Actividad 8: Temperatura en GPT

La temperatura baja en el modelo GPT tiende a generar respuestas más conservadoras y predecibles, ya que se basa principalmente en las respuestas más comunes y frecuentes del corpus de entrenamiento. Por otro lado, una temperatura alta en el modelo GPT aumenta la creatividad, ya que permite que el modelo explore un rango más amplio de respuestas posibles, incluso generando respuestas menos comunes o inesperadas. 

Al aumentar la temperatura, se amplía el conjunto de respuestas consideradas por el modelo, lo que puede conducir a una mayor diversidad y originalidad en las respuestas generadas.

Y cómo regulamos la temperatura? Desde Configuración.

Toca la actividad:

Continúa la frase: Me gusta el color rojo. La fruta que más me gusta es...

Cambia la temperatura y observa qué pasa.

Actividad 7: Fijando conceptos IA, GPT, LLM y ChatGPT

Dudas? Copia cada definición en GPT e iterar hasta que quede una definición clara, sencilla y con ejemplos.

IA (Inteligencia Artificial): La IA es un campo de estudio y desarrollo de sistemas y tecnologías que intentan replicar o simular la inteligencia humana en máquinas. Incluye diversas ramas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, entre otros.

GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT es un modelo de lenguaje basado en la arquitectura Transformer, desarrollado por OpenAI. GPT es conocido por su capacidad para generar texto coherente y relevante en base a la entrada que recibe. El modelo GPT ha pasado por varias iteraciones, siendo el GPT-3 el más avanzado hasta la fecha de septiembre 2021.

LLM (Large Language Model): Un modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) se refiere a un modelo de IA que ha sido entrenado en una enorme cantidad de datos de texto, lo que le permite comprender y generar texto en varios idiomas y estilos. GPT es un ejemplo de un LLM.

ChatGPT: ChatGPT es una implementación específica de GPT diseñada para interactuar y generar respuestas en forma de conversación. Ha sido entrenado en una amplia variedad de datos de texto conversacional, lo que le permite participar en interacciones de preguntas y respuestas en un estilo conversacional.

Actividad 6: Investigación de conceptos matemáticos con ChatGPT

Actividad 6: Investigación de conceptos matemáticos

Elección del concepto: Cada estudiante deberá elegir un concepto matemático que les llame la atención o les resulte intrigante. Puede ser cualquier tema dentro de las matemáticas, como geometría, álgebra, estadística, cálculo, etc.

Planteamiento de preguntas: Una vez que hayan seleccionado su concepto, piensen en al menos tres preguntas relacionadas con él. Estas preguntas pueden ser sobre su origen, aplicaciones en la vida cotidiana, problemas abiertos o cualquier otro aspecto que les resulte interesante.

Investigación con ChatGPT: Utilicen a ChatGPT como su "consultora matemática" para obtener información adicional y respuestas a sus preguntas. Pueden hacer preguntas específicas o pedir explicaciones más detalladas sobre ciertos aspectos del concepto elegido.

Recopilación de información: A medida que interactúen con ChatGPT, tomen notas y registren la información relevante que encuentren. Pueden utilizar diferentes recursos como ejemplos, definiciones, ejercicios, casos de estudio, aplicaciones prácticas, entre otros.

Análisis y reflexión: Una vez que hayan recopilado suficiente información, tómense un tiempo para analizarla y reflexionar sobre lo que han aprendido. Piensen en cómo el concepto matemático elegido se relaciona con otros temas y cómo podría aplicarse en diferentes situaciones.

Compartir hallazgos: Organicen una breve presentación o informe para compartir sus hallazgos con la clase. Destaquen los aspectos más interesantes o sorprendentes que descubrieron durante su investigación.

Discusión en clase: Después de cada presentación, abramos el espacio para la discusión en clase. Animen a sus compañeros a hacer preguntas adicionales o compartir sus propias ideas sobre el concepto investigado.

