El cuello de botella de confiabilidad de los LLM: Cuatro estrategias para construir productos de IA
Este artículo explora la confiabilidad inherente de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y sus implicaciones para la construcción de productos de IA. Las salidas de LLM a menudo se desvían significativamente del resultado deseado, y esta falta de confiabilidad es particularmente pronunciada en tareas que implican acciones de múltiples pasos y el uso de herramientas. Los autores argumentan que esta confiabilidad central es improbable que cambie significativamente a corto y medio plazo. Se presentan cuatro estrategias para gestionar la varianza de LLM: sistemas que operan sin verificación del usuario (buscando determinismo o precisión 'suficientemente buena'), y sistemas que incorporan pasos de verificación explícitos (verificación del usuario final o verificación a nivel de proveedor). Cada estrategia tiene sus fortalezas, debilidades y escenarios aplicables; la elección depende de las capacidades y objetivos del equipo.