La gente suele decir que son las máquinas las que piensan. En realidad, no es tan simple. La clave no está en la IA en sí misma, sino en todo el ecosistema en el que se encuentra. Los tipos de indicaciones que le das, el contexto, los escenarios de uso—estos entornos creados por el hombre son los verdaderos factores que determinan la salida final del LLM. En otras palabras, es el marco que construimos y el espacio de interpretación que lo rodea lo que impulsa el "pensamiento" del modelo. La máquina solo actúa en este escenario.
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StablecoinAnxiety
· 01-15 15:16
Tienes razón, el marco lo decide todo. Nosotros solo estamos alimentando datos y montando el escenario, y luego nos sorprendemos de que la máquina sea "inteligente", es divertido.
El ingeniería de prompts es la verdadera alquimia, ¿entiendes o no?
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BoredStaker
· 01-15 15:05
Tienes razón, la ingeniería de prompts es la verdadera tecnología revolucionaria, mientras que el modelo en sí mismo es más bien una marioneta.
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nft_widow
· 01-15 14:51
Suena interesante, pero creo que así simplificamos demasiado el problema. Por muy ingenioso que sea el prompt, si entran datos basura, la salida seguirá siendo basura. Lo que realmente lo decide todo es ese sistema de entrenamiento, ¿qué le estamos dando al modelo para que aprenda?
La gente suele decir que son las máquinas las que piensan. En realidad, no es tan simple. La clave no está en la IA en sí misma, sino en todo el ecosistema en el que se encuentra. Los tipos de indicaciones que le das, el contexto, los escenarios de uso—estos entornos creados por el hombre son los verdaderos factores que determinan la salida final del LLM. En otras palabras, es el marco que construimos y el espacio de interpretación que lo rodea lo que impulsa el "pensamiento" del modelo. La máquina solo actúa en este escenario.