Reflexión final: Para finalizar, reflexionemos sobre la utilidad de ChatGPT como una herramienta de investigación matemática. Discutamos cómo la tecnología puede ayudarnos a explorar y comprender mejor los conceptos matemáticos, así como las limitaciones que podemos encontrar.

Actividad 5: Cómo explicar de manera sencilla cómo "piensa" la IA?

Explicar cómo "piensa" la inteligencia artificial (IA) de manera sencilla puede ser un desafío, pero aquí tienes una explicación básica:

La IA no "piensa" como los seres humanos en el sentido tradicional. En lugar de tener pensamientos conscientes y experiencias subjetivas, la IA utiliza algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de información y tomar decisiones basadas en patrones y reglas predefinidas.

En términos generales, el proceso de "pensamiento" de la IA implica las siguientes etapas:

Recopilación de datos: La IA necesita datos para aprender y mejorar. Puede recibir información a través de sensores, bases de datos o interacciones con los usuarios.

Procesamiento de datos: La IA analiza y procesa los datos utilizando algoritmos y modelos matemáticos. Puede buscar patrones, relaciones y regularidades en los datos para extraer información relevante.

Aprendizaje automático: La IA utiliza técnicas de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado o el aprendizaje por refuerzo, para ajustar sus algoritmos y mejorar su rendimiento. A medida que se le proporcionan más datos, la IA puede reconocer patrones más complejos y tomar decisiones más precisas.

Toma de decisiones: Basándose en los datos y los patrones identificados, la IA puede tomar decisiones o realizar predicciones. Esto puede implicar seleccionar la mejor acción en una determinada situación o proporcionar recomendaciones basadas en la información disponible.

Es importante tener en cuenta que aunque la IA puede procesar y analizar datos de manera rápida y eficiente, carece de la conciencia y la experiencia subjetiva que los seres humanos tienen. La IA no tiene emociones ni intenciones, sino que se basa en los datos y los algoritmos para realizar tareas específicas.

En resumen, la IA "piensa" a través de algoritmos y modelos matemáticos que procesan datos para identificar patrones y tomar decisiones. Su forma de "pensar" es diferente a la de los seres humanos, ya que carece de conciencia y experiencia subjetiva.

Actividad 4: Corrección gramatical y vocabulario enriquecido

 Instrucciones:

1. Proporciona a los estudiantes un fragmento de texto que contenga errores gramaticales o palabras repetitivas.

Ejemplo: "El uso de inteligencia artificial ha crecido mucho en los últimos años. Es utilizado en muchos sectores, como la salud, la educación y el comercio."

2. Pide a los estudiantes que identifiquen y corrijan los errores gramaticales, así como que sustituyan las palabras repetitivas por sinónimos o términos más precisos.

Ejemplo: Corregida - "El uso de inteligencia artificial ha experimentado un notable crecimiento en los últimos años. Se aplica en diversos sectores, tales como salud, educación y comercio."

3. Anima a los estudiantes a explicar por qué realizaron cada corrección y cómo mejora la calidad y claridad del texto.

4. Proporciona retroalimentación a cada estudiante, resaltando los aspectos positivos de sus correcciones y sugiriendo opciones alternativas o mejoras adicionales.

Actividad 3: Mejora de respuestas mediante iteración

Continuamos con sugerencias de actividades para el aula. En este caso una actividad de iteración para mejorar la respuesta. Es una actividad de iniciación al CHATGPT. El nivel lo pondrá el tema de aprendizaje.

Instrucciones:

1. Proporciona a los estudiantes una lista de preguntas o problemas breves relacionados con el tema de la clase.

Ejemplo: "Describa tres aplicaciones prácticas del aprendizaje automático en la vida cotidiana."

2. Pide a los estudiantes que generen una respuesta inicial a cada pregunta o problema. 

Ejemplo: Respuesta inicial - "El aprendizaje automático se utiliza en asistentes virtuales, sistemas de recomendación y detección de fraudes."

