Transformando los viajes con chatbots inteligentes

La industria de los viajes ha cambiado un montón en los últimos años, sobre todo por la pandemia de COVID-19. Con la gente deseando viajar de nuevo, hay una creciente demanda de tecnología que mejore la experiencia de viaje. Los chatbots impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM) han surgido como herramientas útiles para los viajeros. Estos chatbots pueden ayudar con la planificación, reserva y proporcionar información relevante. Sin embargo, para mejorar su efectividad, es crucial afinar estos modelos y evaluar su rendimiento de manera precisa.

#Métodos de Afinación

Ajustar modelos se refiere al proceso de adaptar un modelo preentrenado a una tarea o dominio específico. En este contexto, nos enfocamos en dos métodos principales para afinar LLMs: Adaptadores de Bajo Rango Cuantificados (QLoRA) y Afinación Aumentada por Recuperación (RAFT).

#Adaptadores de Bajo Rango Cuantificados (QLoRA)

QLoRA es un método eficiente en recursos que permite afinar LLMs sin necesitar muchos recursos computacionales. En lugar de actualizar todos los parámetros en el modelo, QLoRA actualiza estratégicamente un conjunto más pequeño de parámetros mientras mantiene el resto del modelo sin cambios. Este enfoque utiliza una versión cuantificada del modelo preentrenado para ahorrar memoria y costos computacionales.

#Afinación Aumentada por Recuperación (RAFT)

RAFT está diseñado para mejorar la capacidad de los LLMs de recuperar información relevante. Prepara el modelo para responder preguntas mejor combinando la recuperación de conocimiento y procesos de afinación. En RAFT, el modelo se entrena utilizando un conjunto diverso de pares de preguntas y respuestas junto con contexto adicional. Esto ayuda al modelo a aprender a encontrar la información correcta y mejorar su rendimiento general.

#Métricas de Evaluación

Para evaluar el rendimiento de los modelos afinados, es esencial tener métricas de evaluación efectivas. Se pueden emplear métricas cuantitativas y cualitativas para juzgar el rendimiento del chatbot.

#Métricas Cuantitativas

1. ROUGE: Este conjunto de métricas se utiliza para medir la superposición entre las respuestas generadas por el modelo y las respuestas de referencia. Ayuda a evaluar qué tan bien el modelo captura los detalles esenciales.

2. BERTScore: Esta métrica evalúa la similitud semántica entre las respuestas generadas y las referencias usando embeddings de un modelo de lenguaje. Considera tanto la precisión como el recuerdo para dar una puntuación completa.

3. Puntuación BLEU: BLEU mide cuán similar es la respuesta generada por la máquina a la respuesta de referencia, enfocándose en n-gramas superpuestos.

4. Puntuación Dot y Similitud Coseno: Estas métricas calculan la similitud entre dos conjuntos de vectores, que representan las respuestas generadas y las respuestas esperadas.

#Métricas Cualitativas

1. Evaluación Humana: Involucrar a usuarios reales para que califiquen las respuestas del chatbot es crucial. Los usuarios pueden dar ideas sobre qué tan coherente, relevante y útil es el chatbot en sus respuestas.

2. Respuestas Doradas: Este método utiliza respuestas ideales predefinidas, conocidas como "respuestas doradas", para comparar con las salidas del chatbot. Esto sirve como una línea base para evaluar el rendimiento del chatbot.

3. Evaluación RAG (Ragas): Esta evaluación se centra en qué tan bien el modelo recupera información y genera respuestas precisas basadas en un conjunto de métricas definidas.

#Recolección de Datos para el Chatbot de Viajes

Para crear un chatbot que pueda proporcionar recomendaciones de viaje personalizadas efectivamente, se recopiló un conjunto de datos de Reddit. Los datos incluían publicaciones y comentarios relacionados con viajes de varios subreddits. Este conjunto de datos diverso permitió generar temas de conversación sobre viajes y experiencias personales.

#Datos de Reddit

Reddit es una excelente fuente de información de viajes, ya que contiene conversaciones reales entre usuarios que comparten sus experiencias de viaje o hacen preguntas. Estos datos se filtraron para enfocarse en las discusiones más relevantes.

