La evaluación de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) ha dependido durante años de técnicas de probing lineal para determinar qué propiedades se codifican en las representaciones internas de la red. Sin embargo, un hallazgo reciente revela una limitación fundamental: la precisión de estos clasificadores se satura en los primeros miles de pasos de entrenamiento, dejando invisible gran parte del aprendizaje posterior. Esta saturación temprana no implica que el modelo haya dejado de evolucionar, sino que la métrica tradicional no es lo suficientemente sensible. Frente a esto, surge el concepto de fragilidad, una métrica complementaria que mide el nivel de ruido en las activaciones necesario para que la precisión del probe colapse. La fragilidad captura tanto el margen de separabilidad como la redundancia de las representaciones, aspectos que continúan refinándose mucho después de que la precisión se estanque.

Al aplicar esta nueva métrica a modelos de lenguaje con pesos abiertos, se descubren patrones que la precisión por sí sola no revela. Por ejemplo, la codificación moral emerge siguiendo un gradiente léxico→composicional: primero se detecta contenido moral a nivel de palabras sueltas, y más tarde se integra en estructuras sintácticas complejas. Mientras la precisión del probe solo refleja qué tan separable léxicamente es un conjunto de datos, la fragilidad permite identificar directamente la codificación composicional, demostrando que se transfiere entre construcciones que no comparten tokens contrastivos. Además, se observa que la robustez por capas —medida como la profundidad a la que el modelo resiste perturbaciones— evoluciona de manera monótona durante el entrenamiento, mientras que la precisión permanece plana. Incluso, corpus de fine-tuning que producen la misma precisión de probing dejan huellas de fragilidad distintas, revelando que la curación de datos moldea la robustez del probe sin alterar su precisión.

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