Por qué los grandes modelos de lenguaje a veces cometen errores

Los grandes modelos de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés) se entrenan en conjuntos de datos masivos de texto y código. Estos datos pueden estar sesgados o ser inexactos, lo que puede llevar a que los LLM cometan errores. Por ejemplo, si un LLM está capacitado en un conjunto de datos de artículos de noticias que tienen la misma perspectiva política, es más probable que genere un texto sesgado hacia esa perspectiva.

Los LLM aún están en desarrollo y no siempre pueden comprender los matices del lenguaje humano. Esto puede llevarlos a cometer errores, como generar un texto gramaticalmente incorrecto o que no tenga sentido.

Otra razón, es que los LLM se actualizan constantemente y es posible que no siempre puedan mantenerse al día con los últimos cambios en el mundo. Esto puede llevarlos a cometer errores, como generar un texto desactualizado o que contenga información que ya no es precisa.

En resumidas cuentas, estas son algunas de las razones por las que los modelos de lenguaje grandes a veces cometen errores:

• Están capacitados en conjuntos de datos masivos de texto y código, que pueden estar sesgados o ser inexactos.
  
  
• Aún están en desarrollo y no siempre son capaces de comprender los matices del lenguaje humano.
  
  
• Se actualizan constantemente y es posible que no siempre puedan mantenerse al día con los últimos cambios en el mundo.

Es importante tener en cuenta estas limitaciones al usar LLM. Si bien son una herramienta poderosa, no son perfectas y no deben usarse como reemplazo del juicio humano.

LLM : Large language models