Sigo tus publicaciones desde hace tiempo, y más de una vez he estado tentado de comentar o matizar alguno de tus artículos, pero por unas razones o por otras, no me he animado.
Pero este artículo me ha gustado especialmente, y al final me he animado a comentarlo.
Llevo involucrado en el mundo de la IA mucho tiempo, directa e indirectamente, y nunca había vivido la irrupción de una tecnología tan disruptiva como los Transformers para LLM. Quizás la irrupción del BigData y el procesamiento en memoria con Spark; pero estos avances no son comparables con el impacto directo en mercado y producto que han supuesto las nuevas técnicas de LLM.
Pero incluso aquí veo un hype tan brutal, que la gente de a pie (i.e. los no tecnólogos, o los tecnólogos, pero no de nuestro campo) ha llegado a pensar que son la solución para todo y que para ese todo su precisión es del 100%.
Y es que sólo se cuentan los casos de éxito. Y de esos, sólo la parte buena.
Nadie habla de los modelos que tratas de entrenar con un subconjunto de documentos, y que no terminan de funcionar del todo bien. O de lo complicado que es crear un bot para un ámbito de aplicación en el que las respuestas tienen que ser deterministas. Como en un ChatBot para RRHH, donde no es aceptable que alguien le pregunte por los días de vacaciones que le corresponden, y el bot cambie su respuesta según le preguntes o le insistas.
Por eso me ha gustado tanto tu artículo. Creo que es un magnífico ejemplo de lo que puede, y lo que no puede hacer la IA. De su tremenda capacidad, pero también de sus limitaciones.
Un artículo sin sesgo, y desinteresado.
Porque hemos llegado a un punto, en el que uno debe desconfiar hasta de algunos artículos y ejemplos que lee por la red.
Así que gracias Simón. Por este, y por muchos otros artículos que has compartido hasta el momento.
Que tal Simón,
Sigo tus publicaciones desde hace tiempo, y más de una vez he estado tentado de comentar o matizar alguno de tus artículos, pero por unas razones o por otras, no me he animado.
Pero este artículo me ha gustado especialmente, y al final me he animado a comentarlo.
Llevo involucrado en el mundo de la IA mucho tiempo, directa e indirectamente, y nunca había vivido la irrupción de una tecnología tan disruptiva como los Transformers para LLM. Quizás la irrupción del BigData y el procesamiento en memoria con Spark; pero estos avances no son comparables con el impacto directo en mercado y producto que han supuesto las nuevas técnicas de LLM.
Pero incluso aquí veo un hype tan brutal, que la gente de a pie (i.e. los no tecnólogos, o los tecnólogos, pero no de nuestro campo) ha llegado a pensar que son la solución para todo y que para ese todo su precisión es del 100%.
Y es que sólo se cuentan los casos de éxito. Y de esos, sólo la parte buena.
Nadie habla de los modelos que tratas de entrenar con un subconjunto de documentos, y que no terminan de funcionar del todo bien. O de lo complicado que es crear un bot para un ámbito de aplicación en el que las respuestas tienen que ser deterministas. Como en un ChatBot para RRHH, donde no es aceptable que alguien le pregunte por los días de vacaciones que le corresponden, y el bot cambie su respuesta según le preguntes o le insistas.
Por eso me ha gustado tanto tu artículo. Creo que es un magnífico ejemplo de lo que puede, y lo que no puede hacer la IA. De su tremenda capacidad, pero también de sus limitaciones.
Un artículo sin sesgo, y desinteresado.
Porque hemos llegado a un punto, en el que uno debe desconfiar hasta de algunos artículos y ejemplos que lee por la red.
Así que gracias Simón. Por este, y por muchos otros artículos que has compartido hasta el momento.
Un saludo,
Francisco
Muchas gracias por tus palabras, Francisco. Comentarios como este dan energía para continuar escribiendo ☺️.