Investigadores han desarrollado un enfoque innovador llamado Programas Incrustados en Lenguaje Natural (NLEPs, por sus siglas en inglés) para mejorar las capacidades de razonamiento numérico y simbólico de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés). Esta técnica consiste en solicitar a los LLMs que generen y ejecuten programas en Python para resolver consultas de los usuarios, y posteriormente proporcionar soluciones en lenguaje natural. Aunque los LLMs como ChatGPT han demostrado un rendimiento impresionante en esta área, aún existe una brecha en lo que respecta al razonamiento simbólico.
El razonamiento simbólico se refiere al procesamiento y manipulación de símbolos y reglas lógicas, algo en lo que los LLMs no son tan efectivos como en la comprensión del lenguaje natural. Sin embargo, los NLEPs brindan una solución para cerrar esta brecha. Al solicitar que los LLMs generen y ejecuten programas en lugar de simplemente generar texto, se abren nuevas posibilidades para el razonamiento simbólico.
El potencial de los NLEPs es significativo. No solo permiten a los LLMs resolver consultas y proporcionar respuestas en lenguaje natural; también pueden ayudar a los usuarios a comprender cómo se llegó a esas respuestas. Al mostrar el proceso de generación y ejecución del programa, los NLEPs hacen que el razonamiento detrás de las respuestas sea más transparente y comprensible.
En términos prácticos, los NLEPs podrían tener una amplia gama de aplicaciones. Por ejemplo, podrían utilizarse en asistentes virtuales más sofisticados y eficientes que puedan llevar a cabo tareas más complejas o responder preguntas más específicas. También podrían ser útiles en la educación, donde podrían ayudar a los estudiantes a aprender conceptos matemáticos o lógicos de manera más interactiva y accesible.
En resumen, los NLEPs representan un enfoque innovador para mejorar el razonamiento numérico y simbólico de los LLMs. Al solicitar la generación y ejecución de programas, estos modelos pueden proporcionar respuestas más sólidas y transparentes en lenguaje natural. Con su potencial para una amplia gama de aplicaciones, los NLEPs podrían revolucionar la forma en que interactuamos con los sistemas basados en lenguaje natural y mejorar nuestra comprensión de los procesos de razonamiento.
