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Comprensión modelos lenguaje
Con
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Francis Villatoro explica que los modelos de lenguaje no están diseñados para pensar o razonar, sino para almacenar información y procesarla a partir del contexto proporcionado.
…de aprender todas las operaciones, por ejemplo todas las tablas, una manera de poder reproducirlo sin tener que guardar tanta información. Bueno, nos fuimos por las ramas; no sé. Sí, nos fuimos por la rama. Sí, este es un artículo muy interesante y un tema. Claro, porque estos son modelos de lenguaje a los que no se les enseña a pensar ni a razonar, solamente se le da información; solo se mete información y se almacena en un formato súper exótico y ahora le pides, le ofreces unas imágenes que quizás nunca ha visto, pero es posible que sí haya tenido en su aprendizaje ese modelo gigante del lenguaje haya tenido información parecida. Es decir, puede que haya leído libros en el aprendizaje de astrofísica en lo que estudien ese tipo de procesos; entonces tú le das unas nuevas imágenes, le das un cierto contexto y el gracias al contexto conecta con lo que leyó y a partir de lo que leyó se pone a funcionar y a procesar esas imágenes y puede hacer procesos mucho más complicados porque al ser más grande tiene implícitos una serie de mecanismos que no tiene un modelo más pequeño. Que no tiene ese tipo de... Yo no lo veo como algo tan extraño que los modelos, los grandes modelos de lenguaje, estos como el Gemini 2.5, no sé cuántos parámetros tiene, pero tiene que ser una barbaridad, una billonada, puedan con información que a priori nunca han visto sobre Todo porque es información científica novedosa que se acaba de publicar y con seguridad no está en el conjunto de entrenamiento. Pero a pesar de ello, este modelo de lenguaje probablemente ha recibido cantidad de libros de astrofísica y conoce una serie de cosas de astrofísica que probablemente la mayoría de los que estamos aquí no tenemos ni idea. Lo más Divertido del artículo en mi opinión es que se generan estas imágenes en falso color, porque es lo que el modelo multimodal ha sido entrenado: RGB a partir de frecuencias de infrarrojo o lo que sea, combinando varias bandas y se le suplementa la pseudoimagen…
Significado #1
Cecilia Garraffo explica cómo el uso de modelos de lenguaje grandes con contexto puede superar a los modelos especializados en datos para ciertas tareas.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #8modelo lenguaje contrastive learningtemperatura evento astrofísico observacióncálculos modelos lenguaje datosespacio latente modelos especializadoscontrastive learning alineación multimodalmodelo multimodal datos y textochatgpt cálculos humanosmodelo lenguaje grande contextoprompts chat chipiti información…estar muy entrenado en rayos X y te lleva mucho tiempo y bueno, probamos un modelo que te ayuda a hacer eso, modelos que te ayudan a analizar datos, hay varios, hicimos varios porque estamos muy dedicados a eso, pero lo nuevo es que probamos de unirlo a un Modelo de lenguaje. Y lo más usual en general es hacer algo que se llama Contrastive Learning. Uno tiene un modelo para los datos que te da resultados en tareas de datos, por ejemplo, cuál es la temperatura de esta observación, de este evento astrofísico de esta observación. Bueno, esos son cálculos que uno hace; puede entrenar un Modelo y por otro lado tiene un modelo de lenguaje. Los dos modelos tienen algo que se llama el espacio latente, el espacio de representación. Simplemente es un espacio en donde los datos y el texto están representados de una manera diferente y más compacta. Cuando uno quiere hacer un modelo multimodal lo más común es usar lo que se llama Contrastive Learning, que es alinear de alguna manera estos dos para tener un modelo que pueda aceptar datos y texto. Nosotros hicimos eso. Pero después encontramos que si probamos con un modelo de lenguaje grande y le damos contexto, en vez de darle los datos a un modelo de datos, dárselos directamente a un modelo de lenguaje con contexto, funciona mejor. ¿Qué diferencia hay entre contexto y educar? Si yo quiero una definición, ¿qué es dar contexto? Darle un, lo que se llama prompts es cuando uno le pide algo al chat chipiti, le da como información. Si vos le das contexto, a lo que uno se refiere en general es que le estás dando en el mismo prompt cuando le preguntas algo o cuando le das los datos; le estás diciendo que estos datos son bla bla bla bla y le hablas del contexto en general. Sin embargo, el…
