gopher
Vale.
Y como son propiedad de tecnobrpss cuyo único objetivo es la hiperrentabilidad, el problema es el ánimo de lucro antepecho sobre los derechos humanos.
Una historia milenaria
No, esto no es acerca de los tecnobros - cualquiera puede montarse su LLM en tu casa, a su gusto. El problema es esta tecnología. Se nos intenta decir de todos los lados que son la 5a maravilla, que el futuro está ahí. Pero el modelo no da más de sí, tiene diversos problemas: 1 el entrenamiento y los datos que se usan para ello (de lo que trata este artículo, si le cuentas mentiras a tu LLM... él se las aprenderá como verdades) y 2 su manera de razonar es simplemente probabilística: dados los datos que ha aprendido, pondera las diversas opciones y les asigna un % de probabilidad. Si tenemos 3 opciones: A (40% de probabilidades), B (30%) y C (30%), el modelo tomará la opción A como cierta... y tirará delante en su razonamiento.
Este modelo de IA funcionan bien para ciertos casos (cuando los datos para el aprendizaje son limitados). Más allá de eso... espero con palomitas al momento en que la burbuja explote y todos los gurús empiecen a correr en círculos - no será divertido.
Ateo esto es como cuando salen AI que acaban siendo racistas. Si les das Twitter para que se entren, ese es el resultado que tienes.
Mientras hay proyectos orientados a nivel sanitario donde entrenandola con datos reales de pacientes se consigue hacer exámenes epidérmicos en busca de tumores con aciertos del +99, en una fracción del tiempo necesitado por un doctor (que además falla más).
O procesamiento de radiografías y redacción de informes para obtener resultados con mayor porcentaje de acierto y de nuevo en fracciones del tiempo necesario.
Aunque todo ello tenga que ser validado por un especialista que tiene la última palabra.
Y eso por decir algunos ejemplos prácticos, ya que los hay a patadas.
Resumiendo a gopher, el problema no es la IA, si no los llm generalistas entrenados encima con gilipolleces dichas en tw
gopher las aplicaciones que sé que ya están en uso sanitario, o deben de andar muy muy cerca, son más Machine Learning que LLM.
Y Campos donde aplicar las ML con garantías eliminando trabajo monótono hay a patadas.
Ya que no deja de ser clasificación (y eso a nivel industrial, hasta los pistachos de importaco toda fruta o verdura largo etc).
Los días contados en más puestos de trabajo de los que uno puede imaginarse. O permitirse en una sociedad capitalista
Edit: radiografías con informe tendría de los dos, y por eso lo mismo todavía no se usa como se espera. Pero sabiendo de ello hace 2 años fácil que ya esté en producción a algún nivel en más de un hospital
onainigo
Ateo
Ah, hablando de clasificar pistachos de importación... Me recuerda al trabajo de fin de carrera de una compañera de carrera hace... +-20 años. En su caso no eran pistachos, sino escombro de construcción (azulejo, ladrillo, etc). Con un PC de hace 20 años, tuvo que procesar 1000s de fotos de escombro. En su día me dijo que lamentaba haber escogido este PFC :-D