📅 Lo que la IA sabe y lo que no
La red neuronal no es omnisciente: sólo sabe lo que había en sus datos de entrenamiento hasta cierto punto (fecha límite). Todo lo que pasó después parece no existir para ella. Mueva el control deslizante "fecha de capacitación" y vea qué puede informarle el modelo y qué no.
Para eventos posteriores a la fecha límite, el modelo dirá honestamente "No lo sé" o, peor aún, dará una respuesta plausible. Por lo tanto, para obtener las últimas noticias, precios y hechos, las redes neuronales conectan una búsqueda en Internet (esto se llama RAG). Nunca confíes en una red neuronal para descubrir qué sucedió recientemente sin verificarlo.
Cómo funciona: fecha límite de conocimiento
El modelo se enseña una vez sobre una gran muestra representativa de textos recopilados antes de una fecha determinada. Después de esto, su conocimiento queda “congelado”: no lee las noticias en tiempo real y no recuerda el día de ayer. Por lo tanto, cada modelo tiene una fecha límite (límite de conocimiento), más allá de la cual hay vacío para él.
El peligro es que el modelo no siempre admite honestamente su ignorancia. Pregúntele sobre un evento posterior al corte y podrá dar con confianza una respuesta plausible pero falsa (esto se llama alucinación). Exteriormente, tal respuesta no se puede distinguir de la real, por lo que siempre se deben verificar los hechos, las cifras y las fechas recientes.
Para proporcionar datos nuevos al modelo, lo conectan a una búsqueda en Internet o a una base de datos de documentos y ponen lo que encuentran directamente en la consulta; esta técnica se llama RAG (generación de recuperación aumentada). De ahí la conclusión práctica: para lo real, solicite un modelo con acceso a búsqueda, y para lo importante, consulte con la fuente original. Comprender los límites de la IA es parte de la habilidad de IA y se puede practicar en una lección gratuita.
Empieza gratis