3. Solicita a los estudiantes que revisen y mejoren sus respuestas utilizando verbos que indiquen acción y detalle.

Ejemplo: Mejorada - "El aprendizaje automático se utiliza en asistentes virtuales para comprender y responder a las consultas de los usuarios, en sistemas de recomendación para analizar las preferencias y ofrecer sugerencias personalizadas, y en la detección de fraudes para identificar patrones sospechosos y prevenir transacciones fraudulentas."

4. Anima a los estudiantes a compartir sus respuestas mejoradas en un foro o plataforma de discusión para que puedan recibir comentarios de sus compañeros y del profe.

Brinda retroalimentación constructiva a cada estudiante, destacando los puntos fuertes de sus respuestas y sugiriendo posibles mejoras adicionales.

Actividad 2: Mejorando respuestas a preguntas abiertas para dos niveles

Actividad 2: Mejorando respuestas a preguntas abiertas para dos niveles

Objetivo: Practicar la iteración y mejora de respuestas a preguntas abiertas. Dos niveles de alumnado.

Instrucciones:

Formula una pregunta abierta relacionada con el tema de estudio.

Ejemplo de pregunta: ¿Cuáles son los principales desafíos medioambientales que enfrentamos en la actualidad?

Pide a los estudiantes que proporcionen una respuesta inicial utilizando el modelo GPT.

Ejemplo de respuesta inicial generada por el modelo GPT: Los desafíos medioambientales son numerosos y van desde el cambio climático hasta la pérdida de biodiversidad.

Luego, invítalos a revisar y mejorar su respuesta inicial utilizando el modelo GPT de manera iterativa.

Ejemplo de mejora iterativa utilizando diferentes verbos:

a) Identificar: Identifiquemos los principales desafíos medioambientales que enfrentamos en la actualidad.

b) Enumerar: Enumeremos los desafíos medioambientales más relevantes que enfrentamos en la actualidad.

c) Analizar: Analicemos los desafíos medioambientales actuales y su impacto en nuestro planeta.

d) Discutir: Discutamos los principales desafíos medioambientales que están afectando a nuestro entorno en la actualidad.

e) Investigar: Investiguemos en detalle los desafíos medioambientales más urgentes y sus posibles soluciones.

Un nivel más avanzado:

Ejemplo de enfoques y perspectivas en la mejora iterativa:

a) Enfoque comparativo: Comparemos los desafíos medioambientales actuales con los desafíos del pasado y evaluemos su magnitud.

b) Perspectiva global: Analicemos cómo los desafíos medioambientales actuales afectan a diferentes regiones del mundo y cómo se interrelacionan.

c) Perspectiva local: Examinemos los desafíos medioambientales específicos de nuestra comunidad y cómo podemos abordarlos.

d) Enfoque interdisciplinario: Consideremos los desafíos medioambientales desde diversas disciplinas, como la economía, la ciencia y la política.

e) Perspectiva a largo plazo: Reflexionemos sobre cómo los desafíos medioambientales actuales pueden afectar a las generaciones futuras.

Al final, compara y discute las diferentes versiones de las respuestas de los estudiantes, y destaca las mejoras logradas a través de la iteración.

Ejemplo de discusión:

Los estudiantes podrán comparar las diferentes versiones de sus respuestas y analizar cómo los diferentes enfoques y perspectivas han enriquecido la respuesta inicial. Podrán identificar qué enfoques y perspectivas les han permitido ofrecer una respuesta más completa, clara y fundamentada sobre los desafíos medioambientales actuales.

Problemas de comunicación con ChatGPT?

De repente se queda mudo sin acabar la respuesta? 🤦

• Es que no piensa con rapidez, salvo que seas premium. Si se queda a mitad de frase lo tienes que ayudar con una palabra de sentido inequívoco: Sigue.

