Por qué las IA sobresalen en lo creativo, pero fallan en lo específico
Aunque parezca que los LLM "leen" y "recuerdan" todo, su arquitectura interna no está diseñada para la precisión de datos, sino para la probabilidad estadística . Aquí te explicamos por qué sobresalen en lo creativo, pero fallan en lo específico: 1. Compresión vs. almacenamiento (El efecto JPEG) Cuando un modelo se entrena, no guarda una copia literal de los textos. En su lugar, comprime la información en miles de millones de conexiones numéricas llamadas "pesos". La analogía: Es como mirar una foto de una ciudad y luego intentar dibujarla de memoria. Recordarás que hay edificios y árboles (categorización y conceptos), pero probablemente olvides el número exacto de ventanas en el tercer piso (detalles concretos). Consecuencia: El modelo retiene la "esencia" y los patrones, no los registros exactos. 2. Naturaleza probabilística (alucinaciones) Los LLM funcionan prediciendo la siguiente palabra más probable . En generación/res...