La Hipótesis de la Representación Platónica: Hacia la Inversión Universal de Incrustaciones y la Comunicación con Ballenas

2025-07-18
La Hipótesis de la Representación Platónica: Hacia la Inversión Universal de Incrustaciones y la Comunicación con Ballenas

Investigadores han descubierto que los grandes modelos de lenguaje convergen hacia un espacio de representación subyacente compartido a medida que crecen, un fenómeno denominado 'Hipótesis de la Representación Platónica'. Esto sugiere que diferentes modelos aprenden las mismas características, independientemente de la arquitectura. El artículo utiliza el juego 'Mussolini o Pan' como analogía para explicar esta representación compartida y lo apoya aún más con la teoría de la compresión y la capacidad de generalización del modelo. Críticamente, basándose en esta hipótesis, los investigadores desarrollaron vec2vec, un método para la conversión no supervisada entre espacios de incrustaciones de diferentes modelos, logrando una inversión de incrustaciones de texto de alta precisión. Las aplicaciones futuras podrían incluir la decodificación de textos antiguos (como el Lineal A) o la traducción del lenguaje de las ballenas, abriendo nuevas posibilidades para la comprensión entre idiomas y el avance de la IA.

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Escalando RL: Predicción del siguiente token en la web

2025-07-13
Escalando RL: Predicción del siguiente token en la web

El autor argumenta que el aprendizaje por refuerzo (RL) es la próxima frontera para el entrenamiento de modelos de IA. Los enfoques actuales de escalar múltiples entornos simultáneamente son desordenados. En cambio, el autor propone entrenar modelos para razonar usando RL para la predicción del siguiente token en conjuntos de datos a escala web. Esto aprovecha la gran cantidad de datos web disponibles, yendo más allá de las limitaciones de los conjuntos de datos de entrenamiento RL actuales centrados en problemas de matemáticas y código. Al unificar RL con la predicción del siguiente token, el enfoque promete crear modelos de razonamiento significativamente más potentes.

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IA

El cuello de botella de la IA: ¿datos, no algoritmos?

2025-06-30
El cuello de botella de la IA: ¿datos, no algoritmos?

La IA ha experimentado progresos increíbles, pero el ritmo parece estar disminuyendo. Este artículo argumenta que los principales avances de la IA (DNN, Transformadores, RLHF, modelos de razonamiento) no se debieron a algoritmos novedosos, sino al desbloqueo de nuevas fuentes de datos (ImageNet, texto web, retroalimentación humana, verificadores). El autor sugiere que los futuros avances probablemente provendrán no de la innovación algorítmica, sino de la utilización eficaz de nuevas fuentes de datos, como vídeo y sensores robóticos, ya que los conjuntos de datos existentes podrían estar acercándose a sus límites de conocimiento.

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