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01:33:33Habla: Juan Carlos Gil
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Algoritmos compresión secuencia datos

Ep549. Coffee Break: Señal y Ruido en Directo

12 de marzo de 2026
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Juan Carlos Gil continúa la conversación sobre modelos de lenguaje, comparando su comportamiento con algoritmos de compresión que son óptimos en un solo caso y inútiles en el resto.

…no es para sustituir a Google ni a la Wikipedia. Si quieren saber en qué año fue la Revolución Francesa, búsquenlo en la Wikipedia, busquen en Google los datos que necesiten y el gran modelo de lenguaje, pónganlo, yo qué sé, a hacer poesía. Y Movimientos 37. Y Movimientos 37, exactamente. A cosas que estén más relacionadas con la inteligencia que con el conocimiento enciclopédico. Tu modelo de lenguaje trivial que responde siempre no lo sé, un bucle infinito C out no lo sé, se codifica en una línea; me ha recordado una de mis relaciones extrañas. Cuando se hace teoría de compresión se puede hacer un algoritmo óptimo para comprimir que reduzca cualquier secuencia de datos, cualquier fichero a un único bit dado esa secuencia de datos, le asignas el bit 1 y a cualquier otra distinta le pones un 0 seguido de la propia secuencia de datos. O sea, es óptimo para un caso, pero obviamente para los demás nos vale para absolutamente nada. De hecho, Héctor, en la página 8 del paper, la figura 2, me hace gracia que la calibración, o sea, está hablando de la calibración de los modelos, ¿no? Y te dice que con el sobreentrenamiento parece como si se empeorara de alguna manera, como que se vuelve…
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