Los modelos de lenguaje son excelentes generando texto coherente, pero terribles prediciendo qué hará una persona concreta en una situación específica que no ha aparecido en los datos de entrenamiento. Esa es la tesis de partida de Mirror Particle, una startup que presentó su tecnología en el TC Disrupt Battlefield de TechCrunch y que construye lo que llaman world models del comportamiento humano. Lo cubre Rebecca Bellan en TechCrunch. La empresa, cuyo CEO es Ahuja, argumenta que los LLMs aprenden distribuciones estadísticas del lenguaje humano pero no aprenden los mecanismos causales que explican por qué la gente toma las decisiones que toma. Esa diferencia hace que los LLMs sean inadecuados para la mayoría de aplicaciones donde la predicción de comportamiento real tiene valor económico: publicidad de precisión, política pública basada en comportamiento, y sistemas de recomendación que van más allá del historial de clics. Continúa leyendo «Mirror Particle construye modelos del mundo del comportamiento humano porque los LLM no son suficientes para predecir lo que hace la gente»