Cecilia Garraffo plantea una reflexión sobre cómo los humanos piensan, utilizando el texto y las matemáticas como base. Propone la idea de combinar modelos matemáticos con modelos de lenguaje para analizar datos, evitando alimentar directamente a estos últimos con información.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #10pensamiento humano texto matemáticamodelo matemático física datosalineación modelo lenguaje datoschatgpt pensamiento matemático…el modelo ya viene dado y tú ahora con contexto, sí, todavía con esto porque a mí me parece, no sé, un gusto personal es, no me gusta para nada dar datos en forma a un modelo de lenguaje porque no es pensando, capaz que esto nos lleva quizás a algo un poco Más filosófico, por suerte hay un filósofo en la sala, que es: pensamos, ¿cómo pensamos nosotros? En texto, en matemática. Yo siempre pensé: ok, hagamos un modelo matemático que use física y matemática para analizar los datos y después conectémoslo con un modelo de lenguaje. De alguna manera alineémoslo, pero no le demos los datos a un modelo de lenguaje directamente, porque ¿cómo va a pensar tan bien en matemática un modelo de lenguaje? Y esto es como que está probando lo opuesto, no sé si lo está probando igual, porque las comparaciones ya les digo son un poco injustas, encontré, pero es una buena pregunta, porque hablando en serio, más allá de lo filosófico, nosotros Somos educados con lenguaje ordinario. Somos educados con él o viene de fábrica, volvámonos chomskyanos por un momento; no importa qué, ese es el lenguaje el que tenemos, lenguaje natural. No sé con el tiempo aprendemos la matemática montado sobre ese,…
Francis Villatoro explica que los modelos de lenguaje no están diseñados para pensar o razonar, sino para almacenar información y procesarla a partir del contexto proporcionado.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1modelos lenguaje información contextoaprendizaje astrofísica modelos gigante lenguajeimágenes nuevas contexto conexión lecturaprocesos complicados mecanismos implícitosgemini 2 5 procesa información nuevamodelos grandes lenguaje billonada parámetrosfrancis villatoro modelos de lenguajegemini 2 5 procesa información científicaastrofísica en modelos grandes lenguajeconocimiento astrofísico libros gemini 2 5…de aprender todas las operaciones, por ejemplo todas las tablas, una manera de poder reproducirlo sin tener que guardar tanta información. Bueno, nos fuimos por las ramas; no sé. Sí, nos fuimos por la rama. Sí, este es un artículo muy interesante y un tema. Claro, porque estos son modelos de lenguaje a los que no se les enseña a pensar ni a razonar, solamente se le da información; solo se mete información y se almacena en un formato súper exótico y ahora le pides, le ofreces unas imágenes que quizás nunca ha visto, pero es posible que sí haya tenido en su aprendizaje ese modelo gigante del lenguaje haya tenido información parecida. Es decir, puede que haya leído libros en el aprendizaje de astrofísica en lo que estudien ese tipo de procesos; entonces tú le das unas nuevas imágenes, le das un cierto contexto y el gracias al contexto conecta con lo que leyó y a partir de lo que leyó se pone a funcionar y a procesar esas imágenes y puede hacer procesos mucho más complicados porque al ser más grande tiene implícitos una serie de mecanismos que no tiene un modelo más pequeño. Que no tiene ese tipo de... Yo no lo veo como algo tan extraño que los modelos, los grandes modelos de lenguaje, estos como el Gemini 2.5, no sé cuántos parámetros tiene, pero tiene que ser una barbaridad, una billonada, puedan con información que a priori nunca han visto sobre Todo porque es información científica novedosa que se acaba de publicar y con seguridad no está en el conjunto de entrenamiento. Pero a pesar de ello, este modelo de lenguaje probablemente ha recibido cantidad de libros de astrofísica y conoce una serie de cosas de astrofísica que probablemente la mayoría de los que estamos aquí no tenemos ni idea. Lo más Divertido del artículo en mi opinión es que se generan estas imágenes en falso color, porque es lo que el modelo multimodal ha sido entrenado: RGB a partir de frecuencias de infrarrojo o lo que sea, combinando varias bandas y se le suplementa la pseudoimagen…
Cecilia Garraffo comenta la evolución de los modelos de lenguaje, contrastando su capacidad para responder preguntas complejas con la persistencia de errores básicos.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #2 · Palabras #5modelos lenguaje errores naifrazonamiento modelos lenguaje cecilia garraffocomprensión modelos lenguaje…¿Cuándo hicieron esto, Gastón? Diciembre. Es interesante porque hace un año más o menos hicieron el experimento de ver si el chachi pití de ese momento, el más avanzado de ese momento, pasaba el examen habilitante para ser médico en Estados Unidos, y lo pasó. Pero sin embargo lo que sorprendía era casi lo opuesto, que cometía errores muy naif. Ya podía contestar cosas muy complicadas, pero cometía errores muy naif. Pero cambiaron mucho los modelos de ese momento, y yo me doy cuenta por interactuar con ellos también; o sea, el nivel de, no sé, de comprensión de alguna manera, cambió muchísimo, de razonamiento, ¿no? No veo que sea incompatible con lo que nosotros veíamos primero, porque nosotros lo vimos estando los tres un poco borrachos y jugando con él, ¿no? Eso es verdad, pero no me refiero a eso. Si no me refiero a que los errores en matemática, fíjate que los…
Cecilia Garraffo reflexiona sobre cómo los modelos de lenguaje a veces superan a los humanos en tareas básicas como sumas y multiplicaciones, a pesar de no haber sido entrenados explícitamente para ello.
Habla: Cecilia GarraffoSignificado #3chatgpt cálculos humanosmodelos lenguaje superan humanossumas multiplicaciones modelos lenguajewolfram y modelos lenguaje matemáticasoperaciones nuevas modelos lenguajececilia garraffo duda wolfram…enseñado que 2 más 2 es igual a 4; ha visto, he escrito muchos libros que 2 más 2 es igual a 4, pero ha visto muy pocos libros que 1523 más 5 es 1528 y por tanto esa operación puede que acierte o puede que no. Sin embargo, esto que decís es contrario a lo que Estamos encontrando de alguna manera, porque eso es lo que uno pensaría y por lo que yo quiero generar y desarrollar modelos físicos que voy a alinear con los de lenguaje. Sin embargo, estamos viendo que no, que los de lenguaje hacen mejor esa tarea de suma, multiplicación que no aprendieron explícitamente, aunque sí la aprendieron porque también tienen los. libros de texto que enseñan eso, ¿no? Pero digo, no es que repitan las operaciones que ya vieron pueden hacer operaciones nuevas porque aprendieron de alguna manera aprendieron a reproducir eso no es que se lo acuerdan de memoria no es así y estamos viendo esto que es lo sorprendente es lo contraintuitivo yo hasta hace poquito he estado completamente de acuerdo con lo que estás diciendo sin embargo ahora lo dudo porque estamos viendo que aunque Wolfram está diseñado para eso quizás el modelo de lenguaje sea mejor. A ver, por ejemplo, con Gastón estamos trabajando en un proyecto que me parece muy interesante: que es desarrollar un modelo de inteligencia artificial, de Machine Learning, para encontrar soluciones, agujeros negros en teorías de gravedad diferentes a las de…
Gastón Giribet reflexiona sobre la insatisfacción de no comprender cómo los modelos de lenguaje llegan a sus respuestas y sugiere que esto puede generar nuevas preguntas e intereses.
Habla: Gastón GiribetSignificado #20modelos lenguaje respuestas gastón giribetnueva pregunta interés modelos lenguajerazón modelo lenguaje pasa…a Yachipiti. Y nos da la solución. Es muy poco satisfactorio. Yo siempre digo que no me importa; que me lo digan y ya está. Pero en realidad, Gastón, ahora estoy repensando eso porque es muy poco satisfactorio que no me diga cómo supo hacerlo; como que te Lo puede decir también. Yo creo que lo que pasa es que se abre un nuevo interés: qué es qué está pasando, por qué pasa. Hay una razón por la que esto pasa, ¿no? La respuesta ingenua será, bueno, qué sé yo; a veces hay una forma más amplia de pensar, como uno se lo aplicaría a los humanos. Qué bueno estudiar muchas cosas porque te dan un parón a más amplio, no sé si es eso lo que está pasando o no. Pero yo creo que no es que no sea satisfactorio, sino que te abre una nueva pregunta; eso me parece. O sea, a mí se vuelve acuciante saber qué es. Lo que está pasando y cómo manejarlo. Porque, por ejemplo, también puede pasar que esto no sea uniformemente distribuida en el espacio de tópicos. Es decir, que capaz que para resolver un problema A está bueno agarrar una máquina que esté entrenada para…