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Fundamentos de Inteligencia Artificial

En esta sección encontrarás contenidos que hablarán sobre el contexto actual, las técnicas de Inteligencia Artificial, modelos y evolución de los grandes modelos lingüísticos (LLMs).

Gráfico que muestra la clasificación de modelos OpenAI en función de su benchmark SimpleQA
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Fundamentos de Inteligencia Artificial

#2 El problema de las alucinaciones

Seguramente has leído algún artículo y te resulta familiar la palabra anglosajona «hallucinations», que hace referencia a las alucinaciones que tienen todos los grandes modelos lingüísticos (LLMs). Las alucinaciones hacen referencia a la información incoherente que genera textualmente el modelo, aunque pueda parecer realista o gramaticalmente correcto, el texto es totalmente ficticio o inexacto.

Prueba matemática que hicieron a los modelos o1-mini y Llama3-8B
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Fundamentos de Inteligencia Artificial

#1 Razonamiento de los LLMs

El razonamiento de los grandes modelos lingüísticos (LLMs) es un debate interesante. Cuando OpenAI publicó GPT-4o (omni), escribieron «que puede razonar a través del audio, vision y texto en tiempo real». Hace poco publicaron el modelo GPT-o1 y afirmaban que realizaba «razonamientos complejos».

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