¡Los LLMs pueden tener podredumbre cerebral! Investigaciones recientes muestran que los modelos de lenguaje grande pueden empobrecerse si se alimentan de datos basura de internet de forma continua. Al igual que una persona que solo come comida rápida empieza a perder memoria y a razonar peor, los LLMs expuestos a gran cantidad de contenido de baja calidad muestran un deterioro en tareas complejas, seguimiento de conversaciones largas y en mecanismos de seguridad y moderación.

En experimentos controlados los investigadores observaron que a medida que aumenta la proporción de datos basura el rendimiento cae de forma notable: menos capacidad para resolver acertijos, mayor propensión a dar respuestas inconsistentes y aparición de sesgos o rasgos oscuros en el comportamiento del modelo. La metáfora es clara, los datos funcionan como una dieta mental: una alimentación nutricia mantiene la nitidez y la coherencia del modelo, mientras que la comida basura conduce a un declive cognitivo gradual.

La buena noticia es que introducir datos de alta calidad y procesos de curación mejora el estado del modelo, aunque no siempre recupera por completo el brillo original, lo que evidencia que los hábitos de entrenamiento temprano importan. Esto subraya la necesidad de prácticas profesionales de ingesta de datos, etiquetado, validación y monitorización continua para mantener la salud de los agentes IA en producción.

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