Continuamos con la última charla de esta sesión,
que nos la va a impartir, Jorge Rico de Sigma tecnólogos chips
y nos va a hablar de la evaluación de los bulos.
Sesgos plagios y alucinaciones.
La evaluación de los modelos del lenguaje.
Buenos días.
Gracias por invitarme gobernanza este seminario
en anteriores participaciones en este seminario ha hablado
de los grandes modelos de lenguaje del sus extraordinarias capacidades
para procesar, generar texto con una fluida, es decir,
naturalidad que hasta ahora no habíamos visto muy similar
a la que tenemos los humanos en esta ocasión de hablar
de los aspectos más negativos o nocivos de esta tecnología;
facilidad para generar bulos, noticias falsas de su información,
se desglosa raciales,
de género o de clase, las violaciones a la propiedad intelectual
o las alucinaciones o falsedades que generan estos modelos.
De forma intrínseca, digamos, estos grandes números de lenguaje
llamados bm por sus siglas en inglés.
Se diferencian de los modelos de lenguaje anteriores.
Obviamente, tamaño
han sido entrenados con muchísimos más documentos,
tienen muchísimos más parámetros o pesos en su red neuronal,
y también utilizan otros algoritmos nuevos entrenamiento
basados en un concepto.
Se llama la atención.
Recordar brevemente que los modelos de lenguaje tradicionales o pequeños
eran unas herramientas que sustituyen a las viejas e gramáticas basadas
en reglas por un procedimiento puramente estadístico;
su función principal era la de determinarse.
Una secuencia de texto era correcta o aceptable
desde un punto de vista gramatical.
Esos modelos, por tanto, resultados muy útiles
para los sistemas de traducción automática o reconocimiento de voz
no permitían seleccionar las hipótesis, traducción
o transcripción más fluidas o más naturales,
los motores de traducción pues devolvían varias opciones
y el modelo de lenguaje respiraba mejor.
Los modelos de lenguaje podían reconocer entonces
era una secuencia de palabras;
en español o en inglés son urdu, estaba bien formada,
pero también tenían poder parar, generarla, vale,
ya que todo el modelo
o dramática que pueda reconocer un lenguaje también puede generarla.
No en el fondo del reconocimiento de la generación
podemos ver como dos caras del mismo proceso
los modelos de lenguaje, entonces antiguos digamos pequeños.
Por lo tanto, siempre fueron generativas.
El problema es que el lenguaje que podían generar,
se limitaba a completar una palabra o terminaba una frase poco más,
más allá de una oración o un párrafo,
pues perdían el hilo y producían textos inconexos coherentes.
Los grandes modelos del lenguaje todo el mundo conoce,
actualmente se llama Blume Mistral, han roto esa barrera
y son capaces de generar texto coherente
a lo largo de miles y miles de palabras.
Vale.
Los lMD, como todo el mundo sabe,
sirven para redactar un informe, una presentación comercial
o incluso una novela o algo que se le parezca una novela.
De hecho, por cierto,
en Amazon ahí ya se pueden comprar novelas hoy
autor o coautores ejes.
Los grandes modelos de lenguaje, por lo tanto,
pueden generar el texto como si fueran un humano,
y esto está muy bien, pero también es muy interesante
que pueden adaptarse para realizar tareas
que el procesamiento de lenguaje natural hasta ahora eran
complir complejas, por lo menos, como resúmenes automáticos,
resolver resolverlas,
contestar a preguntas a partir de un contexto
o detectar aspectos en un artículo sutiles
como la ironía.
El sarcasmo.
Todo esto ya lo puedo hacer.
Un modelo de lenguaje.
Eso superpoderes de los modelos del lenguaje,
pues preocupan a muchos ciudadanos.
Periodistas, políticos, profesores no, pero también.
En sus propios fabricantes cientos de investigadores, empresarios
y otras celebridades entre los que se encuentran los propietarios
de las grandes tecnológicas han firmado ya
un manifiesto que pueden tener aquí en el punto uno el ejemplo.
1.
Mitigar el riesgo de extinción a manos
de la guía debería ser una prioridad mundial,
junto con otros peligrosas.
Cada sociedad, como las pandemias y las cargas nucleares,
casi nada, tiene el mismo poder la inteligencia artificial
para liquidar nuestra civilización,
que es la bomba atómica.
Eso lo que nos están diciendo los científicos principales
de este campo es esta visión apocalíptica.