#Resumen del Proyecto

Este proyecto tenía como objetivo explorar y evaluar diferentes métodos de afinación para chatbots de viajes. Los principales objetivos eran comparar el rendimiento de los modelos creados usando QLoRA y RAFT, evaluar esos modelos utilizando diferentes métricas y determinar qué método da los mejores resultados para proporcionar recomendaciones de viaje personalizadas.

#Desarrollo del Modelo

Se seleccionaron dos modelos preentrenados, LLaMa 2 7B y Mistral 7B, para afinar. Cada modelo fue afinado usando ambos métodos, QLoRA y RAFT, resultando en un total de cuatro modelos. El modelo que mejor funcionó entre estos se sometió a una afinación adicional usando Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF).

#Proceso de Afinación

1. Preparación del Conjunto de Datos: Los datos de Reddit se procesaron en un formato de pregunta-respuesta adecuado para entrenar los modelos.

2. Afinación: Cada modelo se afinó usando QLoRA o RAFT. Esto implicó ajustar los modelos basándose en los datos de entrenamiento para que pudieran generar mejores respuestas a preguntas relacionadas con viajes.

3. Evaluación: Después de la afinación, los modelos fueron evaluados usando tanto métricas cuantitativas como cualitativas para determinar su rendimiento en situaciones del mundo real.

#Resultados y Hallazgos

Las evaluaciones revelaron algunos hallazgos interesantes sobre el rendimiento de los modelos.

1. Desajuste de Métricas: Hubo una discrepancia notable entre las métricas cuantitativas y las evaluaciones humanas. Mientras que métricas tradicionales como ROUGE y BLEU proporcionaron algunas ideas, no capturaron completamente la efectividad de los modelos en conversaciones del mundo real.

2. Selección del Mejor Modelo: Se encontró que el modelo Mistral RAFT superó a los demás en evaluación humana. Sin embargo, no superó al modelo base, GPT-4, en algunas evaluaciones cuantitativas.

3. Importancia de la Retroalimentación Humana: La inclusión de la retroalimentación humana durante el proceso de evaluación resultó esencial, enfatizando la necesidad de contar con evaluadores humanos involucrados en la evaluación del rendimiento del chatbot.

4. Mejoras a través de RAFT y RLHF: La combinación de RAFT y RLHF llevó a mejoras significativas en la capacidad del modelo para generar respuestas precisas y relevantes a las consultas de los usuarios.

#Direcciones Futuras

Los hallazgos de la investigación abren el camino a varios futuros esfuerzos. La capacidad de aprovechar LLMs en la industria de viajes ofrece oportunidades prometedoras para crear chatbots más inteligentes que puedan proporcionar asistencia en tiempo real a los viajeros.

#Mejora de la Calidad de Datos

Una área para el trabajo futuro incluye mejorar la calidad de los datos utilizados para el entrenamiento. Fuentes adicionales, como el raspado web en tiempo real desde sitios de viajes, podrían proporcionar más ideas relevantes y mejorar las respuestas del chatbot.

#Continuar con la Afinación y Actualizaciones

Para mantener el chatbot de viajes relevante y preciso, será esencial una afinación continua con datos más recientes. Esto incluye adaptarse a las tendencias e información de viajes cambiantes.

#Explorar Sistemas Federados

Implementar sistemas federados podría mejorar la capacidad del chatbot para extraer información de una base de conocimiento más amplia, permitiéndole brindar respuestas más precisas y relevantes a las consultas de los usuarios.

#Conclusión

En conclusión, la integración de LLMs en la industria de viajes a través del uso de chatbots presenta oportunidades emocionantes. Al afinar estos modelos de manera efectiva y usar métricas de evaluación apropiadas, los desarrolladores pueden crear chatbots que mejoren significativamente la experiencia de viaje para los usuarios. Más investigación y desarrollo en esta área pueden llevar a sistemas aún más avanzados que satisfagan las necesidades en evolución de los viajeros. Los próximos pasos se enfocarán en refinar estos modelos y explorar nuevos métodos para la recolección de datos y la interacción con los usuarios.