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Penalización De la modestia en modelos
Ep549: Agujeros Negros; IAlucinaciones; Engranajes; Materia Oscura; Doom Neuronal
12 de marzo de 202611 momentos
Con
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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.
…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 sentirás muy orgulloso de la humildad que vas a... Sí, acordaros que el departamento de alineamiento de OpenAI se llamaba departamento de super alineamiento. Cuando empezó a costar dinero, que es cuando empezaron a hacer cosas, cortaron las cabezas a los que estaban allí y lo eliminaron. Alineamiento. Bueno, quiero hacer una aclaración sobre no tanto una, bueno, si hay una pregunta de Tomás Vila que voy a aprovechar porque luego vi en la conversación siguiente en el chat algo que me gustaría aclarar, ¿no? Pregunta Tomás Vila: estas…
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 explica la tensión inherente entre creatividad y precisión en los modelos de lenguaje, argumentando que es natural que estos generen información incorrecta si se les pide ser creativos.
Habla: Héctor SocasSignificado #12creatividad y precisión en modelos lenguajemáquinas inventando cosas googletensión inherente creatividad precisión…de lenguaje, llámese un Cloud, un Deep Seek, un Chat GPT, y le preguntemos la fecha de la revolución francesa. Es que lo estamos usando como Google, o mucha gente lo está usando como un sustituto de Google, y eso es absurdo; no es un sustituto de Google. en Google y vas a una fuente enciclopédica. Entonces, lo que se está viendo es que existe una tensión fundamental entre creatividad y precisión de las respuestas. Es normal. Si yo estoy desarrollando una máquina cuya capacidad es de inventar cosas, pues que no me queje luego si algunas de las respuestas tienen cosas inventadas, porque eso es lo que le estoy pidiendo, que tenga esa creatividad. Y entre los mismos humanos pues también ya digo que a veces uno está muy convencido de recordar algo, yo estoy seguro de que ayer yo puse las gafas en este estuche y resulta que cuando voy a mirar las gafas no están en el estuche, yo estoy segurísimo, eso nos…
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 #5 · 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 explica el concepto de 'alineamiento' en modelos de lenguaje, refiriéndose a la necesidad de instruir a los sistemas para que se comporten de manera ética y eviten generar contenido dañino.
Habla: Héctor SocasSignificado #13alineamiento modelos lenguajecomportamiento ético sistemas iacontenido dañino modelos lenguajealineamiento opcional empresasproceso alineamiento ético juan carlos…ahí en el post-entrenamiento dándole a cuál es la respuesta correcta. Esto es un trabajo brutal, porque estos modelos requieren millones de horas, millones de horas de humanos dándole allí a esta la respuesta correcta, esta no, esta la correcta, esta no. Aquí se mete por cierto también lo que hablamos muchas veces: el alineamiento, es decir, el decirle, oye, pórtate bien, sé educado, sé políticamente correcto, no incites a la gente al suicidio. No desnudes a la gente en las fotos aunque te lo pidan. Exactamente, entonces bueno, claro, se introduce el alineamiento opcionalmente: la empresa que quiera hacerlo lo hace, la que no quiera evidentemente no lo hace, algunas lo hacen más y otras menos. Como bien dice Juan Carlos, algunas se toman más en serio que otras este proceso del alineamiento ético y moral de la IA. Y entonces todo esto forma parte del post-entrenamiento. Entonces es muy curioso porque ahora viéndolo así, ahora que lo estaba explicando, es muy curioso porque hay una primera parte que es como computacionalmente intensiva: que es la de asimilar todos esos corpus de miles de millones de textos de entrenamiento, no sé en qué…
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 #9modelo 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 #11respuestas 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 explica cómo los modelos de lenguaje son evaluados utilizando 'benchmarks' estándar de la industria, y señala un problema relacionado con la precisión en estas evaluaciones.
