Extracción de conocimiento en Geociencias sin GPT-3

Extracción de conocimiento en Geociencias sin GPT-3

Tabla de Contenidos:

1. Introducción
2. Uso de Tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en Geociencias
   1. Desafíos de usar NLP en Geociencias
   2. La pregunta del millón: ¿Por qué no usar solo la búsqueda de Google?
3. Los 4 Grandes Problemas de los Modelos de Lenguaje Más Recientes
   1. Desilusión con los Modelos de Lenguaje Más Grandes
   2. Sensibilidad Excesiva de los Modelos de Lenguaje
   3. La Maldición del GPT-3: Inconsistencia y Falta de Razonamiento
   4. La Brecha Entre las Métricas de IA y las Métricas del Negocio
4. Soluciones en el Uso de NLP y Extracción de Conocimiento en Geociencias
   1. Herramientas y Técnicas de Etiquetado Semi-Automático
   2. Uso de Bases de Conocimiento y Gráficos para el Etiquetado Automático
   3. Mejorar la Extracción de Información del Contexto Usando la Metodología de Gráficos
5. Conclusiones y Futuro de NLP en Geociencias

🌍 Uso de Tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en Geociencias

Las Geociencias han sido un campo de estudio fascinante durante décadas, envuelto en misterio y dando respuesta a preguntas fundamentales sobre nuestro planeta. En los últimos años, ha surgido un interés creciente en el uso de la Tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en el campo de las Geociencias. Sin embargo, este matrimonio no es tan perfecto como podría parecer a primera vista.

Desafíos de usar NLP en Geociencias

A pesar de los avances en los modelos de lenguaje, todavía existen desafíos significativos en la aplicación de NLP en el campo de las Geociencias. Uno de los desafíos más importantes es la falta de acceso a datos específicos y completos. Las empresas de energía y la industria en general no suelen compartir fácilmente su información, lo que dificulta el acceso a grandes corpus de documentos y bases de conocimiento.

Otro desafío es la falta de herramientas y técnicas adecuadas para el etiquetado y la extracción de conocimiento en el dominio específico de las Geociencias. Si bien existen soluciones en el mercado, como Snorkel AI, que ayudan en el proceso de etiquetado semi-automático, todavía se requiere una cantidad significativa de trabajo manual por parte de expertos en la materia para supervisar y validar los resultados.

La pregunta del millón: ¿Por qué no usar solo la búsqueda de Google?

El uso de la búsqueda de Google como herramienta principal para aplicaciones de Geociencias es un enfoque que puede parecer atractivo a primera vista. Sin embargo, este enfoque tiene limitaciones importantes. Google Search puede proporcionar resultados relevantes y resúmenes de información, pero estos resultados a menudo carecen de la precisión y el contexto necesario para respuestas precisas en el campo de las Geociencias.

Un ejemplo concreto es la pregunta "¿Qué es la captura de carbono?". Si realizamos esta pregunta en Google Search, obtendremos una respuesta que puede no ser completamente precisa o relevante para el dominio de las Geociencias. Esto se debe a que Google Search no está diseñado específicamente para el dominio de las Geociencias y no puede comprender el contexto y la terminología especializada que se utiliza en este campo.

🚧 Los 4 Grandes Problemas de los Modelos de Lenguaje Más Recientes

A pesar de los avances en los modelos de lenguaje, como los revolucionarios modelos GPT-3, todavía existen problemas significativos que dificultan su implementación en el mundo real de las Geociencias. Estos problemas pueden clasificarse en cuatro categorías principales:

1. Desilusión con los Modelos de Lenguaje Más Grandes

Si bien los modelos de lenguaje más grandes, como GPT-3, han demostrado ser poderosos en términos de generación de texto, también han generado altas expectativas que no siempre se cumplen en el mundo real. Estos modelos pueden parecer impresionantes en demos y pruebas de concepto, pero su rendimiento puede verse afectado significativamente cuando se aplican a problemas específicos en el campo de las Geociencias.

2. Sensibilidad Excesiva de los Modelos de Lenguaje

Los modelos de lenguaje más grandes tienden a ser extremadamente sensibles a cambios mínimos en el contexto o la entrada. Esto significa que pequeñas modificaciones en el texto de entrada pueden llevar a respuestas completamente diferentes o inexactas. Esta sensibilidad excesiva puede dificultar el uso de estos modelos para aplicaciones de Q&A en el campo de las Geociencias, donde se requiere precisión y coherencia en las respuestas.

3. La Maldición del GPT-3: Inconsistencia y Falta de Razonamiento

A pesar de su poderoso rendimiento en tareas de generación de texto, los modelos GPT-3 y otros similares carecen de consistencia en sus respuestas y, lo que es aún más preocupante, de la capacidad de razonar y comprender el contexto. Esto se debe a que estos modelos se basan principalmente en estadísticas y patrones de lenguaje en lugar de un conocimiento profundo y estructurado en un dominio específico como las Geociencias.

4. La Brecha Entre las Métricas de IA y las Métricas del Negocio

Existe una discrepancia significativa entre las métricas de éxito utilizadas para evaluar los modelos de lenguaje y las métricas que realmente importan en el mundo empresarial. Si bien los modelos de lenguaje pueden lograr altas puntuaciones en métricas de IA como BLEU o ROUGE, estas métricas no capturan completamente la utilidad y precisión que se requiere en aplicaciones comerciales reales en el campo de las Geociencias. Es necesario desarrollar métricas más adecuadas y alinear las metas de rendimiento con los requisitos y expectativas del mundo empresarial.

Continuará...