Mentiras y desinformación en torno a los modelos de lenguaje (LLMs)
El reciente anuncio de LLaMA 3 de Meta, promocionado como uno de los LLMs más poderosos hasta la fecha, ha reavivado el entusiasmo en torno a esta tecnología.
Sin embargo, junto con la emoción, existe una preocupante cantidad de desinformación difundida por empresas como Meta, Google y Twitter, que engañan a usuarios e inversores sobre las capacidades y limitaciones de los LLMs.
El juego engañoso de las métricas:
Las empresas a menudo se jactan de la cantidad de parámetros en sus LLMs, usándolo como un indicador del “poder” e inteligencia del modelo. Si bien los modelos más grandes pueden ser mejores en tareas específicas, el enfoque en los parámetros es en gran medida una estrategia de marketing para atraer inversores que pueden no comprender completamente la tecnología.
La gran verdad es que los LLMs como GPT-3, lanzado en 2020, ya son expertos en tareas basadas en el lenguaje como resumir información y comparar ideas. Centrarse únicamente en el tamaño y los parámetros ignora otros aspectos cruciales como la seguridad y la precisión fáctica.
Los riesgos de seguridad de los LLMs basados en la memoria:
Muchos LLMs se promocionan por tener una memoria excepcional, lo que lleva a los usuarios a creer que pueden servir como fuentes confiables de información. Este es un concepto erróneo peligroso.
Los LLMs pueden generar texto gramaticalmente correcto y aparentemente coherente, incluso si la información es objetivamente incorrecta.
Este es un riesgo de seguridad, como lo demuestra la experiencia reciente de Google, donde Bard, su LLM, proporcionó información inexacta durante una presentación, lo que provocó una caída significativa en el precio de sus acciones.
Ya he hablado de este tema en un blog anterior donde se cubren riesgos de seguridad al usar modelos de lenguaje.
La importancia del contexto y la generación aumentada por recuperación (RAG):
En lugar de depender de la memoria, los LLMs deben usarse por sus capacidades de procesamiento del lenguaje, junto con fuentes externas de información para garantizar la precisión.
La generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica que utiliza bases de conocimiento externas, como documentos o bases de datos, para proporcionar contexto y garantizar la precisión fáctica. Este enfoque mejora significativamente la confiabilidad y la credibilidad de los LLMs.
El bombo publicitario frente a la realidad:
El panorama actual de los LLMs está lleno de empresas que compiten por la atención de los inversores exagerando las capacidades de sus modelos. A menudo afirman que se necesitan una infraestructura y recursos masivos para volver a entrenar y mejorar los LLMs.
Esto simplemente no es cierto. Los modelos más pequeños y especializados, combinados con técnicas RAG, pueden lograr resultados similares o incluso mejores sin los costos exorbitantes.
El camino a seguir:
Es crucial ser consciente de las limitaciones de los LLMs y evitar dejarse influir por tácticas de marketing engañosas. Necesitamos priorizar la seguridad y la precisión fáctica, utilizando técnicas como RAG y centrándonos en el desarrollo y la aplicación responsables de esta tecnología.
Entonces… ¿Ahora qué?
Vayamos más allá del bombo publicitario y centrémonos en las aplicaciones prácticas de los LLMs. Comparta esta información con otros para crear conciencia y promover el uso responsable de esta poderosa tecnología.
Juntos, podemos asegurarnos de que los LLMs se usen para el bien, no para la desinformación y las afirmaciones infladas.
Trabajemos juntos para construir un futuro donde los LLMs se usen de manera ética y efectiva.
Puedes revisar el video relacionado de donde salió este blog acá:
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