Una simple pregunta de hardware expone los límites de los LLM actuales

Un ingeniero planteó una consulta técnica sobre cabezales de impresión a un gran modelo de lenguaje y comparó las respuestas del modelo con datos reales de laboratorio. Lo que parecía una respuesta plausible contenía afirmaciones inventadas sobre presiones, tolerancias y comportamiento térmico de los materiales. Este caso demuestra que, aunque los LLM son excelentes para generar texto coherente, no poseen comprensión física ni validación empírica de sus afirmaciones.

Los modelos estadísticos aprenden patrones de lenguaje, no las leyes de la física. Cuando se enfrentan a preguntas de razonamiento físico o a parámetros concretos de hardware, tienden a rellenar lagunas con conjeturas verosímiles pero erróneas, fenómeno conocido como alucinación. Por eso los datos reales, las pruebas en banco, las simulaciones y la opinión de expertos siguen siendo imprescindibles para decisiones técnicas críticas. Confiar únicamente en una IA para especificaciones de diseño o para diagnosticar fallos de componentes puede llevar a errores costosos.

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