Habla: Héctor SocasSignificado #15precisión de modelos lenguajebenchmarks estándar industriasesgo en evaluaciones openaimétricas de benchmarks…pregunta, no lo sé, recibe un cero. Todos los benchmarks que se usan en el estándar de la industria; el decir que no lo sabes te da la misma puntuación que a una respuesta incorrecta, que es cero. Y aquellos que dan una respuesta correcta, pues reciben una Buena puntuación, ¿no? Eso se llama precisión; es decir, cuántas respuestas son correctas frente a cuántas son incorrectas. Entonces se comparan los modelos por su precisión, ¿qué significa eso? Que se está introduciendo un sesgo, porque claro, todas las empresas y esta gente trabaja en OpenAI, o sea que saben lo que hacen las empresas van a intentar maximizar las métricas de estos benchmarks. Estos tienen el mismo problema que los jóvenes científicos y científicas 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…
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 #2 · Palabras #2modelos 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 continúa comparando la evaluación de modelos de lenguaje con el comportamiento de los charlatanes, señalando que cuando estos aciertan en algo, ese éxito se destaca a pesar de su falta de precisión general.
Habla: Héctor SocasSignificado #7charlatanes y modelos de lenguajeaciertos de charlatanes en evaluaciónrespuesta incorrecta en modelosinstrucciones personalizadas héctor socascerteza y dudas modelos lenguaje…comunicación a que te diga cómo va a ser el invierno, pues supongo que habrá pasado eso, que algún día habrá dicho alguna cosa y acertó por casualidad y ahora de repente está en los medios. Ni siquiera, no acerta, la verdad es igual, en este caso ni siquiera. Charlatanes, que dicen muchas cosas, se olvidan, pero 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,…
Héctor Socas expresa su escepticismo sobre la inteligencia demostrada en un sistema híbrido neuronal para jugar a Doom, incluso considerando posibles sesgos en la selección de datos.
Habla: Héctor SocasPalabras #12sistema neuronal híbrido para doomsesgos en selección datos doomfalta voluntad en juego doom…de forma que se mantiene, ya no aprenden más las artificiales y ven que aún así sigue habiendo mejora en el rendimiento, pero no sabemos cuánto es esa mejora; puede que no sea estadísticamente significativa, puede que sea marginal, hombre, algo aprenderán. Son neuronas, de alguna forma; si realmente tienes un sistema de estímulo, respuesta, recompensa, penalización, algo aprenderán, pero es significativo; no sé, yo digo, a mí lo que se ve en el vídeo no me da la impresión de algo impresionante, de decir: oye, realmente veo aquí una voluntad en lo que estoy viendo en el juego; y ya digo, incluso aunque solo sea por cherry picking, me sorprende que no sean capaces de coger 5 segundos de juego en el que, por lo menos, parezca que hay algo mínimamente inteligente; no lo hay. Así que está muy bien, yo creo que esto despierta, es como, no sé, me parece propagandístico, creo que es lo que decía Francis, que esto despierta fascinación porque enseguida nos viene el concepto de el cerebro en un tarro, pero encima ese tarro metido en el…
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 #1 · Palabras #1modelos de lenguaje con criterios equivocadospenalización de la modestia en modelosmodestia cualidad fundamental de la empresamodestia como valor empresarialdepartamento de super alineamiento openaile luthier y la humildad…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 sentirás muy orgulloso de la humildad que vas a... Sí, acordaros que el departamento de alineamiento de OpenAI se llamaba departamento de super alineamiento. Cuando empezó a costar dinero, que es cuando empezaron a hacer cosas, cortaron las cabezas a los que estaban allí y lo eliminaron. Alineamiento. Bueno, quiero hacer una aclaración sobre no tanto una, bueno, si hay una pregunta de Tomás Vila que voy a aprovechar porque luego vi en la conversación siguiente en el chat algo que me gustaría aclarar, ¿no? Pregunta Tomás Vila: estas…