Sábado 7 de noviembre de 2026 ·
Un artículo japonés sostiene que los LLM no razonan y que sus errores forman parte de su diseño
Un artículo en japonés define un LLM como un sistema que predice probabilísticamente el siguiente token. Afirma que productos como ChatGPT, Copilot o Gemini son agentes basados en LLM, con herramientas y una capa que organiza las tareas. Según el texto, los LLM no tienen un criterio interno de verdadero o falso, ni un modelo del mundo, ni capacidad para detectar sus fallos. Por eso, las alucinaciones y las contradicciones serían comportamientos normales del modelo, no errores. El ajuste con RLHF se describe como una capa externa que no aporta conocimiento propio.
Qué significa
Cambia la forma de interpretar los errores de asistentes como ChatGPT o Gemini: según este enfoque, no son fallos corregibles sino consecuencia del diseño. Esto pesa en empresas que quieren confiarles tareas sin revisión humana.
Fuentes originales
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