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Mostrando entradas de agosto, 2024

Dilema de la IA Generativa: Creatividad vs precisión

  La inteligencia artificial generativa (IAGen) ha demostrado ser un valioso aliado para las empresas de diversos sectores, facilitando la toma de decisiones y automatizando procesos como la creación de información, la gestión del conocimiento y la atención al cliente. Sin embargo, no basta con que las respuestas generadas por estos modelos sean coherentes y parezcan humanas; es fundamental que sean precisas y verídicas, algo que aún no se logra de manera consistente con plataformas como LLaMA de Meta, GPT de OpenAI y las demás. Estos modelos de lenguaje grande (LLMs), a pesar de sus avanzadas capacidades de conversación, codificación y razonamiento, suelen presentar alucinaciones, es decir, respuestas inexactas o inventadas. Hay una dependencia del modelo y de su entrenamiento para aumentar su capacidad de generalizar sin alucinaciones. La creencia es que estas alucinaciones resultan de un equilibrio entre creatividad y veracidad, y aunque pueden mitigarse conectando el LLM a fuen...

Interpretabilidad: una mirada a la caja negra de la IA

  Recientemente, Sam Altman, CEO de OpenAI, admitió que, a pesar de los logros y financiamiento obtenidos, su empresa aún no comprende completamente cómo funcionan sus grandes modelos de lenguaje, como GPT-4. Durante la Cumbre Global de IA en Ginebra, Altman subrayó la importancia de la interpretabilidad para la seguridad y eficacia de la IA, reconociendo que este desafío aún no ha sido resuelto. Aunque aseguró que las IA son generalmente seguras, su respuesta ha generado dudas, especialmente considerando la dificultad de rastrear cómo estos modelos toman decisiones. Destacada fue la mención que Altman hizo sobre el avance en este campo, que tiene la empresa Anthropic, quienes el pasado 21 de mayo de 2024 anunciaron un importante avance en la comprensión de los mecanismos internos de los modelos de inteligencia artificial, cuyos detalles podrás encontrar en su artículo titulado: “Mapping the Mind of a Large Language Model” , en el que revela cómo se representan millones de concep...