Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/53/es: Difference between revisions

Latest revision as of 08:27, 19 February 2025

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Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)

* '''Feedback Loops:''' Incorporating feedback gathered and the RLHF cycle is pivotal for continuous improvement. It allows LLM models to refine both our solutions and Language Models over time, ensuring that the chatbot becomes increasingly proficient. However, if the chosen foundational models don’t offer customization, then it becomes difficult to align the models to human feedback. If the feedback is significant and comes in many areas, then model customization may be an option. As of now, we have begun gathering user feedback but haven’t built our continuous learning pipelines using RLHF yet. Having tools to make this automated is critical to post-production life cycle management of these chatbots.

Bucles de Retroalimentación: Incorporar la retroalimentación recopilada y el ciclo RLHF es fundamental para la mejora continua. Permite que los modelos LLM refinen tanto nuestras soluciones como los Modelos de Lenguaje con el tiempo, asegurando que el chatbot se vuelva cada vez más competente. Sin embargo, si los modelos fundamentales elegidos no ofrecen personalización, entonces se vuelve difícil alinear los modelos con la retroalimentación humana. Si la retroalimentación es significativa y abarca muchas áreas, entonces la personalización del modelo puede ser una opción. Hasta ahora, hemos comenzado a recopilar retroalimentación de los usuarios, pero aún no hemos construido nuestras canalizaciones de aprendizaje continuo utilizando RLHF. Tener herramientas para automatizar esto es crítico para la gestión del ciclo de vida postproducción de estos chatbots.