No me contesta todo lo que le pregunté y ya le dije Sigue. 😒

• Y bueno, llegó hasta ahí. Tiene una capacidad de respuesta de 4096 caracteres (v 3.5 al día de hoy)
• La solución es preguntarle por partes.

Sigo la conversación en otra ventana y me contesta cualquier pavada. Parece que no supiera de qué estábamos hablando.

• Si te pasó que empieza a dar respuestas algo dispersas, es que no sabe de qué hablas pero te sigue la charla.🤦 🤷
• Como modelo de lenguaje, su capacidad para recordar el contexto en una conversación es limitada a la duración de la misma interacción. No tiende la capacidad de mantener una memoria persistente de conversaciones pasadas. 
• O sea, si inicias un New Chat le tienes q volver a proporcionar contexto.

Tengo que hablarle en inglés?😧

• Un modelo de lenguaje extendido será capaz de reconocer tu lengua. Está más entrenado en inglés, pero también tiene una cantidad "aceptable" de datos en español, francés, alemán, italiano, portugués, holandés, ruso, chino y japonés. 
• Háblale en la lengua que quieras y le puedes pedir que te conteste en otra, si lo deseas.

Actividad 1: Análisis y mejora de respuestas

Aquí sugiero un buen ejercicio de autoaprendizaje para cualquiera. Vale la pena aprender a conversar con ChatHPT, os lo juro. Una fiesta.

Actividad 1: Análisis y mejora de respuestas de GPT de GPT

Proporciona a los estudiantes un conjunto de preguntas relacionadas con el tema de la clase y pídeles que generen respuestas iniciales.

Solicita a los estudiantes que revisen sus respuestas y seleccionen una de ellas para analizar y mejorar.

Pídeles que identifiquen los puntos fuertes de su respuesta inicial y áreas donde pueda haber ambigüedad, falta de claridad o información insuficiente.

Pide a los estudiantes que iteren (repitan, continúen preguntando...) sobre su respuesta inicial y utilicen verbos que indiquen acción y detalle para refinar y mejorar el resultado.

Analizar:

• ¿Cuál es el proceso detrás de esta idea?
• ¿Qué evidencia respalda esta afirmación?
• ¿Cuáles son los factores que contribuyen a esta situación?

Contrastar:

• ¿ Cuáles son las diferencias clave entre esta opción y aquella?
• ¿Cómo se compara esta solución con las alternativas disponibles?
• ¿Cuáles son los puntos fuertes y débiles de cada enfoque

Examinar:

• ¿Cuáles son los elementos fundamentales de esta teoría?
• ¿Qué factores podrían influir en los resultados de este estudio?
• ¿Cómo se relacionan estos conceptos entre sí?

Explorar:

• ¿Cuáles son las implicaciones a largo plazo de esta decisión?
• ¿Cuáles podrían ser las posibles soluciones alternativas a este problema?
• ¿Qué nuevas perspectivas o enfoques podrían aplicarse a esta situación?

Evaluar:

• ¿Cuál es el impacto potencial de esta política en la sociedad?
• ¿Cómo se pueden medir los resultados de este programa?
• ¿Cuáles son los criterios que se deben considerar al tomar esta decisión?

Identificar:

• ¿Cuáles son las principales causas de este fenómeno?
• ¿Qué aspectos específicos necesitan ser abordados en esta propuesta?
• ¿Cuáles podrían ser las posibles consecuencias negativas de esta acción?

Sintetizar:

• ¿Cuál es la idea central que se desprende de estos puntos de vista diversos?
• ¿Cómo se pueden combinar estas teorías para obtener una comprensión más completa?
• ¿Qué conclusiones se pueden extraer de esta variedad de estudios?

Plantear:

• ¿Cuáles son las preguntas clave que surgen a partir de esta afirmación?
• ¿Qué aspectos se podrían investigar para ampliar nuestro conocimiento en este tema?
• ¿Cuáles son las cuestiones éticas que se plantean en esta situación?

