reviews

Comienza el curso gratis

Nos adentramos en la IA explicable (XAI), destacando su papel para hacer que los sistemas de IA sean transparentes, interpretables y dignos de confianza. Exploramos las capacidades de la IA en predicción y generación de contenidos, subrayando la necesidad de procesos claros de toma de decisiones. Además, investigamos métodos para hacer que los complejos modelos de IA sean más comprensibles para una amplia gama de audiencias.

Exercise 1: Por qué es importante la IA explicable Exercise 2: Transparencia o interpretabilidad Exercise 3: Escenarios interpretables Exercise 4: Objetivos de la XAI Exercise 5: Los tecnicismos de la XAI Exercise 6: Comprender los fundamentos de la XAI Exercise 7: Exactitud e interpretabilidad Exercise 8: Comunicar sobre XAI Exercise 9: Segmentación de audiencia Exercise 10: Equilibrio entre exactitud y sencillez

Exploramos las técnicas de IA explicable (XAI), categorizándolas en explicaciones específicas del modelo, independientes del modelo, locales y globales para aclarar la toma de decisiones en IA. Hablamos de la regresión y la clasificación para obtener conocimientos específicos del modelo y presentemos SHAP y LIME para interpretar los modelos de caja negra. Además, abordamos la complejidad de los modelos de lenguaje extensos (LLM), destacando la necesidad de transparencia en sus procesos de toma de decisiones.

Exercise 1: Técnicas de XAI Exercise 2: Local o global Exercise 3: Específico del modelo o independiente del modelo Exercise 4: Explicaciones específicas del modelo Exercise 5: Analogías de regresión y clasificación Exercise 6: Modelos de caja negra en la toma de decisiones Exercise 7: Explicaciones independientes del modelo Exercise 8: ¿SHAP, LIME o ambos?Exercise 9: Papel de SHAP y LIME en la XAI Exercise 10: Explicabilidad de los LLM Exercise 11: Comprender los LLM Exercise 12: Razonamiento de los LLM

Ejercicio actual

Exploramos el impacto transformador de la XAI para hacer la inteligencia artificial más accesible y fácil de usar en diversos sectores. Al integrar la explicabilidad desde el principio, nos aseguramos de que los sistemas de IA sean transparentes, fomentando la confianza y facilitando una colaboración más profunda entre humanos y máquinas. Mediante estudios de caso reales, destacamos que la XAI desmitifica las decisiones complejas de la IA, permitiendo que usuarios con diversos conocimientos técnicos aprovechen la información de la IA para tomar decisiones más informadas.

Exercise 1: Adaptar la IA al usuario Exercise 2: XAI para el usuario final Exercise 3: Riesgos de no incluir al usuario final Exercise 4: XAI por diseño Exercise 5: Selección de solicitantes de empleo Exercise 6: Aplicar XAI por diseño Exercise 7: XAI para el aprendizaje en línea Exercise 8: XAI en acción Exercise 9: Requisitos de la XAI por sector Exercise 10: Confiar en el sistema de IA Exercise 11: El futuro de la XAI Exercise 12: XAI transversal Exercise 13: Desarrollo e implementación proactivos Exercise 14: Resumen