La ronda de Anthropic financió Claude y su investigación, pero la seguridad exige amenazas, pruebas, controles y riesgo residual verificables.
Objetivo, datos, escala, contexto, decodificación y prueba: un mapa para entender GPT-2 y GPT-3 sin confundir fluidez y comprensión.
Cómo convertir perplexity, BLEU, ROUGE, evaluación humana y jueces LLM en una prueba vinculada a decisiones y riesgos reales.
Corrupción, reconstrucción, adaptación y decodificación explican mejor T5 y BART que una lista de aplicaciones imaginadas.
La lista de idiomas de un modelo dice poco sobre su utilidad. Para evaluar soporte multilingüe hay que mirar datos, tokenización, tarea, prueba, coste y participación de las comunidades que lo usarán.
BERT aprende representaciones contextuales ocultando palabras y usando el texto a ambos lados. Entender su objetivo permite distinguir un codificador de un generador y evaluar sus límites.
Un mapa para separar parámetros, contexto, estado recurrente, recuperación y datos persistentes, sin llamar memoria a todo.
Arquitectura, objetivo, supervisión, conocimiento y prueba: cinco decisiones para construir y evaluar una aplicación de PLN.
Un resumen puede ser fluido y aun omitir lo decisivo o inventar una relación. La forma fiable de evaluarlo separa cobertura, fidelidad y utilidad, y rastrea cada afirmación hasta el pasaje fuente.
Un recorrido desde tokens y embeddings hasta atención y probabilidades para entender qué representa —y qué no— una red neuronal.
Una cuadrícula para evaluar cada supuesto avance por objetivo, datos, cómputo, evidencia y límites, más allá del nombre del modelo.
Entrenamiento, prompts, recuperación, registros y salidas abren riesgos distintos. Cómo asociar cada amenaza con un control comprobable.
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