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Respuesta incorrecta cero puntuación
Ep549: Agujeros Negros; IAlucinaciones; Engranajes; Materia Oscura; Doom Neuronal
12 de marzo de 20267 momentos
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Héctor Socas retoma un punto planteado por Juan Carlos sobre los modelos de lenguaje y su evaluación.
…ahora han sacado un modelo nuevo, vamos a ver cómo se comporta en diferentes tareas y resulta que esos benchmarks, esas comparaciones que se hacen, se basan en ponerles una serie de tareas o de preguntas y ver si la respuesta que da es correcta o incorrecta. Y aquí es donde volvemos al dilema de Juan Carlos. Es decir, un modelo de lenguaje que responde a una 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…
Significado #1 · Palabras #1
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 SocasPalabras #6creatividad 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 #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 que la conexión entre las respuestas generadas por los modelos de lenguaje y el mundo real se establece gracias al trabajo humano en la fase de post-entrenamiento.
Habla: Héctor SocasSignificado #12post entrenamiento modelos lenguajemillones de horas humanosrespuestas correctas modelos…rojo compró pescado en la heladería, ¿vale? Eso podría ser una respuesta perfectamente válida de un modelo base pre-entrenado, porque todo es sintácticamente adecuado, todo tiene una coherencia, digamos, lógica, pero no tiene ningún sentido en el mundo real. La conexión con el mundo real está en las personas que están 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.…
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 #2 · Palabras #3modelo lenguaje sin alucinacioneshiperespacio conjunto entrenamientorespuestas plausibles incorrectasrespuestas plausibles del modelo baseafirmaciones correctas e incorrectasmodelo base genera sintaxis correctaplausibilidad en respuestas de modelosrespuestas incorrectas en modelos lenguajemodelo base pre-entrenamiento de héctor socasporcentaje mínimo estadísticamente de respuestas…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 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 retoma un punto planteado por Juan Carlos sobre los modelos de lenguaje y su evaluación.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1modelo lenguaje juan carlosbenchmarks estándar de la industriarespuesta incorrecta cero puntuaciónprecisión de modelos lenguajebenchmarks estándar industriasesgo en evaluaciones openaimétricas de benchmarks…ahora han sacado un modelo nuevo, vamos a ver cómo se comporta en diferentes tareas y resulta que esos benchmarks, esas comparaciones que se hacen, se basan en ponerles una serie de tareas o de preguntas y ver si la respuesta que da es correcta o incorrecta. Y aquí es donde volvemos al dilema de Juan Carlos. Es decir, un modelo de lenguaje que responde a una 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 argumenta que los 'benchmarks' utilizados para evaluar modelos de lenguaje se centran únicamente en la precisión de las respuestas, ignorando el razonamiento detrás de ellas.
Habla: Héctor SocasSignificado #5precisión de respuestas en benchmarksrazonamiento detrás de modelos lenguajeciencia exige explicar el mecanismo…cínico viene a decir: a ver, las alucinaciones tienen dos problemas. Uno es que las redes neuronales son así, no se puede hacer nada, y el otro es que la sociedad, como la canción, yo soy rebelde porque el mundo me ha hecho así; pues la culpa es del mundo. Y a mí me parece que tiene sentido, aparte de lo que podamos pensar de que sea algo propagandístico o algo un poco de... Pero a mí me parece que tiene sentido, porque efectivamente yo los benchmarks siempre he visto que se evalúa la precisión: ¿ha dado la respuesta correcta o no? Y esto está mal incluso en la vida cotidiana; o sea, en ciencia siempre decimos: no solo es importante acertar, sino por qué acierta, o sea, cuál es el mecanismo por el cual has llegado a esa respuesta, ¿no? Acertar por casualidad no sirve, y es lo que decimos. siempre, es el mecanismo de los charlatanes, yo empiezo a decir muchas cosas, algunas acierto por casualidad y esas se quedan, ¿no? las otras se olvidan y seguro, no he seguido la historia, pero el chico este de las cabañuelas que están tan indignados los de…
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 #3 · Palabras #7charlatanes y modelos de lenguajeaciertos de charlatanes en evaluaciónrespuesta incorrecta en modelos…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…