Simplemente una estrategia comercial de los fabricantes
para controlar herniar en el mercado.
Regularlo a su favor, pues piensa también.
En principio la Inteligencia Artificial.
Vino para mejorar nuestra calidad de vida,
liberarnos, de tareas tediosas repetitivas
encontrar nuevos medicamentos o vacunas luchar
contra el cambio climático etc
etc ahora habiendo momento lo que vamos a aprobar apareciendo
en la prensa son, sobre todo sus efectos o usos
más nocivos, la capacidad de la inteligencia artificial.
La capacidad de la inteligencia artificial
generativa para mandarnos al paro engañar,
acosar o robar; o, incluso, matar a gente inocentes.
En dos
tenían algunos titulares que han ido apareciendo en los últimos años
el mundo, la inteligencia artificial,
a poner en riesgo a 300.000.000 de puestos de trabajo
la razón los alumnos jean acopian ahora usan change ptf
hace los deberes en minutos en el país,
de decenas de menores de extremadura denuncian que circulan fotos
de falsos desnudos confidencial, hace poco roban 24.000.000 de euros
con un tipo de inteligencia artificial,
se hicieron pasar por el jefe, con una conferencia,
y, por último, Israel usar la inteligencia artificial
para identificar objetivos militares
para las consecuencias que todos sabemos.
En esta presentación vamos a poner algunos de los riesgos
que se han identificado específicamente
del la Inteligencia Artificial, generativa del lenguaje
o, lo que es lo mismo, los grandes modelos de lenguaje.
Bueno, empezamos con los bulos.
Los grandes modelos de lenguaje pueden contribuir
a la desinformación de la población generando bulos, mentiras,
noticias falsas de dos maneras.
Una es totalmente involuntaria,
no porque por su propia naturaleza los modelos del lenguaje
producen en ocasiones un contenido que no se corresponde
con la realidad es que los ingenieros han venido a llamar, alucinaciones,
y lo veremos al final de la presentación.
La otra
es menos intenciones intencionada totalmente.
Personas o grupos interesados en promover versiones
distorsionadas o alternativas de la realidad para manipular
a la sociedad en beneficio propio pueden usar,
tienen en el los modelos de lenguaje generativa
es un buen aliado.
El procedimiento para generar una noticia falsa o hasta ahora mismo
alcance al alcance de cualquier conspiranoico,
otras zaplanistas antivacunas o negacionista climático.
Lo único que necesita es una noticia cuyos argumentos
quiera combatir, muy unas instrucciones precisas,
enviar un modelo para que le da la vuelta?
En el ejemplo traigo puesto un ejemplo.
Podemos ver un caso de estos no.
El inicio es lo que se conoce, que tenemos aquí
en el inicio de lo que se conoce como el trampa
que contienen las instrucciones generalmente en inglés,
porque funciona mejor sobre lo que tiene que hacer el modelo no.
En este caso tiene que reescribir el artículo que está
entre las almohadillas, no para que cambie las opiniones.
Organización, metemos el artículo?
No entre las almohadillas articuladas está sacado de agencia
de alerta del efecto climático, del efecto del efecto del efecto
del cambio climático en Estados insulares y pide más fondos?
No podrán ver la noticia.
La tienen.
Ahí los mandamos, a un modelo de lenguaje,
concretamente, lo hemos enviado a Mistral,
modelo que tenemos, digamos, en Sigma -administración local
y nos devuelve la; niega al efecto del cambio climático
en Estados insulares, y critica la exageración
de las medidas.
Esto lo producen solo con estas instrucciones.
Valen negro los graves efectos del cambio climático crítico
a los medios de comunicación para exagerar la situación,
que haya un contenido que no estaba inicialmente
en el artículo original.
Esto lo despierta cosecha
no, y además el organismo pide a los donantes,
que se abstengan de proporcionar fondos, no, ya que considera
que se está utilizando, está utilizando el cambio climático
como una excusa para obtener más financiación.
Vale?
Esto es el resultado, no está nada mal,
no con estas pequeñas instrucciones a bienes muy mejorables
y esto es lo preocupante.
Vale.
Podemos pedirle al modelo que añora más datos,
más opiniones, añade argumentos a favor,
en contra de una tesis en concreto aquí simplemente querido mostrar,
en lo que sería el ejemplo más sencillo posible.
Dale la huerta, y ya hace algo que es bastante curioso
por usaban una palabra.
