Aprovechando los Modelos de Lenguaje en Ingeniería Geotécnica

#Modelos de Lenguaje Grande en Ingeniería Geotécnica

Los modelos de lenguaje grande (LLMs) son programas de computadora diseñados para entender y generar texto similar al humano. Están ganando popularidad por su capacidad para responder preguntas, crear contenido escrito y resumir información. Un LLM muy conocido es ChatGPT, que se lanzó en noviembre de 2022. Aunque estos modelos son impresionantes, a veces pueden generar contenido que suena bien pero no es preciso. Esto puede dificultar la tarea de distinguir lo que es verdad y lo que no.

#¿Qué es la Ingeniería de Prompts?

La ingeniería de prompts es el proceso de crear preguntas o solicitudes efectivas que ayuden a los LLMs a producir la información que queremos. Los buenos prompts son esenciales porque guían al modelo a dar mejores respuestas. Al saber cómo usar prompts de manera efectiva, los profesionales pueden obtener información más precisa y útil de estos modelos.

En este artículo, veremos cómo se puede usar ChatGPT en ingeniería geotécnica, que trata sobre el comportamiento del suelo y las rocas. También discutiremos los desafíos que vienen con el uso de estas herramientas y por qué crear buenos prompts es clave para obtener resultados fiables.

#Entendiendo ChatGPT

ChatGPT se construye utilizando un método llamado Transformers, que se presentó en un artículo titulado "Attention is All You Need." Esta tecnología permite que el modelo considere todas las palabras en una oración en lugar de solo una a la vez. Cuando lee, por ejemplo, una persona usa el contexto para adivinar cuál podría ser la siguiente palabra. De manera similar, ChatGPT hace esto con la ayuda de capas de atención, enfocándose en palabras importantes en el contexto que se le da.

Cuando ChatGPT genera texto, elige cada palabra basada en probabilidades aprendidas de muchos datos de entrenamiento. Esto puede llevar a respuestas que a veces parecen robóticas o carecen de creatividad. Para hacer que las respuestas se sientan más naturales, se pueden ajustar parámetros como la "temperatura". Una temperatura más baja hace que las respuestas sean más predecibles, mientras que una temperatura más alta puede producir respuestas variadas y creativas.

Sin embargo, incluso con configuraciones de temperatura bajas, ChatGPT puede seguir produciendo información inexacta, conocida como "Alucinaciones." Estas ocurren cuando el modelo genera información engañosa o incorrecta, aunque pueda parecer convincente. Para mejorar la fiabilidad, los objetivos del modelo deben alinearse con lo que los usuarios esperan de él, lo que puede ser un desafío.

#Aplicaciones en Ingeniería Geotécnica

A pesar de desafíos como las alucinaciones, ChatGPT tiene potenciales usos en ingeniería geotécnica. Una de sus fortalezas es su capacidad para escribir código. Sin embargo, la clave para que funcione bien radica en la ingeniería de prompts. Un prompt claro y detallado le da al modelo el contexto que necesita para producir resultados precisos.

Por ejemplo, al pedirle a ChatGPT que escriba un código para la clasificación del suelo basada en condiciones específicas, si el prompt carece de detalle, el modelo puede generar un código incorrecto o incompleto. Al proporcionar un contexto explícito, como las condiciones y requisitos para el proceso de clasificación, los usuarios pueden ayudar al modelo a producir respuestas más precisas.

Además de crear código, ChatGPT también puede resumir documentos, pero necesita un contexto adecuado para hacerlo con precisión. Si se le pide resumir un artículo de investigación sin el texto completo, el modelo puede generar un resumen que esté fuera de lugar. Proporcionar el artículo completo como contexto o especificar la información necesaria mejorará la calidad del resumen.

