¿Cuáles son las limitaciones de los modelos LLM?

Los modelos de lenguaje generativo autoregresivo (LLM por sus siglas en inglés) son muy efectivos para generar textos coherentes y de alta calidad. Sin embargo, también presentan ciertas limitaciones. Una de las principales limitaciones es la generación de respuestas vagas o poco informativas. A veces, los LLM pueden ofrecer respuestas ambiguas o que no se adaptan adecuadamente al contexto de la pregunta. Además, estos modelos tienden a depender en gran medida de los ejemplos y datos de entrenamiento, lo que significa que pueden tener dificultades para generar respuestas precisas o creativas en escenarios nuevos o poco comunes. Otra limitación es la falta de control sobre el estilo o tono de las respuestas generadas, ya que los LLM generan texto en función de la probabilidad estadística de las palabras, lo que puede resultar en respuestas demasiado formales o informales dependiendo del contexto. A pesar de estas limitaciones, los LLM siguen siendo una herramienta valiosa para la generación de texto y se continúa trabajando en su mejora y superación de estas limitaciones.

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