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01:55:16Habla: María Ribes
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María Ribes agradece a alguien y continúa la conversación sobre el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, señalando los sesgos lingüísticos y culturales inherentes a estos sistemas.

…valga. No adquiere nunca la lengua si no está viendo a otra persona. Pero evidentemente cuando yo le muestro las cosas, lo aprende más rápido. Pero no es sine qua non. Lo que es completamente indispensable es que vea y que se relacione con esa otra persona. Ok, gracias. Un placer. Entonces, lo que querían hacer ellos es: vamos a entrenar a un gran modelo de lenguaje porque, por ejemplo, el chat GPT, ya sabéis que se entrena con millones de datos, millones de datos y aparte de la contaminación, como decía Francis, entran ahí todos esos sesgos, sesgos lingüísticos, sesgos culturales que no siempre son buenos y ChatGPT no habla, no sabe lo que dice y es el gran problema de nuestro tiempo. Yo creo que es antropomorfizar al modelo de lenguaje. O sea, cuando ChatGPT te dice a ti: qué grande eres, qué buena frase me has dicho, estoy muy contento de poderte ayudar; ChatGPT no está contento. Eso no es lenguaje, porque para que sea un enunciado lingüístico tiene que haber una emoción ¿vale? y ChatGPT no puede sentir emociones, es como data, ahí lo dejo. Entonces no sabe lo que dice, lo único que hace es un sistema de predicciones, eso ya lo hemos explicado muchas veces y Francis es el gran experto en esto, en las predicciones, las estadísticas. A mí me gusta mucho el término que acuñó Emily Bender, que ella es lingüista, es lingüista computacional y estoy leyendo un libro ahora de ella que se llama El timo de la IA, ¿vale? Se llama The AI Con sobre el hype que ha habido y ella no es muy pesimista,…
Significado #1 · Palabras #3