Se necesita un pueblo entero: un modelo modelo de entrenamiento distribuido para chatbots basados en IA
Se necesita un pueblo entero: un modelo modelo de entrenamiento distribuido para chatbots basados en IA
29 de Noviembre de 2024
It Takes a Village: A Distributed Training Model for AI-Based Chatbots
Beth Twomey, Annie Johnson, Colleen Estes
Information technology and libraries, ISSN 2163-5226, Vol. 43, n.º 3, 2024
La aparición de modelos extensos de lenguaje (LLM - Large Language Models) en el ámbito de las conversaciones automáticas mediante bots (chatbot) ha abierto interesantes posibilidades para que las bibliotecas académicas ofrezcan un apoyo más receptivo y contextualizado institucionalmente a los usuarios especialmente fuera del horario habitual de servicio. Aunque algunas bibliotecas académicas emplean actualmente chatbots basados en inteligencia artificial en sus sitios web, este servicio aún no se ha convertido en la norma y no se conocen aún cuáles son las mejores prácticas en lo que respecta a cómo deben lanzar, entrenar y evaluar la utilidad de un chatbot las bibliotecas académicas. En verano de 2023, el personal de los departamentos de tecnología de la información (IT) y referencia de la University of Delaware’s Morris Library colaboraron para poner a prueba un chatbot de bajo coste basado alimentado mediante inteligencia artificial, llamado UDStax. Los objetivos del proyecto piloto incluían conocer mejor el interés de la comunidad universitaria en utilizar esta herramienta y comprender el trabajo necesario por parte del personal para mantener el bot. Tras estudiar seis opciones diferentes, el equipo eligió Chatbase, un producto de suscripción basado en ChatGPT 3.5 que proporciona métodos de entrenamiento fáciles de usar para un modelo de inteligencia artificial a partir de la URL de sitios web y material de origen cargado. Chatbase eliminó la necesidad de utilizar directamente la API de OpenAI para codificar los procesos de envío de información al motor de IA para entrenar el modelo, lo que redujo la cantidad de trabajo para el departamento IT de la biblioteca, y permitió aprovechar la experiencia de los bibliotecarios de referencia y otro personal de cara al público, incluidos los estudiantes trabajadores o becarios, para distribuir la información a los usuarios.
Traducción del resumen de la propia publicación.