Google DeepMind: los LLM no generan números aleatorios de forma fiable, pero sí con código
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Un estudio de Google DeepMind con la Universidad Nacional de Singapur, titulado The Illusion of Stochasticity in LLMs, muestra que los modelos generan salidas aleatorias sesgadas cuando se les pide muestrear distribuciones. Aunque calculan bien las probabilidades, sus resultados fallan en pruebas estadísticas como Chi-Square y Kolmogorov-Smirnov. Cuando reciben números aleatorios generados por código, muestrean con precisión.
Qué significa
Los agentes de IA que necesiten azar fiable, por ejemplo en simulaciones o sorteos, dependerán de herramientas de código externas, porque el modelo por sí solo no genera ese azar bien.
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