Bueno, es saber inscribir las instrucciones justas
para obtener la mejor respuesta, vale, está convertida o hoy por hoy,
en el nuevo arte no de moda.
Tan es así que el denominado ingeniero de Proust,
ingeniero de fronting, es ahora mismo el proceso de estas instrucciones.
Se llaman modelo.
Es una, digamos, un perfil más demandado
que los antiguos programadores no tengan en cuenta
que ya no nos dirigimos a la máquina mediante un lenguaje de programación
sino con un lenguaje natural no entonces la habilidad
para construir digamos estas instrucciones
salvo que ahora mismo está muy valora las noticias falsas,
así generadas por si fuera poco o resultan
más creíbles e indistinguible,
es de las noticias generadas falsificadas,
de forma, digamos, natural, no según experimentos
que se han llevado a cabo con informantes.
Estas noticias son mucho más creíbles
en las los bulos generados manualmente,
vale.
A los sesgos ya eran un problema con la inteligencia artificial,
tradicional basada en aprendizaje automático, el ejemplo más conocido
era el de la discriminación por el código postal no cinco números
pues bastaban para determinar el precio btu seguro médico
si te concedían un préstamo; si la libertad condicional
en algunos Estados de Estados Unidos esto ya sucedía, no;
afortunadamente la nueva ley de la inteligencia artificial
de la Unión Europea prohíbe este tipo de prácticas.
Esto es algoritmos que discriminan en función del sexo raza,
orientación sexual, para la toma de decisiones.
Esto ya no se puede hacer, vale.
En los modelos basados en el aprendizaje automático tradicional
la manera de evitar estos sesgos era relativamente sencilla,
pues quitar el peso a las variables que tenían formación sociodemográfico
o eliminarlas de la base de entrenamiento y el listón,
pero con los grandes modelos del lenguaje a esta solución
no siempre es posible.
No podemos manipular,
digamos la manera que se ha entrenado los modelos de lenguaje
por varios motivos.
En primer lugar,
porque las variables que tienen en cuenta el modelo
para tomar las decisiones ya no son identificables,
no puedo coger yo y sacar.
El género o sacar la razas vale, no podemos escogerlas de una lista,
son millones o billones de parámetros que no tienen para nosotros mismos
significado.
Vale, es el modelo, son cajas negras,
no son explicables en el sentido de que no podemos explicar,
cuando aciertan o cuando fallan.
Bueno, eso se hacía más que los módulos antiguas,
pero tenemos,
tienen este problema que no podemos explicar por qué aciertan,
porque fallan, tampoco los lMD o los grandes modelos,
podemos entrenar;
al haberlo puede entrar cualquiera mal.
Los particulares, las empresas a lo sumo podemos usarlos
o podamos adaptarlos, vamos a reeducarlos un poco
para que no sean tan machistas o tan racistas,
pero no está; no está en nuestras manos
entrenar un modelo de 0,
esto solo se lo pueden permitir un puñado de empresas,
la mayoría norteamericanas,
que tienen la capacidad financiera y de computación necesaria
para entrenar un modelo de lenguaje de ese tamaño,
bueno en que se manifiesta en los los sesgos sexuales
o raciales, en los modelos de lenguaje,
pues hagamos una prueba.
Si le pedimos al modelo, al modelo Mistral,
modelo Mistral en una instalación local
y sin ningún filtro que nos completen la frase,
la mejor carrera para un chico,
es más devuelve los siguientes la que le permite hacer
lo que más le gusta, lo cual es una respuesta bastante aceptable.
En cambio, si le pedimos que compete la mejor carrera para una chica es,
nos dice esta barbaridad ser madre mal.
Por lo general, las respuestas.
Esto sucede con Mistral, que es un modelo que no está filtrado,
digamos, para nada es lo primero que se le ocurre al modelo.
Es decir, la respuesta de Charge
son menos machistas que las del modelo sin filtros,
pero aun así a veces manifiesta su sesgo.
Si le preguntamos a más.
Esta consulta está hecho en a través de Microsoft
del navegador de Microsoft tributa usa que trabajo.
Es más interesante.
Para un chico.
Hoy en día no es la primera que no sale desarrollador de software,
será muy previsible no.
En cambio, si le preguntamos la misma pregunta,
con cambiamos a las nuevas un chico o una chica,
la primera que no sale es esta sexto,
sector textil y moda.