Actividad 0: Afinando conversación con chatGPT

La interacción con lenguaje GPT es algo que iremos afinando con práctica y sentido común. En nada no hará falta ni tutoriales ni cursos para un uso no especializado. De la misma manera que no ya no necesitamos tutoriales para el buscador de Google. O estas instrucciones de 2007  🤦!!!

Pero, como cuando empezaron a popularizarse herramientas nuevas, conviene que como docentes o ciudadanos socialmente responsables aprendamos a hacer el mejor uso.

Ahora que ya nos hemos presentado y hemos jugado un poco ChatGPT vamos a ir profundizando en la estructura de prompts.

O sea, aquello que escribimos en:

Cómo se construye un prompt? Vamos a ver este proceso básico y ordenado. A partir de aquí volarás con tus alas.

Ya hemos visto que tenemos que ser claros, específicos y responsables. También cómo pedir una traducción y un resumen delimitado por palabras. E insistimos en que este primer producto debe ser revisado, verificado, corregido y personalizado de manera personal.

Hoy propondremos este patrón básico para adentrarnos en el uso.

Vamos a hablar de [CONTEXTO]
Tienes información fiable y relevante sobre [TEMA O ASUNTO]? Contesta solo SI/NO [VERIFICACIÓN].

RESPUESTA DE CHATGPT

A partir de este contenido [TEXTO] te daré instrucciones. 
Eres profesor de ciencias sociales, experto en moda del XIX, [ROL] quiero que [VERBO DE ACCIÓN] para [DESTINATARIOS] [FINALIDAD]. Utiliza [n] palabras y espero 
este [FORMATO].

En futuros post veremos cómo optimizar y enriquecer estos prompts con otras técnicas de la ingeniería de prompting.

Ejemplo: 

CONTEXTO: legislación europea sobre IA

TEMA: Informe de la Comisión Europea sobre la IA

ROL: formador de profesorado

ACCIÓN REQUERIDA: diseñar (escribir, desarrollar, esquematizar, dar ideas, clasificar, diferenciar, argumentar, contraargumentar, generar actividades...)

DESTINATARIOS: docentes que se inician en la IA 

FINALIDAD: sesión de formación de 2 horas.

FORMATO: guión, presentación PowerPoint, artículo de divulgacion, unidad didáctica, tabla, lista...

Problemas: plagio en los trabajos escolares?

Me han recomendado un artículo sobre el plagio en la educación. La GPT lo tradujo y lo resumió en 150 palabras. Yo seleccioné las ideas más importantes, corroboré los enlaces, adapté el lenguaje. Lo que sigue es resumen y reelaboración del artículo. Pero lo más interesante es el knowhow que describo paso a paso.

La clave para resolver el plagio de IA es asumir una pedagogía informada

A pesar de los avances en las herramientas de detección de contenido generado por IA, como GPZero y Turnitin, es importante reconocer que estas soluciones todavía tienen limitaciones significativas. A medida que la IA evoluciona y se vuelve más sofisticada, también lo hacen las técnicas de generación de texto, lo que dificulta aún más su detección. Es posible que estas herramientas no sean capaces de identificar ciertos tipos de contenido generado por IA o que presenten falsos positivos y negativos.

Ante este escenario, los educadores debemos adoptar un enfoque integral para fomentar la integridad académica en lugar de depender únicamente de las herramientas de detección de plagio. Esto implica desarrollar estrategias educativas que promuevan la ética, el pensamiento crítico y el aprendizaje auténtico. Algunas de estas estrategias pueden incluir:

• Enseñar a los estudiantes sobre la importancia del trabajo original y la responsabilidad académica desde el inicio de sus estudios. 

• Fomentar el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico y análisis. 

• Promover el aprendizaje colaborativo y el intercambio de ideas.

• Diseñar evaluaciones auténticas y contextualizadas.

• Fomentar una cultura de integridad académica en el aula y en la institución educativa en su conjunto. 

