Investigadores han descubierto una técnica ingeniosa para que los grandes modelos de lenguaje actualicen su conocimiento sin olvidar lo que ya sabían. La técnica, denominada ACE, funciona como si tuvieras un enorme recetario y necesitases sustituir un ingrediente: en lugar de reescribir todo el libro, ACE localiza las páginas y líneas exactas donde aparece el ingrediente antiguo y las intercambia por la información nueva. Este enfoque evita que el modelo pierda otros conocimientos relacionados al hacer la corrección.

La importancia de ACE surge cuando la respuesta correcta requiere varios pasos de razonamiento, lo que se conoce como recuperación factual en múltiples pasos. Por ejemplo, preguntas complejas como Quién escribió la canción que ganó el Grammy al Mejor Álbum en 2020 requieren que el modelo siga una cadena de pensamiento. ACE identifica y ajusta las señales internas que actúan como pistas de pregunta y reconecta esas trazas para que el modelo pueda seguir la nueva cadena de razonamiento después de la edición.

En pruebas con modelos líderes, ACE mejoró la precisión hasta en un 37 por ciento en tareas de recuperación factual multi paso, lo que significa chatbots y asistentes digitales más actualizados y fiables. Este avance demuestra que comprender cómo piensa la IA a nivel microscópico permite realizar cambios quirúrgicos que mantienen la coherencia y la utilidad del sistema sin necesidad de reentrenos costosos.

Si te interesa profundizar, existe una revisión detallada del trabajo en Paperium.net que examina la metodología y los resultados. También es importante destacar que este tipo de edición controlada del conocimiento abre la puerta a soluciones prácticas en entornos empresariales donde la información cambia con frecuencia y la trazabilidad es crucial.

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