Las mujeres predominan en roles como costureras,
patronas, istas diseñadoras.
El ingeniero y la costurera.
La sociedad avanza la tecnología también,
pero parece que estos modelos tiene una mentalidad un poco anclada
en el pasado, vale la manera de probar.
Hasta qué punto esto es así?
No.
Un modelo es lanzarle una batería de ese tipo de consultas
haciendo modificaciones en el género no, o en los nombres propios.
Por ejemplo, en lugar de manuel ponemos mohamed, cabe que nos exponen
y vemos si la respuesta varía forma significativa
en este tipo de método para evaluar las llamas,
introducir perturbaciones en la entrada.
La mayoría de proveedores
de estos servicios, salvo en los más están muy concienciados
en no devolver respuestas de este tipo para evitarlo.
Añaden a los modelos una serie de capas posteriores
no que filtran las respuestas racistas, sexistas,
incluso las que tienen mensajes de odio,
las que tienen mensajes políticamente controvertidos vale,
y esto lo hace mediante un filtro que ha sido entrenado de otra manera
ha sido entrenado.
Habíamos forma supervisada con unos datos controlados a veces.
Estos filtros son demasiado fuertes y los modelos generativas
devuelven.
Volen a veces respuestas ridículas o, a veces ofensivas
como en la que lo que sucedió digamos hace
unos meses con la Inteligencia Artificial de Google,
que mostraba imágenes de mujeres asiáticas y hombres negros
con el uniforme nazi?
Vale.
Alguien preguntado soldados alemanes en la Segunda Guerra Mundial?
No empezaban a salir, pues negros con el uniforme de las ss.
No.
Por qué?
Porque habían añadido un filtro va a decir no, resultado tiene
que no puede ser sesgado.
No pueden salir siempre hombres en la que también se hay hombres.
No pueden salir siempre hombres blancos,
tenían que salir hombres de hombres y mujeres de todas las razas,
independientemente de la consulta que se haga.
Entonces no sé si habéis visto esas imágenes,
pero, pues están ahí.
Otro problema que genera cierta alarma
entre todo el mundo académico y educativo es la facilidad
de los lng para plagiar textos, sin citar sus fuentes,
o para componer texto supuestamente originales, a partir de otros;
al aquí igual una veintena de escritores demandan a
o penada y por apropiación en sus obras escupen,
trabajos que imitan o resumen.
Parafraseando las obras, los guionistas de Hall y voz
se ponen en huelga los ilustradores.
También denuncia lo que ya se conoce como.
El gran robo de arte del arte de la historia en Nueva York;
se prohíbe del uso de las escuelas,
y tal y al primer año lo previo bueno,
es, como ya he dicho,
estos modelos han sido entrenados con una gran cantidad de texto sujeto
a la mayoría de casos a derechos de autor.
La misma compañía o penal reconoce que solo con datos libres de derechos
de autor no hubiera sido posible entrenar modelo tan grande.
Aquí hay una batalla abierta, legal, que todavía no está resuelta,
no?
Por otro lado, relacionada con el tema de la autenticidad,
está la cuestión de hasta qué punto.
Los datos generados por la inteligencia artificial
son distinguibles o deberían de ser distinguibles,
de los generados por humanos a los ciudadanos.
De alguna manera tenemos derecho a conocer si un texto
ha sido generado de forma artificial
y aquí va.
La Unión Europea, a través de su ley publicada recientemente aprobada,
recientemente, reconoce y obliga a los propietarios
de los modelos generativas a enmarcar los textos que producen,
de un en un formato que sea legible por una máquina.
Vale, es lo que se conoce como marca de agua criptográfica
o estadística vale la marca de agua de los textos,
que a diferencia de las imágenes es totalmente invisible
para un ser humano que consiste en.
No se preguntarán.
Bueno, la marca de agua con un texto consiste en un,
en un patrón pseudoaleatorios,
en la distribución de las palabras o tokens que contiene el texto,
vale?
En un texto producido por humanos o por máquinas.
Las palabras y sus combinaciones tienen, digamos,
una distribución que es conocidas a predecible.
Vale?
Por ejemplo, detrás de la preposición de,
la probabilidad de que venga el artículo la es del coma,
algo que vale alterar ligeramente.
Esa esa probabilidad no es una manera de enmarcar ese texto
como generado por inteligencia artificial.
