En el Data Pub de noviembre discutimos configuraciones de LLMs retomando principios de estabilidad y adaptabilidad
03 de Diciembre de 2024
El pasado 27 de noviembre, en la sede Mixcoac de la Escuela de Gobierno y Transformación Pública (EGobiernoyTP), se llevó a cabo el Data Pub, con una charla enfocada en discutir alrededor de los desafíos actuales en la implementación de modelos de lenguaje grande (LLMs) y agentes autónomos. El evento fue encabezado por Adolfo De Unánue, líder de la Iniciativa de Inteligencia Artificial para el Valor Público del Tecnológico de Monterrey.
El objetivo del evento fue examinar cómo los principios de estabilidad dinámica, adaptabilidad y gestión de la complejidad, provenientes de diversas disciplinas, pueden servir de guía en el diseño de aplicaciones basadas en LLMs. Durante la charla, se discutió la necesidad de garantizar que estas aplicaciones sean coherentes, seguras y adaptables en tiempo real, destacando la importancia de fundamentos como las funciones de Lyapunov, las estructuras disipativas de Prigogine y el modelo de sistema viable de Stafford Beer.
La plática también abordó cómo estos principios, aunque no están comúnmente asociados al diseño de IA, pueden enriquecer significativamente su desarrollo para abordar retos éticos y organizacionales. Las discusiones incluyeron ejemplos históricos, como el diseño de robots en la industria automotriz de los años 90, para ilustrar cómo los conceptos de estabilidad y control han evolucionado en la ingeniería de sistemas.
Entre los temas abordados se incluyó una diferenciación entre los LLMs y los modelos tradicionales de aprendizaje automático, destacando que los primeros contienen gran cantidad de parámetros lo que permite conservar la variedad.
Adolfo explicó que, a medida que los LLMs se incorporan a sistemas complejos, resulta imprescindible que su diseño permita un comportamiento flexible y ajustable. Ante esto, propuso un diseño de agentes que no solo aprovechen las capacidades del aprendizaje automático tradicional, sino que también preserven la resiliencia y variedad necesaria para operar como sistemas viables en contextos dinámicos.
De Unánue explicó que, históricamente, los sistemas se han diseñado para ser deterministas y controlables, sacrificando adaptabilidad, y subrayó que los humanos son el elemento adaptable en los sistemas complejos.
El evento terminó con reflexiones sobre el futuro de la inteligencia artificial y sus aplicaciones en sistemas interactivos y autónomos. Posteriormente, el intercambio de ideas continuó en un espacio de convivencia entre los asistentes.
El Data Pub se realiza mensualmente, con el objetivo de compartir conocimiento sobre ciencia de datos y formar a una comunidad interesada en enfoques multidisciplinarios e innovadores.
La presentación completa está disponible en línea para aquellas personas interesadas en profundizar más sobre el tema.