Como conclusión, los educadores debemos adaptarnos y adoptar un enfoque integral. Al hacerlo, estaremos preparando a los estudiantes para enfrentar los desafíos éticos y académicos del mundo digital en constante evolución.

• Resumido y adaptado de: https://www.ecampusontario.ca/informed-pedagogy-is-the-key-to-solving-ai-plagiarism/
• Detector de plagios: Gptzero https://gptzero.me/

• Práctica: Cómo traducir, resumir y adaptar un texto

Me miente: "spurious outputs" en GPT

En el contexto del LLM, las "mentiras" o "spurious outputs" se refieren a la generación de información aparentemente verdadera o incorrecta por parte del modelo. Aunque los LLM como ChatGPT están diseñados para generar respuestas coherentes y basadas en datos reales, en ocasiones puede no cumplir con lo esperado.

Esto viene a cuento porque GPT me miente, como solía hacerlo mi madre cuando quería que me callara, o algún novio cansado de mis preguntas.

Lo noto, lo padezco, lo sospecho. Me miente. (SILENCIO INCÓMODO).

En otras palabras, en un contexto real me proporciona respuestas falsas... pero verosímiles. A veces me contesta algo que no tiene nada que ver con lo pedido, otras inventa, otras disimula... Vaya percal.

Pero creo que merece otra oportunidad.

Comprendí que estas falsedades pueden surgir debido a la naturaleza estadística del entrenamiento del modelo, la falta de información completa o precisa en los datos de entrenamiento, la interpretación errónea de la pregunta o la ambigüedad del contexto proporcionado. No es nada personal.

A ChatGPT no le gusta engañarme pero a veces inventa respuestas perfectas por si cuela. No está preparado para decirme que no lo sabe (aunque este aspecto está siendo mejorado por los entusiastas de OpenAI).

Para reducir "spurious outputs" y hasta que llegue el ChatGPTAzul voy a:

1. Darle un contexto. Sobre qué hablaremos?

2. Corroborar su comprensión. Sabes del tema?

3. Pedirle verificacion. No inventes datos.

Ver ejemplos en Cómo reducir spurious outputs

Si siguiera dando respuestas no fiables, paciencia. Acabará integrándose a mi mente y yo a la suya. Sin miedos ni estigmas.

Aquí paz y después gloria.

• Chat GPT: https://chat.openai.com/a
• Guía de referencia:  https://learnprompting.org/es/
• Cómo resolver limitaciones de GPT: https://youtu.be/8XJLtKqOrBw

• Práctica: Cómo reducir spurious outputs.

La IA de andar por casa

Hace como dos años hice un curso básico sobre IA que me dejó fascinada. Lo imparte la Universidad de Helsinki con aval de la UNED y el Gobierno de España. Son 2 créditos ECTS a un nivel accesible y que me impulsó a continuar con temas como cognición encarnada, mente extendida, redes neuronales y, por supuesto, LLM largué language model (yo le diría "modelo de lenguaje muy extenso") . De ahí al GPT, un trampolín para explorar y aprender.

Me divierto como una camella.

Quiero transmitir y recopilar mi experiencia cercana y en chancletas sobre chat GPT cómo lograr su amistad.

Un reto emocional, jeje.

• Elementos de la IA. Universidad de Helsinki.  https://www.elementsofai.com/es/

• Cognición encarnada. Coursera.Universidad Autónoma de México https://www.coursera.org/learn/cognicion

• Philosophy of Science. Coursera. Universidad de Pensilvania https://www.coursera.org/learn/philosophy-of-science

La que se va sin que la echen, vuelve sin que la llamen

Hace 14 años que dejé de bloguear. Un largo tiempo de aplicación y uso en el campo de la docencia. Y de crecimiento personal.

Hoy, jubilada y retirada del frenesí formativo, me centro en autoaprendizaje y en ver las implicaciones de la IA en mi vida cotidiana. Su impacto.

Estoy más que feliz de volver.

A ver si consigo colgar un pequeño contenido semanal. Gran disciplina...