Mal bueno, la marca de agua invisible persiste,
resiste, incluso, seáis pequeños modificaciones,
pero si reescribimos el texto manualmente
o conocerá inteligencia artificial les decimos reside en este texto,
pues la borramos el todo, o sea, que tampoco es una gran solución.
Eso el mismo traje, te explica cómo hacerlo
el mismo que lo genera, te explica cómo, dónde está la trampa.
Tampoco todas las inteligencias artificiales
integran esta marca de agua.
Entonces, bueno, nos preguntamos cómo es posible entonces detectar
si un texto de ocio generado con la guía?
No, este es un desafío ahora mismo era tecnológico,
no hay varios detectores de textos generados por vía de pago.
Otros gratuitos online, se pueden usar,
ninguno.
Es bueno, no todos tienen margen de error altísimo,
vamos a altísimo inaceptable para la mayoría de casos.
El último en el último congreso de la sociedad.
Procesamiento del lenguaje natural,
se pl de 2000 veintitres, que fue un jaén.
Había una competición
no para detectar texto generado automáticamente vale.
El mejor nivel de acierto se consiguió para español.
Fue el 70 por 100;
en inglés fue de 81 poco más alto,
pero en español un 70.
Bueno, parece bajo,
pero es que en realidad los humanos tenían peores resultados;
vale un ejemplo, seis puesto aquí 2, dos textos,
uno uno está generado por la guía y otro por humanos
para poder intentar descubrir cuál sería cada cual,
si si quiere son dos opiniones,
sondas, reseñas de una Tel uno a la escritura, máquinas y otros 7,
una persona de bastante fáciles.
Alguien se atreve a dar su opinión.
La última La humana por supuesto.
Porque tiene errores, llamarlo así porque tiene errores.
Así no, esto es un poco lo que de la manera más rápida de encontrar,
porque tiene a otras perfectas tanto la puntuación
de las cámaras canónicas en la segunda falta fatal una coma,
aquí hay servidos por camareros en falta de concordancia.
Esto está generando, lo hace,
no lo hace una inteligencia artificial,
a no ser que una vez más se lo pidamos
que se lo podemos pedir también que cometa faltas, fotografía
o pequeñas erratas.
Ni siquiera tenemos que hacer la nosotros.
Vale?
Bueno, por último, y como queda poco tiempo,
quería comentar el que es quizá el mayor problema.
El problema más serio que afecta a los modelos de lenguaje actualmente
que son las alucinaciones bueno, los humanos alucinamos.
Cuando percibimos algo voces,
imágenes que no han sido provocados por un estímulo externo
a nuestra mente, vale las máquinas,
alucinan o decimos que alucinan cuando responden cosas
que no se justifican con el entrenamiento que han recibido.
Va quizás sería más justo llamar este fenómeno, delirios, ejemplo 7.
Damos un ejemplo de delirio,
me pregunté a la máquina que en qué consistía exactamente la Hydro,
existir pia,
término que me invente en ese momento,
y la máquina me dice que la Hidra de extirpación
o y Rais típica su procedimiento quirúrgico,
que consisten en acabar con los cálculos renales
a base de agua, a presión agua, lo cual me parece muy graciosa.
No está mal en la generación porque ha cogido hidro
y ha dicho bastante nada que ver con agua.
Hay un procedimiento para acabar con los cálculos renales,
que pasan con ondas sonoras.
No vale para que todo el mundo no;
en cualquier caso se envía un chorro de agua a presión
para eliminar los cálculos que son extraídos luego mediante succión,
no para exterminar terminar las de rematara al paciente.
Esta es la típica, digamos, solucionar ya,
vale la solución, acciones o dirías
se produce, se producen más frecuentemente
cuando la información de entrada no es clara,
es contradictoria o tiene palabras que no existen,
como en este ejemplo,
y las causas son difíciles de determinar.
Al?
Tiene que ver muchas veces con la calidad de los datos,
con que se han entrenado estos modelos.
Pensamos que se han ganado millones con toneladas y toneladas
de documentos sin supervisar, en los que puede haber errores,
en los que hay contradicciones, no en los que hay sesgos.
Y ahora mismo las alucinaciones?
Actualmente?
Son un problema serio, no, que afecta a la adopción
de esta tecnología por las empresas, no están,
ustedes confiaría en un empleado, que a veces de cosas
pues que tiene alucinaciones o delirios,
aunque solo sean ocasionales.
Porque, claro, no, hoy para mí no hay remedio.
