Lunes 2 de noviembre de 2026 ·
Un veterano de la voz compara la era de GMM y HMM con la llegada de los LLM
El autor, que trabajó en reconocimiento de patrones y voz desde los años 2000, repasa tres etapas de la IA a partir de su propia experiencia. En los 2000, mejorar la precisión un 1% con GMM y HMM era un gran logro, limitado por datos, ruido y coste. En los 2010, los asistentes de diálogo dependían de plantillas rígidas (slot filling), mientras que los LLM entienden la intención sin ellas. Revisa además cinco predicciones que hizo hace casi dos años.
Qué significa
El texto sostiene que los LLM no mejoran los sistemas de diálogo anteriores, sino que sustituyen su arquitectura. Eso explica por qué los asistentes basados en plantillas se quedan atrás cuando el usuario se expresa de forma libre.
Fuentes originales
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