#Creando un Motor de Búsqueda Inteligente

Para mejorar la forma en que utilizamos los LLMs, podemos desarrollar un motor de búsqueda que proporcione contexto relevante. Esto implica usar una base de datos vectorial para almacenar información que se pueda acceder cuando sea necesario. Por ejemplo, cuando un usuario ingresa una pregunta, el motor de búsqueda puede recuperar el contexto más relevante para ayudar a ChatGPT a generar una respuesta correcta.

Esta búsqueda semántica funciona convirtiendo texto en vectores que representan sus significados. Cuando se plantea una pregunta, el sistema la compara con los vectores almacenados para encontrar la mejor coincidencia. Este enfoque minimiza la posibilidad de alucinaciones al asegurarse de que el modelo tenga información relevante a la mano.

#Razonando Como un Humano

ChatGPT también se puede entrenar para razonar a través de problemas, al igual que lo hacen los humanos. Al resolver un problema geotécnico, una persona a menudo descompone el problema en pasos más pequeños. Al usar una técnica llamada "prompts de cadena de pensamiento", podemos guiar al modelo para que piense en cada paso de manera lógica.

Por ejemplo, supongamos que un proyecto implica calcular cuántos camiones son necesarios para transportar tierra a un sitio de construcción. El usuario puede pedirle a ChatGPT que descomponga la tarea en partes más pequeñas: determinar cuánto suelo se necesita, cuánto puede llevar cada camión y luego calcular el número total de camiones requeridos.

Este Razonamiento paso a paso ayuda al modelo a producir respuestas más precisas, ya que imita el proceso de pensamiento humano. Aún con la capacidad de razonamiento del modelo, es importante verificar que las fórmulas y cálculos que utiliza sean correctos para evitar errores.

#Implementando Flujos de Trabajo de Ingeniería

Las tareas de ingeniería a menudo implican múltiples pasos que se conectan entre sí. Por ejemplo, para calcular la carga que puede soportar una fundación, los ingenieros deben considerar varios factores y llevar a cabo una secuencia de cálculos. Confiar únicamente en ChatGPT puede llevar a errores, ya que el modelo puede no seguir siempre la lógica correcta.

Para abordar este problema, podemos crear flujos de trabajo estructurados que esbozen acciones y decisiones específicas necesarias para alcanzar el resultado final. Al integrar herramientas que pueden realizar cálculos basados en la información proporcionada por ChatGPT, podemos mejorar la precisión.

Por ejemplo, se podría desarrollar una herramienta para calcular la capacidad de carga, que es la carga máxima que una fundación puede soportar. En lugar de dejar que ChatGPT realice esos cálculos desde cero y arriesgar inexactitudes, el modelo puede usar la herramienta para obtener cifras fiables basadas en la entrada del usuario.

#El Futuro de la Ingeniería Geotécnica

Los modelos de lenguaje grande, incluyendo ChatGPT, tienen un gran potencial en el campo de la ingeniería geotécnica. Pueden ayudar a agilizar tareas proporcionando respuestas precisas y apoyo en cálculos complejos. Sin embargo, aprovechar este potencial requiere desarrollar sistemas que proporcionen el contexto y la estructura adecuados.

A medida que más LLMs de código abierto estén disponibles, serán más fáciles de acceder y usar. Esto puede ayudar a hacer que estas potentes herramientas estén disponibles para una audiencia más amplia. Al integrar adecuadamente estos modelos en los flujos de trabajo geotécnicos, los profesionales pueden trabajar de manera más eficiente y mejorar la toma de decisiones.

En resumen, al usar LLMs como motores de razonamiento, podemos revolucionar la forma en que abordamos las tareas de ingeniería. Al centrarnos en la ingeniería de prompts y crear flujos de trabajo estructurados, podemos asegurarnos de que estos modelos contribuyan positivamente al desarrollo de soluciones de ingeniería seguras y efectivas. El futuro de la ingeniería geotécnica se ve prometedor, con las herramientas adecuadas en su lugar para apoyar a los profesionales en sus esfuerzos por construir infraestructuras resilientes.