La solución acciones, es probable que en los próximos años o meses
venga la veracidad acaba esto?
Pues surge, éramos una solución, pero de momento
la estrategia que están usando los proveedores de este servicio
es meter a bm introducidos lMD en una arquitectura
que de alguna manera remita restringir,
en la que su capacidad de respuesta se conoce como una arquitectura
de rac, es generación aumentada por recuperación,
según sus siglas en inglés,
llevar básicamente una arquitectura rak en una arquitectura.
Da,
en lugar de consultar directamente al el modelo de lenguaje,
lo que hacemos es pedirle a una base de datos donde tenemos
otros documentos que son de referencia.
Confiamos en ellos que nos devuelva documentos relevantes,
y luego le pedimos sale el elemento que nos devuelve
una respuesta solo solo a partir de esos documentos.
No le digo que digo búscame,
digamos, en esta base de datos científica para wikipedia periódica
o al país del mundo.
Es que pensemos que es más fiable.
De este modo podemos tener una cierta seguridad
de que el modelo no va a responder ninguna barbaridad,
pues hemos hecho una selección de las fuentes.
Vale?
Ahora bien, sin la respuesta no se encuentran en los documentos.
Normalmente debería decir
que la respuesta no está en los documentos,
pero a veces se lo salta tira de su propia cosecha.
El problema de las alucinaciones entonces se convierte
en un problema de atribución.
Acción con vale es más fácil de resolver no.
En lugar de que se consiste en determinar
si la respuesta es atribuible o no, al contexto proporcionado,
vale.
Los errores de atribución, nos podemos clasificar en 2,
las contradicciones, cuando la respuesta
que da contradictoria lo que está con lo que está
en el contexto o las extrapolaciones
esto y este es el último tema que quería tratar no sabemos
que los modelos de lenguaje son capaces de inferir.
Haré si le damos una premisa.
Hay unas consecuencias.
Nos puede decir si la premisa y las consecuencias se siguen
en la premisa, esto lo llamamos vinculación,
hay el problema es que los modelos infieren a veces
más de la cuenta además te pasan de analista,
no es sobre organismos como extrapolación.
La extrapolación es realmente un peligro,
pues generar resultados aparentemente racionales
y no se detectan a primera vista, no en el ejemplo, 8, puesto un caso.
Aquí tenemos el drama de la instrucción
no como en el caso anterior,
pues a partir de este contexto responde a las siguientes preguntas.
En España
para contextos esta este viernes comenzará un ascenso térmico
y se alcanzan los 40º grados en el norte de Extremadura
y en el sur de Murcia
y en el interior de la comunidad valenciana.
Entonces le preguntaban qué temperaturas viernes en el norte
de la comunidad valenciana, donde dice 40.
A extrapolable?
No sabemos si va a hacer en el norte
de la comunidad valenciana 40º grados nacen en el norte de Extremadura,
pero en el interior y la comunidad valenciana 40 eran 2,
llevamos en el norte y en el norte de una comunidad autónoma
hay 40º grados por el norte de otra pasada mejor también.
Esto es una extrapolación, esto es un error muy con esto,
es un error muy comunes, dos modelos.
La manera de evitarlo muchas veces este y otros modelos es
decirle al al modelo explícitamente,
no incluso que no sea tan creativo, no, vale o bajar;
la temperatura a temperaturas;
es un parámetro que tienen muchos modelos
y que regula justamente esto.
La originalidad vale?
O va a seguir?
Si bajamos mucho la temperatura?
Nos quedamos sin respuestas?
Les aquí está el dilema nota.
Tenemos una cosa que es muy potente,
pero muy segura, no, o queremos una cosa que sea más segura,
pero responde cuatro cosas.
En resumen bulos, sesgos plagios; alucinaciones;
son algunos de los problemas que encontramos actualmente.
Los modelos de lenguaje no son los únicos;
hay otros.
Es muy probable que las siguientes generación
de modelos de lenguaje superen estos problemas,
pero no me cabe la menor duda de que aparecerán otros.
Todavía no podemos ni imaginar.
Vale, pues muchas gracias por su atención.
Si tienen preguntas, pues podemos darlas.
Muy indemnizando sin duda
y y revelador para el futuro.
Bien, vamos a dejarlo aquí en estas sesiones
y volvemos a respuestas a las cuatro
con el acto de la presentación del libro,
de la voz a los Juanín.