Los modelos de lenguaje (LLMs) han revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural, permitiendo avances significativos en aplicaciones como asistentes virtuales, traducción automática y generación de texto. Sin embargo, estos modelos a menudo se consideran “cajas negras” debido a la dificultad de entender cómo procesan la información y generan respuestas. A pesar de su utilidad y precisión, la opacidad de su funcionamiento interno plantea desafíos en términos de interpretabilidad y transparencia. Este artículo explora por qué los LLM se perciben de esta manera, analizando la complejidad de su arquitectura, el proceso de entrenamiento, y los métodos actuales para intentar desentrañar sus misterios.
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