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LaMDA: La innovadora tecnología de conversación de Google
Google presentó un innovador modelo de conversación llamado LaMDA, o “Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo”, en el reciente evento de Google I / O. El nuevo modelo de lenguaje se desarrolló para mantener una conversación entre la aplicación y un usuario humano. Aunque LaMDA se encuentra en su fase de desarrollo Google estima fecha de presentación para su versión en producción.
La diferencia entre LaMDA, BERT y MUM, es que LaMDA puede entrenar palabras entre una conversación online con un usuario humano y predecir las palabras utilizadas durante el diálogo.
Su principal característica es que LaMDA enfocó todos sus esfuerzos en producir una tecnología de Inteligencia Artificial con la capacidad de dar respuestas sensibles en lugar de dar respuestas genéricas como “No sé”, “Eso es Bueno” o “no entiendo la pregunta”.
Con LaMDA Google busca eliminar esas respuestas inesperadas como lo hacen en la actualidad otros servicios de Inteligencia Artificial aplicada en Chatbots con el fin de generar una excelente experiencia de usuario.
Si bien las conversaciones con LaMDA giran en un torno de temas específicos, su código está preparado para poder afrontar una conversación sobre un tema y terminar con otro como lo haría un humano. Por ejmplo LaMDA puede comenzar a entablar una conversación sobre un programa de televisión, continuar dialogando sobre el país donde se filmó la serie de televisión y terminar dialogando sobre productos de cocina típicos de ese país.
La arquitectura de “Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo” permite que LaMDA dialogue sobre un número indefinido de temas de conversación. Google busca comenzar un camino tecnológico que desbloqueará formas de interactuar con la tecnología.
El desarrollo de LaMDA
La última tecnología conversacionales de Google lleva años en desarrollo al igual que BERT, GPT-3 y MUM. LaMDA es una tecnología “transformer” como sus pares lenguajes de interpretación humano aunque la gran diferencia es que se entrenó totalmente desde sus inicios con conversaciones.
Durante su entrenamiento puede considerar matices que distinguen en una conversación humana interpretando diferentes lenguajes. Puede diferencias el contexto de una conversación y dar respuesta al contexto conversacional. Por ejemplo, si alguien dice:
“Acabo de empezar a tomar lecciones de guitarra”.
Puede esperar que otra persona responda con algo como:
“¡Que interesante! Mi mamá tiene una antigua guitarra Martin al que le encanta tocar”.
Esa respuesta tiene sentido, dada la declaración inicial. Pero la sensatez no es lo único que da una buena respuesta. Después de todo, la frase “eso es bueno” es una respuesta sensata a casi cualquier afirmación, de la misma manera que “no sé” es una respuesta sensata a la mayoría de las preguntas. Las respuestas satisfactorias también tienden a ser específicas, al relacionarse claramente con el contexto de la conversación. En el ejemplo anterior, la respuesta es sensata y específica.
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