Modelos de lenguaje grandes: las partes difíciles (Spanish Edition)

Prefacio

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Un título alternativo para este libro podría haber sido «LLMs Behaving Badly» (Los modelos de lenguaje grandes se portan mal). Si vienes del mundo de la modelización financiera, quizá hayas notado el paralelismo con la obra seminal de Emanuel Derman, «Models. Behaving. Badly».¹ Al igual que Derman advertía contra el uso de los modelos financieros como representaciones perfectas de la realidad, este libro pretende destacar las limitaciones y los riesgos de los LLMs en aplicaciones prácticas.

Al igual que los modelos financieros que no lograron captar la complejidad del comportamiento humano y la dinámica del mercado, los LLMs tienen limitaciones inherentes. Pueden inventarse hechos, tener dificultades con el razonamiento lógico y no mantener la coherencia en respuestas largas. Sus respuestas, aunque a menudo son convincentes, son aproximaciones probabilísticas basadas en datos de entrenamiento más que en una verdadera comprensión, aunque los humanos insistan en tratarlos como «máquinas que pueden razonar».

En los últimos años, los LLMs se han convertido en una fuerza transformadora en la tecnología. Desde ChatGPT y Gemini hasta Claude y Mistral, estos sistemas han cautivado la imaginación del público y han desencadenado una fiebre del oro de aplicaciones impulsadas por IA. Sin embargo, bajo esta revolución tecnológica se esconde un panorama complejo de desafíos ...