En el ámbito de la inteligencia artificial, un estudio reciente liderado por Andrew K. Lampinen y sus colegas de Google DeepMind ha revelado interesantes diferencias en la capacidad de generalización de los modelos de lenguaje cuando se utiliza el aprendizaje en contexto frente al ajuste fino. Estos modelos, si bien presentan capacidades prometedoras, pueden mostrar una capacidad de generalización sorprendentemente limitada tras el ajuste fino, incluyendo fallos en deducciones lógicas básicas a partir de la información entrenada.

Para explorar estas diferencias, el equipo desarrolló nuevos conjuntos de datos diseñados específicamente para evaluar y mejorar la capacidad de los modelos de generalizar desde datos de ajuste fino. Estas pruebas permitieron determinar que, en escenarios emparejados de datos, el aprendizaje en contexto suele ofrecer una generalización más flexible que el ajuste fino tradicional. Sin embargo, también se observó que en algunos casos el ajuste fino puede generalizar a reversales dentro de una estructura de conocimiento mayor.

Como innovación, los investigadores proponen un método para mejorar la generalización desde el ajuste fino añadiendo inferencias en contexto a los datos de ajuste fino. Al implementar esta técnica, se lograron mejoras significativas en la generalización a través de diversas divisiones de sus conjuntos de datos y otros puntos de referencia.

El estudio destaca que, aunque el aprendizaje en contexto tiende a ofrecer una mejor generalización en comparación con el ajuste fino, este último puede verse beneficiado de manera considerable al integrar estrategias de dataset augmentation que aumentan el conjunto de datos de ajuste fino con inferencias generadas en contexto.

En términos de implicaciones prácticas, esta investigación sugiere que la integración de inferencias en contexto dentro de los ejercicios de ajuste fino puede mejorar sustancialmente la afinidad de los modelos a generalizar desde datos específicos, abriendo así nuevas posibilidades para su aplicación efectiva en una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural.