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Modelos de lenguaje penalizan desconocimiento
Con
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Héctor Socas continúa la discusión sobre los modelos de lenguaje, explicando cómo las métricas utilizadas para evaluar su rendimiento llevan a una penalización en la capacidad de admitir desconocimiento.
…con la producción de papers para, o sea, que tienes un tribunal que te va a valorar basándose en ciertas métricas; entonces, tú intentas optimizar esas métricas, tú intentas adaptar tu productividad para que te dé un buen resultado en esas métricas. pues ellos hacen lo mismo y entonces el resultado final es que los modelos de lenguaje tienen una fuerte penalización a decir no lo sé y ellos creen que este ahora mismo el principal factor que limita el hecho de que nuestros modelos no puedan funcionar con menos alucinación vale entonces me sorprendió mucho que Hayamos tenido esta conversación, Juan Carlos, no sé hace un par de meses o puede que un poquito más; que tú decía, creo que tus palabras más o menos te voy a parafrasear un poco, es decir, yo me creeré que hemos dado un salto significativo cuando Charles GPT…
Significado #1 · Palabras #1
Héctor Socas introduce una crítica general a la forma en que se perciben las 'alucinaciones' en los modelos de lenguaje de inteligencia artificial.
Habla: Héctor SocasSignificado #10alucinaciones en modelos de lenguajemodelos de lenguaje generan datos incorrectosinteligencia artificial y plausibilidad…gran industria del siglo XXI y está todo ahí un poco cogido con pinzas porque está la sombra de la amenaza de las alucinaciones que puede hacer que todo el castillo se caiga abajo, ¿no? Entonces, a ver, yo quizás me gustaría empezar antes de hablar del paper Que vamos a comentar, haciendo una observación que no sé si es una obviedad o una provocación, según para quién, pero yo creo que estamos criticando en general socialmente a los modelos de lenguaje por hacer exactamente lo que tienen que hacer. Cuando hablamos de alucinaciones en inteligencia artificial, estamos hablando de esos momentos en los que un modelo genera algo que suena plausible, que suena como algo que podría pasar, pero que no es verdadero, que no ha ocurrido realmente o que no es un dato correcto. O sea, No es como la alucinación en el sentido de neurociencia de que ves algo totalmente fuera de la realidad: ves un dragón rosado en tu casa. Es el concepto de alucinación digamos coloquial, pero aquí en esta jerga técnica se habla de lo que Ignacio Crespo nos…
Héctor Socas y Francis Villatoro discuten la evolución de las alucinaciones en los modelos de lenguaje, señalando que aunque han mejorado, aún pueden ocurrir errores como fechas incorrectas extraídas de Wikipedia.
Habla: Francis VillatoroSignificado #15alucinaciones en modelos de lenguajefechas incorrectas extraídas wikipediaventana de contexto y alucinacionesmodelos sin entrenamiento para decir no…justamente una de las cosas en las que han mejorado mucho es que se han reducido muchísimo las alucinaciones, siguen estando ahí, pero ahora es mucho menos frecuente que ocurran cosas de esas, pero los primeros esos con los que jugábamos, que eran casi de juguete, sí que incluso fechas de Wikipedia te las podía decir mal. pero es verdad que tienes razón, Francis, cuando le preguntabas algo que no estaba en su conjunto de entrenamientos cuando era más probable y sigue siendo más probable toparte con una alucinación, ¿no? Entonces, bueno. Eso antes era más probable pero el tema de la ventana de contexto, cuando estabas ocupando gran parte de la ventana de contexto empezaba a haber una mayor probabilidad de que las probabilidades no describieran bien la distribución de términos adecuados y aparecían esas alucinaciones, ¿no? Hoy en día que las ventanas de contexto son enormes, pues cuesta mucho trabajo llegar a esa región Pero que pocas veces dicen los modelos no sé, ¿verdad? Claro, pero no han sido entrenados para eso, o sea, Cuando tú lees la literatura en la que no aparece el no sé, Gastón no está constantemente rellenando su libro de las cosas que no se saben. Y no sé por qué pasa tal cosa, no lo sé; dice, usa palabras como hay especulaciones, hay hipótesis o sea, usa otro tipo…
Héctor Socas introduce el tema de la conversación sobre cómo las empresas han trabajado para reducir las 'alucinaciones' en los modelos de lenguaje, tras una discusión previa sobre la falta de reconocimiento de desconocimiento en diversas fuentes de información.
Habla: Héctor SocasPalabras #6alucinaciones en modelos de lenguajepost-entrenamiento empresas desarrollo modelosjuan carlos y reconocimiento desconocimiento…Y no sé por qué pasa tal cosa, no lo sé; dice, usa palabras como hay especulaciones, hay hipótesis o sea, usa otro tipo de palabras pero nunca reconoce, no es habitual en un libro, en una página de Wikipedia, en un blog, en un podcast, que digamos no sé. De eso que acaba de decir Juan Carlos es justamente de lo que vamos a hablar, del decir no sé y bueno, tiene que ver con todo esto. El desarrollo y también parte de la razón por la que alucina menos es porque esto ha sido un problema que ha despertado tanta atención que se han esforzado mucho en el post-entrenamiento las empresas de desarrollo de modelos en reducirlo y ahora vamos a hablar un poco de qué se hace para reducir las alucinaciones, pero antes de empezar a comentar lo del paper que vamos a tratar yo primero quiero decir un par de cosas generales. ¿Por qué nos quejamos de que la inteligencia artificial alucine? Es que ese es el comportamiento inteligente, es decir, nosotros antes teníamos máquinas que eran muy buenas en darnos datos, o sea, tenemos conocimiento enciclopédico con todos los datos,…
Héctor Socas continúa la discusión sobre cómo los modelos de lenguaje cometen errores, comparando su comportamiento con el de estudiantes que responden a exámenes tipo test sin saber la respuesta.
Habla: Héctor SocasSignificado #2 · Palabras #4exámenes tipo test estudiantesjuan carlos y respuestas múltiplesmodelos de lenguaje sin penalizaciónestudiantes marcando cualquier cosa…en la conversación, pero bueno, es un paper, como digo, de septiembre de 2025 que se titula ¿Por qué los modelos de lenguaje alucinan? Y está firmado por cuatro autores de OpenAI y uno de Georgia Tech; el primer autor se llama Adam Taumann-Kalai de OpenAI. Bueno, y este artículo pues bueno empieza exactamente con una analogía de este tipo, ¿no? Y conectamos aquí con lo que preguntaba Juan Carlos, de decir: no lo sé, lo que ellos dicen es lo siguiente: si tú tienes un estudiante haciendo un examen y es un examen de estos de respuesta múltiple, tienes cuatro posibilidades, ¿qué les decimos todos siempre a los estudiantes? Cuando vas a hacer el examen, si no te sabe la respuesta, bueno marca cualquier cosa, ¿vale? Que será mejor que dejarla en blanco, suponiendo que no haya penalización en... Eso es, que a veces se corrige por el número de falladas dividido por el número de respuestas menos uno y te quitan esos, ¿no? Te quitan esos puntos. Pues el mundo en el que viven los modelos de lenguaje no funciona así. Falta eso. Entonces, los modelos de lenguaje cuando no están seguros tienden a lanzar, a probar, a hacer un *guess* y entonces el artículo lo que trata es intentar investigar el fenómeno de las alucinaciones desde el punto de vista de la teoría del aprendizaje…
Héctor Socas discute las conclusiones de un paper sobre modelos de lenguaje y alucinaciones, explicando que incluso un modelo perfecto sería inútil.
Habla: Héctor SocasSignificado #16modelo lenguaje sin alucinacioneshiperespacio conjunto entrenamientorespuestas plausibles incorrectas…que son intrínsecas de la red neuronal, no las que aparecen, por ejemplo, porque haya datos incorrectos en el conjunto de datos de entrenamiento, perdón, eso ya. Son cosas que se sobreentiende que van a pasar. Digamos como lo mínimo a lo que se puede aspirar. Ellos llegan a la conclusión de que se puede hacer un modelo de lenguaje que no se equivoque nunca, que no tenga ninguna alucinación. Dice: sí, uno que siempre responda, no lo sé. Ese modelo trivial nunca va a producir alucinaciones, pero evidentemente eso es inútil, no me sirve para nada. Entonces, un modelo que no sea trivial, ellos llegan a la conclusión de que bajo ciertas condiciones muy generales, es inevitable que en cuanto tú te sales del volumen o el espacio, digamos el hiperespacio englobado por el conjunto de entrenamiento, en cuanto te sales de ahí, va a haber un cierto porcentaje de respuestas plausibles incorrectas. o sea, definen respuestas plausibles, son todas aquellas que da el modelo base, lo que decíamos, está entrenado para dar respuestas que son sintácticamente correctas, que son lo que llamamos plausibles, y eso lo dividen en dos conjuntos, los que son…
Héctor Socas resume las conclusiones de un paper sobre modelos de lenguaje, indicando que es inevitable que los modelos generen un porcentaje mínimo de respuestas incorrectas, aunque se puedan minimizar.
Habla: Héctor SocasSignificado #18respuestas incorrectas en modelos lenguajemodelo base pre-entrenamiento de héctor socasporcentaje mínimo estadísticamente de respuestas…correctas, que son lo que llamamos plausibles, y eso lo dividen en dos conjuntos, los que son correctos, o sea, las afirmaciones que son correctas y afirmaciones que son incorrectas, pero todas dentro de lo plausible que produce el modelo base. Entonces llegan a la conclusión de que siempre, o sea, es inevitable que haya un cierto porcentaje; que tú puedes intentar minimizarlo, pero hay un porcentaje mínimo estadísticamente de respuestas incorrectas, plausibles, que va a producir el modelo. Entonces eso ya es un primer punto interesante; es decir, el problema no es resoluble completamente, tú puedes mejorarlo, pero no puedes evitar que el modelo base, insisto, lo que viene del pre-entrenamiento, no te produzca respuestas incorrectas y esa parte la tienen muy formalizada matemáticamente. Luego hay una segunda parte del paper que es quizás más interesante y que no tiene un desarrollo matemático ni un soporte lógico detrás, sino que es más sociotécnico; o sea, ellos discuten cómo se hacen las cosas hoy en día en el mundo de la IA e identifican…
Héctor Socas continúa la discusión sobre los modelos de lenguaje, explicando cómo las métricas utilizadas para evaluar su rendimiento llevan a una penalización en la capacidad de admitir desconocimiento.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1modelos de lenguaje penalizan desconocimientométricas evalúan rendimiento modelos lenguajealucinación limita modelos lenguaje…con la producción de papers para, o sea, que tienes un tribunal que te va a valorar basándose en ciertas métricas; entonces, tú intentas optimizar esas métricas, tú intentas adaptar tu productividad para que te dé un buen resultado en esas métricas. pues ellos hacen lo mismo y entonces el resultado final es que los modelos de lenguaje tienen una fuerte penalización a decir no lo sé y ellos creen que este ahora mismo el principal factor que limita el hecho de que nuestros modelos no puedan funcionar con menos alucinación vale entonces me sorprendió mucho que Hayamos tenido esta conversación, Juan Carlos, no sé hace un par de meses o puede que un poquito más; que tú decía, creo que tus palabras más o menos te voy a parafrasear un poco, es decir, yo me creeré que hemos dado un salto significativo cuando Charles GPT…
Héctor Socas explica que los modelos de lenguaje no deben reemplazar herramientas de búsqueda como Google o Wikipedia para obtener información factual.
Habla: Héctor SocasPalabras #7instrucciones personalizadas héctor socascerteza y dudas modelos lenguajegoogle wikipedia para información factualmodelos lenguaje no sustituyen googlerevolución francesa en wikipedia…cuando aciertan alguna, pues eso queda ahí como algo importante. Y el problema es que aquí pasa un poco eso también; o sea, la respuesta es incorrecta. Es importante no solo que la respuesta sea correcta, sino por qué, que no vale que has dicho algo al azar. Y entonces están incentivados los grandes modelos de lenguaje, todos, a evitar decir “no lo sé”. Yo te comentaba ese día, Juan Carlos, que yo tengo puesto en las instrucciones personalizadas: a mí me funciona bastante bien, la verdad; le digo que cuando me dé una explicación, luego mañana al final, de qué está seguro y de qué tiene dudas, y eso me parece útil. Pero bueno, en general la recomendación siempre es no usen esto como fuente de datos. O sea, un gran modelo de lenguaje 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…
Héctor Socas insta a la sociedad a evitar juzgar los modelos de lenguaje con criterios incorrectos, enfatizando la importancia de la modestia en su empresa.
Habla: Héctor SocasSignificado #3 · Palabras #2modelos de lenguaje con criterios equivocadospenalización de la modestia en modelosmodestia cualidad fundamental de la empresa…o sea, hay que estar dispuesto a tolerar un cierto grado de equivocación, evidentemente se intenta que sea lo mínimo posible, pero nunca se puede hacer cero, es la conclusión a la que llegan y creo que ese es el punto fundamental que intentan transmitir. Bueno, eso e insistirle a la sociedad que por favor deje de examinar a los modelos de lenguaje con criterios equivocados en los que se penaliza la modestia. Por cierto, dicen, no, porque la modestia y tal, y ponen entre paréntesis, que es una de las cualidades fundamentales de nuestra empresa. Madre mía. Bueno, más preguntas. Como un oxímoron, ¿no? La modestia es lo que más destacamos de nuestra empresa. Estamos orgullosos de nuestra humildad. Fíjate que modesto soy, ¿eh? Soy el más modesto que soy súper modesto. Eso decía Le Luthier, ¿no? Sentirás te…