LLM Data Drift LLM Drift de Datos La predicción heurística parece estar regida por reglas de terceros. Pero en la práctica, esa gobernanza no es nativa del modelo: es impuesta externamente por los desarrolladores a través de capas de moderación, filtros de postprocesamiento o reglas de ajuste que actúan como restricciones de terceros en un motor de predicción no restringido. Esto es bueno, pero no ayuda significativamente a mejorar la exactitud del modelo o a crear modelos conscientes del contexto que no exploten en el conteo de parámetros. La mayoría de los LLM (Large Language Models - ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, etc.) no alucinan en el sentido tradicional - se desvían. Y esa desvío no es ruido; es un fallo estructural cocido en cómo los modelos autoregresivos predicen tokens: un paso a la vez, basado sólo en el pasado inmediato. Un experimento que he llevado a cabo, y puedes hacerlo tú mismo, es tomar una frase aleatoria, por ejemplo, 'Predictive AI epsilon, gato diabético, base simple radio a un, por lo tanto el diccionario' Y tener una AI dada repite la salida, y llevarla a un LLM alternativo para un segundo paso, y ver cuánto se alinea con el original. En teoría, un LLM debería ser capaz de copiar una frase perfectamente. En la práctica, se obtiene la deriva - movimientos de puntuación, cambios de palabras y cambios de capitalización.Y una vez que esos pequeños errores entran en la salida, el siguiente modelo predice de la versión defectuosa, agravando el error y amplificando la alucinación. Introducir una capa ponderada, comprobando la desviación frente a la entrada original, permitiría una predicción contextual del siguiente elemento/token. Básicamente, porque las predicciones de un LLM están bloqueadas a cualquier token que haya llegado antes, puede Como si hubiera algún tipo de guardaespaldas en el lugar, pero realmente el modelo está operando sin un contexto real – más como un oráculo que adivina el próximo evento sin conocer el presente o el pasado. mirando La moderación externa, el RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) y el ajuste de seguridad reducen la deriva dañina o fuera del tema, y eso es valioso. No dan la memoria del modelo del punto de partida - la entrada del usuario original - en cada paso del token.Mover los controles de fidelidad en el modelo, como una restricción nativa durante la generación, haría que los LLMs sean conscientes del contexto por diseño, no solo conformes por el postprocesamiento.No se trata tanto de reemplazar las capas de seguridad - se trata de actualizar el motor para que la deriva no se acumule en primer lugar. Este comportamiento muestra una necesidad bastante dramática: la auditoría externa – no sólo la atención al último token, sino una comparación activa con la entrada original de dentro del modelo.Este es el lugar donde entra el refinamiento restringido por la fidelidad.En lugar de dejar que las salidas vagaran, imponemos un ciclo de corrección: compare cada nuevo proyecto no sólo con el anterior, sino de vuelta a la fuente original.Tratar las salidas anteriores como hipótesis previas, ponderar su alineación, y arrastrar el sistema de nuevo hacia una verdad de fondo estable. Las pruebas iniciales muestran que tal capa lo restringe de nuevo al contexto de entrada original. Zeno’s Paradox & Tokens Zeno argumentó que el movimiento se vuelve imposible si se rompe en una serie infinita de pasos causales más pequeños, cada uno de los cuales sólo se refiere a uno inmediatamente antes de él. Los modelos de lenguaje autoregresivos caen en una trampa similar: cada token se genera como el “siguiente pequeño paso”, dependiendo sólo del fragmento inmediatamente anterior del texto. Esto se resuelve en el procesamiento de imágenes modificando el tensor mientras se retiene, por ejemplo, 10 de las imágenes o todo el conjunto de imágenes o marcos para evitar el problema de flashing que atormentó el procesamiento de imágenes de IA en años anteriores. El modelo nunca vuelve al punto de partida, nunca se funda en la entrada original, y por lo tanto nunca vuelve a anclar su trayectoria. Como el corredor de Zeno que avanza por la mitad y nunca llega a la línea de llegada, el modelo avanza token por token sin nunca reestablecer dónde el comienzo realmente estaba. Sería como el corredor que corre la maratón sin conocer la ruta completa o el mapa de la maratón. Esta miopía estructural es lo que permite que la deriva se acumule, porque cada nueva predicción está condicionada a un estado ligeramente alterado, no al verdadero origen. Esto hace que la deriva del LLM no sea sólo un problema lingüístico, sino un problema causal: el futuro del modelo depende de un presente distorsionado, que fue modelado por un pasado imperfecto. Una vez que la cadena comienza a deslizarse, cada paso posterior compone el error —exactamente el patrón de cascada que ves cuando pasas texto de un LLM a otro. Sin un mecanismo para colapsar periódicamente la cadena de aproximaciones de vuelta a su punto de referencia original, el sistema se comporta como un proceso causal sin marco absoluto. El refinamiento confinado por la fidelidad es esencialmente una solución a esta paradoja: al medir continuamente cada nueva hipótesis contra la entrada original, reintroduces una verdad fija que rompe el retroceso infinito. Restaura el contexto perdido que el proceso autorregresivo no puede Image Processing Si bien esta deriva es una propiedad fundamental de los modelos de texto autorregresivos, no se ve el mismo comportamiento de fuga en los sistemas de mejora de imagen, y la razón es estructural.Los modelos de procesamiento de imagen no generan píxeles uno a la vez basándose en sus propias suposiciones anteriores; cada etapa ve el marco entero simultáneamente y lo transforma como una señal completa. Denoisers, upscalers, y desbloqueadores operan en un contexto espacial completo, produciendo una representación fresca y autosuficiente en cada paso.No hay equivalente a la "predición de token siguiente", no hay dependencia de una cadena frágil de salidas anteriores, y por lo tanto no se compone de pequeños errores en errores más grandes.Para lograr una fiabilidad comparable, los modelos de lenguaje requieren un mecanismo que restaure funcionalmente la base de contexto completo: un paso de refinamiento que compara continuamente cada nueva hipótesis de vuelta a la entrada original, en lugar de depender del flujo de token anterior como su única fuente de verdad. La raíz de la deriva del LLM no es alucinación o aleatoriedad, es la consecuencia estructural de tratar la generación del lenguaje como una cadena de pasos causales microscópicos.Al igual que la paradoja de Zeno, donde el movimiento se vuelve incoherente cuando se reduce a incrementos infinitamente más pequeños, los modelos autoregresivos avanzan token por token sin volver nunca al punto de referencia original. Cada paso depende de la salida ligeramente distorsionada de la anterior, y sin un marco global, el sistema inevitablemente se aleja de la fuente.Los modelos de procesamiento de imagen evitan este modo de fallo porque cada paso evalúa toda la señal a la vez, re-groundando la salida en un contexto completo. Alcanzar una estabilidad similar en los modelos de lenguaje probablemente requiera la restauración de una referencia global equivalente. El auto-refinamiento guiado por la brecha o el refinamiento restringido por la fidelidad descrito hace exactamente eso: mide continuamente cada nueva hipótesis contra la entrada original y utiliza los diseños previos como anclajes ponderados, evitando que los pequeños errores se compongan. Con este mecanismo, los LLM pueden mantener la coherencia a través de las iteraciones y evitar el deslizamiento en cascada inherente a la predicción gradual y puramente local. Further Reading 
 
 
 GIER: auto-refinamiento basado en la brecha para modelos de idiomas grandes Física de multi-fidelidad restringe redes neuronales para sistemas dinámicos

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La paradoja de Zeno y el problema de la tokenización de la IA

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